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文档简介

基于分类器集成技术的高血压预测与诊疗的研究学生：导师：2012-4-12YoursitehereLOGO主要内容1.选题背景2.研究现状3.研究的主要内容4.研究方法YoursitehereLOGO选题背景

目前，我国包括冠心病、脑卒中、心力衰竭和高血压在内的心血管病病人估计已达2.3亿，其中高血压患者已达2亿，相比2002年的统计，6年激增4000万。在我国高血压人群中，绝大多数是轻、中度高血压（占90%），轻度高血压占60%以上。而我国高血压患者的知晓率、治疗率和控制率仍分别低于50%、40%和10%。

我国国务院日前正式印发《“十二五”期间深化医药卫生体制改革规划暨实施方案》，提出“加快推进医疗卫生信息化，发挥信息辅助决策和技术支撑的作用”。

计算机技术飞速发展，将计算机用于辅助医疗决策，已被证实能够有效的预防、预测慢性疾病，改善临床医生的决策，减少药物治疗事故，提高坚持推荐的护理标准，提高卫生服务质量和效率。

YoursitehereLOGO研究现状

1理论研究成果2新型临床决策支持系统理论研究成果

国外研究：

土耳其FiratUniversity大学的研究者利用关联规则和神经网络方法开发了一个专家系统，用于乳腺癌的诊断；巴西研究者JosceliMariaTenório等人利用多种数据挖掘技术开发出了具有自动分类功能的临床决策支持系统，用于慢性腹泻疾病的诊断；实验准确率分别高达95.6%和84.2%。YoursitehereLOGOYoursitehereLOGO国内研究：

我国台湾徐光红等人采用基于实例的分类方法对高血压病人进行诊断，准确率高达70%以上；张诚丁等人利用数据挖掘技术挖掘高血压和高血脂的共同风险因素，并利用得到的共同风险因素预测高血压和高血脂；成都电子科技大学严红梅等人应用多层神经网络用于心脏病的诊断。以上研究经实验验证，都获得较高的准确率。新型临床决策支持系统

2012年1月1日，电子工程世界医疗电子中刊登了十大新型临床决策支持系统。下图为Isabel系统，该系统为医生提供一个联网清单，在其录入症状和检验结果后，作

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