基于Apriori算法的醫療大數據關聯規則挖掘的研究

摘要：聚焦智慧醫療發展的一個關鍵難點，將大數據處理技術與海量醫療數據相結合，利用Apriori關聯規則算法，分析醫療信息系統中的海量數據，揭示不同疾病之間的關聯，從而為個人健康預警與醫療機構提供科學的診斷依據與參考。研究結果不僅為膿毒癥的早期預測和個性化治療提供了數據支持，也為醫療數據的語義化處理與關聯規則挖掘提供了一種有效的方法論。

關鍵詞：Apriori算法""""醫療大數據"""關聯規則""""數據挖掘Research"on"Association"Rule"Mining"for"Medical"Big"Data"Based"on"Apriori"Algorithm

ZHAO"Tao

Shangqiu"Institute"of"Technology，"Shangqiu，"He’nan"Province，"476000"China

Abstract："This"article"focuses"on"a"key"difficulty"in"the"development"of"smart"healthcare，"combines"big"data"processing"technology"with"massive"medical"data，"and"utilizes"the"Apriori"association"rule"algorithm"to"analyze"the"massive"data"in"the"healthcare"information"system"and"reveal"the"association"between"different"diseases，"so"as"to"provide"scientific"diagnostic"basis"and"referencenbsp;for"the"personal"health"warning"and"medical"institutions."The"results"not"only"provide"data"support"for"early"prediction"and"personalizednbsp;treatment"of"sepsis，"but"also"provide"an"effective"methodology"for"semantic"processing"and"association"rule"mining"of"medical"data.

Key"Words："Apriori"algorithm;"Medical"big"data;"Association"rules;"Data"mining

醫療信息化步伐的加快促進了龐大醫療數據庫的構建，這為疾病的早期預警與個性化治療策略的制定奠定了堅實基礎。然而，醫療數據的多樣性和復雜性對大數據技術的處理能力構成了嚴峻考驗。這些數據不僅涵蓋了患者的詳盡健康檔案，還融合了錯綜復雜的臨床病史、實驗室檢查結果與多樣化的治療方案，呈現出高度的非結構化和半結構化特性。因此，如何高效地從這些復雜數據中提煉出有價值的信息，揭示疾病間的潛在聯系，并以此為醫療決策提供堅實的數據支撐，已成為推動智慧醫療邁向新階段的關鍵性挑戰[1]。

本文采用Apriori關聯規則算法，分析醫療信息系統中的海量數據，探索不同疾病及其相關因素之間的關聯關系。特別地，本文聚焦膿毒癥這一嚴重危及生命的疾病，旨在通過數據挖掘技術發現與膿毒癥發生和發展的關鍵影響因素，從而為膿毒癥的早期預測和個性化治療提供數據支持。與此同時，本文通過將醫療數據轉換為資源描述框架（Resource"Description"Framework，RDF）格式，為醫療數據的語義化處理提供了一種新穎的解決方案。研究結果不僅有助于推動智慧醫療的發展，也為醫療大數據的挖掘技術提供了寶貴的經驗和參考。

1""關聯規則算法和RDF三元組

1.1"Apriori算法的基本原理

Apriori算法是一種最有影響的挖掘布爾關聯規則頻繁項集的算法，其核心是基于兩階段頻集思想的遞推算法判斷一個項集是否為頻繁項集，主要基于兩個參數：支持度（Support）和置信度（Confidence）[4]。

（1）支持度：支持度反映了事務X和事務Y同時發生的概率。如果X和Y同時出現的概率較高，則說明它們之間的相關性較強；若概率較低，則表示相關性較弱。對于規則X、Y來說，X"→Y的支持度計算方式為

Support（X→Y）"=P（X∪Y）

（2）置信度：置信度表示在X發生的情況下Y發生的可能性。高置信度表明A和B經常同時出現，關聯性較強；低置信度則意味著X的出現與Y的出現關聯性較小。X"→Y的置信度計算方式為

Confidence（X→Y）"=P（Y∣X）"=P（XY）∕P（X）

通過以下實例闡述Apriori算法的執行過程。

1. 掃描所有事務，計算每個事物的支持度，得到候選項集C1。""
2. 將支持度最低的{D}進行剪枝，得到頻繁項集L1。""
3. 通過自連接得到候選項集C2"，經過掃描與比較，產生頻繁項集L2。"
4. 重復剪枝與連接過程，得到候選項集C3。""
5. 再次進行掃描比較，產生頻繁項集L3。無法找到頻繁項集L4，L3為最大個數的頻繁項集，即為最終輸出結果。通過分析，得到如下規則：B、C、E同時出現的概率為50%。"
6. Apriori算法的執行過程如圖1所示。

1.2"RDF三元組

RDF通過三元組（主語—謂語—賓語）的結構，能夠明確描述數據之間的關系和含義，使數據具備更深層次的語義信息。RDF作為一種標準化的數據格式，能夠在不同的系統和平臺之間實現無縫的數據交換和集成，打破數據孤島。RDF能夠整合來自不同數據庫、文件和網絡資源的數據，提供統一的訪問和查詢接口且不需要預先定義嚴格的模式，適合處理半結構化和非結構化數據。

2"""應用與實現

2.1"""數據的準備和預處理

在智慧醫療研究中，使用RDF表示醫療數據，有助于語義化處理和關聯規則的挖掘，從不同的數據庫表中獲取患者信息、臨床指標、治療方案和病例記錄表等數據。然后，使用本體定義數據的語義結構，將這些數據轉換為RDF格式，最終將生成的RDF數據存儲在文件中。數據預處理的過程主要有以下幾個方面。

2.1.1"數據收集與整合

從患者基本信息、臨床指標、治療方案和治療方案中提取相關數據，將統一的關鍵字段（如患者ID）關聯在一起，并處理可能存在的重復或缺失數據。

2.1.2"定義本體

設計一個合適的本體來描述數據的語義結構。該本體應定義各種實體（如患者、臨床指標、治療方法）及它們之間的關系和屬性。

2.1.3"數據轉換

在RDF中，每條數據可以表示為三元組（主語、謂語、賓語），根據定義的本體，將每一條數據映射為RDF三元組。例如：患者ID、性別、住院手術報告等都可以作為與患者實體相關的屬性。

2.2"""數據挖掘

Python語言實現關聯規則算法的應用。Python以其清晰的語法和豐富的第三方庫而受到廣泛歡迎，使處理純文本文件變得簡單。我們采用了PyCharm和Anaconda這兩款開發工具，它們極大地簡化了開發流程。

（1）通過輸入疾病名稱，輸出對應的相關聯的疾病。

（2）通過輸入疾病和任何特征，如民族、地區，輸出對應的支持度。

（3）根據支持度，對統計出的各種疾病進行降序排列，獲取前5條記錄。

2.3"挖掘結果

本研究利用Apriori關聯規則數據挖掘方法對住院信息數據進行了數據挖掘。以膿毒癥為例：輸入膿毒癥輸出相關聯的結果，設置最小支持度為0.002、最小置信度為0.6，進行數據挖掘，從中篩選出與膿毒癥相關的關聯規則（如圖2所示）。

2.4"數據分析

對膿毒癥相關的關聯規則結果進行分析，可以得出以下結論。

（1）研究膿毒癥易感人群，為具有基礎疾病的老人，包括年齡、基礎疾病、營養不良及免疫力低下等因素。

（2）肺部疾病與膿毒癥的發生有較高的關聯度，置信度約為67.65%，這可能表明這些疾病患者需要更密切的監測和預防措施。

3""結語

本課題利用python實現Apriori關聯規則算法，用于分析醫療數據，能有效揭示不同臨床特征之間的關系，提供早期診斷和治療優化的潛在依據。通過系統的數據預處理、特征選擇和關聯規則挖掘，研究可為膿毒癥管理提供實用的指導，促進臨床決策的精準化。

參考文獻

[1]"閆利霞，凌興宏，尼洪濤.基于Apriori算法的混合型數據頻繁項集挖掘算法[J].計算機仿真，2023，40（12）：538-542.

[2]"劉煜，李鳴，楊瓊，等.基于Apriori算法與因子分析探討帕金森病的中醫藥用藥規律[J].中西醫結合心腦血管病雜志，2024，22（3）：445-451.

[3]"丁文林.基于關聯規則的Apriori算法在推薦系統的應用[J].信息與電腦（理論版），2021，33（14）：44-46.

[4]"嚴海衛，張青亮，林春花，等.基于Apriori算法的學生課程成績關聯性分析[J].電腦編程技巧與維護，2023（11）：13-15.

[5]"孫正.基于數據挖掘的高校學生學業預警系統的設計與實現[D].石河子：石河子大學，2023.