医学决策支持与大数据处理PPT文档格式.pptx
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l决策支持l是指使用各种逻辑规则和数据处理方法,通过对低层次的数据事实关联关系的分析与合并,将其转换成高层次的、数量少的、体现系统根本特征和发展方向的知识,以辅助决策者进行决策。
l第一阶段:
计算机辅助信息分析(ComputerAidedInformationAnalysis,CAIA)。
l人的主观能动性仍是信息分析工作的主导l第二阶段:
各种类型的决策支持系统l第三阶段:
新型的临床决策支持系统(CDSS)。
医学信息决策的分类医学信息决策的分类l按决策的约束条件进行分类l不确定型:
在缺乏足够信息的条件下所得到的实际值和期望值产生了某些偏差,其结果无法用概率分布规律来描述l确定型:
已知某种自然状态必然会发生l风险型:
需要进行风险值的判断,虽然不知道哪种自然状态在今后发生,但各种可能自然状态在今后发生的概率可以知道。
其风险是由于随机的原因而造成的实际值和期望值的差异,它的结果可以用概率分布规律来描述医学信息决策的医学信息决策的分类分类(续)(续)l按决策的目标进行分类l单目标决策:
病人只要求治疗费用最少l多目标决策:
决策目标若包含了治疗彻底性、治愈时间、费用和痛苦程度等多个方面的问题就是多目标决策。
l按其他的方法进行分类的决策种类l决策的影响程度和重要程度:
战略决策和战术决策l按决策的主体不同:
个人决策和集体决策;
l按决策的动态性:
静态决策和动态决策;
l按决策问题的量化程度:
定性决策和定量决策等。
不确定型决策分析不确定型决策分析l案例案例5.1不确定型决策不确定型决策分析分析(续)(续)1.乐观决策准则:
各方案可能出现的结果情况不明时,采取好中取好的乐观态度三个方案的最大收益值分别是800万元、600万元和300万元,根据乐观准则,方案A1被选中,即生产复方丹参滴丸。
1不确定型决策分析不确定型决策分析(续)(续)2悲观决策准则三个方案的最小收益值分别是-250万元、-200万元和50万元,根据悲观准则,方案A3被选中,即生产藿香正气滴丸。
不确定型决策分析不确定型决策分析(续)(续)3折中决策准则原理:
决策者首先确定一个乐观系数,01,则不乐观系数1-;
然后分别把乐观系数和不乐观系数乘上各方案的最大收益和最小收益,把两个积相加,得各个方案的期望收益;
以期望收益最大的那个方案为实施方案。
例如:
取=0.6,得折中收益为380万元不确定型决策分析不确定型决策分析(续)(续)4后悔值决策准则:
所谓后悔值就是在同一种自然状态下各种行动方案中最大的损益值(理想值)与可能采用的行动方案的损益值之差。
原理:
针对每个状态先找出所有方案的最大后悔值,然后从各方案最大后悔值中找出最小值,与最小后悔值相对应的方案即认为最优方案。
方案A1-A3的最小悔值是250万元,故选择方案A2。
不确定型决策分析不确定型决策分析(续)(续)5等概率决策准则:
假定各个自然状态的发生概率相等,然后求各行动方案的期望收益值,具有最大期望收益值的方案,即最优方案。
等概率决策值计算:
生产复方丹参滴丸(A1)的收益=(800+320-250)/3=290;
生产柴胡滴丸(A2)的收益=(600+300-200)/3=233;
生产藿香正气滴丸(A3)的收益=(300+150+50)/3=167本章主要内容ll医学信息与决策支持医学信息与决策支持ll数据挖掘与关联规则数据挖掘与关联规则ll大数据概念大数据概念ll层次分析方法层次分析方法与医药方案与医药方案选择选择(了解)(了解)ll马尔科夫模型与马尔科夫模型与应用应用(了解)(了解)ll数据数据仓库与仓库与决策支持系统决策支持系统ll大数据处理方法大数据处理方法ll医疗医疗大数据应用大数据应用2022/10/2519数据挖掘的发展动力数据挖掘的发展动力需要是发明之母需要是发明之母u数据爆炸但知识贫乏数据爆炸但知识贫乏u全球每秒全球每秒290290万份电子邮件、每秒亚马逊产生万份电子邮件、每秒亚马逊产生72.972.9笔订单,每分钟笔订单,每分钟2020个小时视屏上传到个小时视屏上传到YouTube,GoogleYouTube,Google每天处理每天处理24PB24PB数据;
淘宝有数据;
淘宝有66亿注亿注册会员,在线商品超过册会员,在线商品超过99亿,每天交易超过数千亿。
亿,每天交易超过数千亿。
u自动自动数据收集工具和成熟的数据库技术使得大量数据收集工具和成熟的数据库技术使得大量的数据被收集,存储在数据库、数据仓库或其他的数据被收集,存储在数据库、数据仓库或其他信息库中以待分析信息库中以待分析。
u这些这些数据数据当中大量有用当中大量有用的知识被淹没其中的知识被淹没其中。
2022/10/2520解决方法-数据仓库和数据挖掘u数据仓库(ataWarehouse)和在线分析处理(OLAP)u在大量的数据中挖掘感兴趣的知识(规则、规律、模式、约束)u支持数据挖掘技术的基础支持数据挖掘技术的基础-海量数据搜集海量数据搜集-强大的多处理器计算机强大的多处理器计算机-数据挖掘算法数据挖掘算法数据仓库数据仓库是一个数据仓库是一个数据仓库是一个数据仓库是一个面向主题的,集面向主题的,集面向主题的,集面向主题的,集成的,相对稳定成的,相对稳定成的,相对稳定成的,相对稳定的,反映历史变的,反映历史变的,反映历史变的,反映历史变化的数据集合,化的数据集合,化的数据集合,化的数据集合,用于支持管理中用于支持管理中用于支持管理中用于支持管理中的决策支持。
的决策支持。
数据仓库体系结构数据仓库体系结构l数据源:
数据源:
通常包括企业内部信息和外部信息。
内通常包括企业内部信息和外部信息。
内部信息包括存放于部信息包括存放于RDBMSRDBMS中的各种业务处理数据和中的各种业务处理数据和各类文档数据。
外部信息包括各类法律法规、市场各类文档数据。
外部信息包括各类法律法规、市场信息和竞争对手的信息信息和竞争对手的信息等等。
等等。
l数据的存储与数据的存储与管理:
管理:
决定决定采用什么产品和技术采用什么产品和技术来建立数据仓库的核心,则需要从数据仓库的技术来建立数据仓库的核心,则需要从数据仓库的技术特点着手分析。
针对现有各业务系统的数据,进行特点着手分析。
针对现有各业务系统的数据,进行抽取、清理,并有效集成,按照主题进行组织。
数抽取、清理,并有效集成,按照主题进行组织。
数据仓库按照数据的覆盖范围可以分为企业级数据仓据仓库按照数据的覆盖范围可以分为企业级数据仓库和部门级数据仓库(通常称为数据集市)。
库和部门级数据仓库(通常称为数据集市)。
数据仓库体系结构(续)lOLAP(OnLineAnalysisProcessing)对对分析需要的数据进行有效集成,按多维模型予以分析需要的数据进行有效集成,按多维模型予以组织,以便进行多角度、多层次的分析,并发现趋组织,以便进行多角度、多层次的分析,并发现趋势。
势。
lROLAPROLAP(关系型在线分析处理),基本数据和聚合数(关系型在线分析处理),基本数据和聚合数据均存放在据均存放在RDBMSRDBMS之中;
之中;
lMOLAPMOLAP(多维在线分析处理)和(多维在线分析处理)和HOLAPHOLAP(混合型线上(混合型线上分析处理),基本数据和聚合数据均存放于多维数分析处理),基本数据和聚合数据均存放于多维数据库中;
据库中;
lHOLAPHOLAP基本数据存放于基本数据存放于RDBMSRDBMS之中,聚合数据存放于之中,聚合数据存放于多维数据库中。
多维数据库中。
数据仓库体系结构(续)l前端前端工具工具各种报表工具、查询工具、数据分析工具、数据挖掘工具以及各种基于数据仓库或数据集市的应用开发工具。
l数据分析工具主要针对OLAP服务器l报表工具、数据挖掘工具主要针对数据仓库。
数据仓库特点ll数据仓库是数据仓库是数据仓库是数据仓库是面向主题的。
面向主题的。
数据库数据库数据库数据库的数据组织面向事务处理任务,而数据仓库的数据组织面向事务处理任务,而数据仓库的数据组织面向事务处理任务,而数据仓库的数据组织面向事务处理任务,而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。
主题是指中的数据是按照一定的主题域进行组织。
主题是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面,用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面,用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面,用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面,一个主题通常与多个操作型信息系统相关一个主题通常与多个操作型信息系统相关一个主题通常与多个操作型信息系统相关一个主题通常与多个操作型信息系统相关。
ll数据仓库是集成数据仓库是集成数据仓库是集成数据仓库是集成的的的的。
数据数据数据数据仓库的数据有来自于分散的操作型数据,将仓库的数据有来自于分散的操作型数据,将仓库的数据有来自于分散的操作型数据,将仓库的数据有来自于分散的操作型数据,将所需数据从原来的数据中所需数据从原来的数据中所需数据从原来的数据中所需数据从原来的数据中抽取抽取抽取抽取出来,进行加工与出来,进行加工与出来,进行加工与出来,进行加工与集成集成集成集成,转换转换转换转换统一统一统一统一与综合之后才能进入数据仓库;
与综合之后才能进入数据仓库;
数据仓库特点(续)ll数据仓库是随时间而变化的。
数据仓库是随时间而变化的。
不断跟踪事务处理系统中,数据仓库会把业务系统不断跟踪事务处理系统中,数据仓库会把业务系统不断跟踪事务处理系统中,数据仓库会把业务系统不断跟踪事务处理系统中,数据仓库会把业务系统数据
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- 关 键 词:
- 医学 决策 支持 数据处理