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数据挖掘技术在糖尿病管理中的应用进展

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数据挖掘(DM)是从大量不完整、有噪声、模糊、随机的实际应用数据中提取潜在有价值的信息和知识的过程.该项技术融合了人工智能、数据库、统计学等学科内容,为疾病管理相关研究的创新与发展提供极佳的便利.近年来,将数据挖掘技术运用于糖尿病管理,在糖尿病早期预防、糖尿病并发症预测及糖尿病的预后等方面已经取得了很大的成效.但目前国内将数据挖掘技术应用于糖尿病领域仍处于探索阶段,本文旨在通过对数据挖掘技术的分类,以及对数据挖掘技术在糖尿病筛查、糖尿病并发症预测和提升糖尿病患者管理质量中的应用及进展进行详细评述,使医务人员对数据挖掘技术在糖尿病管理中的应用有一个清晰直观的理解,并发现数据挖掘技术在糖尿病管理应用中存在的问题,为医务人员进行精细管理提供证据,以促进产生对患者和医务人员有益的研究成果.
Application progress of data mining technology in diabetes management
Data mining(DM)is the process of extracting potentially valuable information and knowledge from large amounts of incomplete,noisy,fuzzy,and random real-world application data.This technology integrates artificial intelligence,databases,statistics and other multidisciplinary content,providing excellent convenience for the innovation and development of diseases management-related research.In recent years,the application of DM technology to diabetes management has achieved great results in the early prevention of diabetes,the prediction of diabetes complications and the prognosis of diabetes.However,the application of data mining technology in the field of diabetes is still in the exploratory stage in China,so this paper aims to make a detailed review of the classification of data mining technology and the application and progress of data mining technology in diabetes screening,diabetes complications prediction and improvement of the management quality of diabetes patients,so that medical staffs can have a clear and intuitive understanding of the application of data mining technology in diabetes management,and find the existing problems in the application of data mining technology in diabetes management.This paper will provide evidences for the fine management of healthcare professionals to facilitate the production of research results that are beneficial to patients and healthcare providers.

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刘恬宁、刘佳丽、黄洁微、周佩如、卢筱华、袁香华、陆敏婷、周戈

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暨南大学 护理学院,广东 广州 510632

暨南大学 附属第一医院 护理部,广东 广州 510630

暨南大学 附属第五医院 健康管理中心,广东 河源 517475

暨南大学 附属第一医院 内分泌代谢科,广东 广州 510630

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糖尿病管理 数据挖掘 大数据 人工智能

广东省自然科学基金暨南大学第一临床医学院护理科研专项

2023A15150118742022101

2024

暨南大学学报(自然科学与医学版)
暨南大学

暨南大学学报(自然科学与医学版)

CSTPCD北大核心
影响因子:0.996
ISSN:1000-9965
年,卷(期):2024.45(1)
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