Luận Văn Thạc Sĩ: Ứng Dụng Khai Phá Dữ Liệu Và Hệ Hỗ Trợ Quyết Định Trong Quản Lý Bệnh Đái Tháo Đường Típ 2

LỜI CÁM ƠN

TÓM TẮT NỘI DUNG LUẬN VĂN

ABSTRACT

LỜI CAM ĐOAN

MỤC LỤC

DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT

DANH MỤC BẢNG

DANH MỤC HÌNH

1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU

1.1. Giới thiệu đề tài

1.1.1. Ứng dụng hệ hỗ trợ ra quyết định trong lĩnh vực y tế

1.1.2. Hiệu quả của hệ hỗ trợ ra quyết định trong y tế

1.1.3. Một số kết quả nghiên cứu, ứng dụng trong và ngoài nước

1.2. Cơ sở hình thành đề tài

1.2.1. Thực trạng bệnh đái tháo đường ở nước ta

1.2.2. Một số vấn đề đang tồn tại trong các cơ sở y tế ở nước ta

1.2.3. Tình hình ứng dụng CNTT vào y tế

1.3. Mục tiêu và nội dung đề tài

1.4. Phạm vi và giới hạn đề tài

1.5. Bố cục luận văn

2. CHƯƠNG 2: KIẾN THỨC CƠ BẢN VỀ BỆNH ĐÁI THÁO ĐƯỜNG TIP 2

2.1. Đái tháo đường tip 2

2.2. Các yếu tố nguy cơ cho sự phát triển bệnh ĐTĐ

2.3. Biến chứng bệnh đái tháo đường

2.4. Các yếu tố liên quan đến bệnh đái tháo đường

2.4.1. Thuốc lá và bia rượu

2.4.2. Ý nghĩa HbA1c trong chẩn đoán bệnh ĐTĐ tip 2

2.5. Khái niệm đường huyết đói

2.6. Phác đồ điều trị bệnh đái tháo đường IDF

3. CHƯƠNG 3: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

3.1. Tổng quan về hệ hỗ trợ quyết định (DSS-Decision Support System)

3.1.1. Khái niệm hệ hỗ trợ quyết định

3.1.2. Các bước của hệ hỗ trợ ra quyết định:

3.1.3. Hệ hỗ trợ quyết định trong y tế (CDSS)

3.1.4. Mô hình hệ hỗ trợ quyết định sử dụng trong bài toán và ý nghĩa

3.2. Bài toán phân lớp bệnh nhân dựa trên luật sinh ra từ tập dữ liệu

3.2.1. Phát biểu bài toán phân lớp bệnh nhân dựa trên luật sinh ra từ tập dữ liệu

3.2.2. Khai phá dữ liệu (data mining) là gì

3.2.3. Bài toán phân lớp

3.2.4. Trình bày cây quyết định

3.3. Một số vấn đề với bài toán phân loại

3.4. Phương pháp kết hợp các bộ phân loại

3.4.1. Khái niệm kết hợp các bộ phân loại

3.4.2. Các cách tiếp cận phương pháp kết hợp các bộ phân loại

3.4.3. Mô hình hoạt động của Bagging (Boostrap Aggregation)

3.5. Khai phá sự kết hợp của các thuộc tính

3.5.1. Phát biểu bài toán

4. CHƯƠNG 4: TIỀN XỬ LÝ DỮ LIỆU & PHÂN TÍCH SỰ PHÂN BỐ CÁC THUỘC TÍNH CỦA BỆNH NHÂN

4.1. Nguồn dữ liệu

4.2. Các bước xử lý dữ liệu

4.2.1. Loại bỏ và hiệu chỉnh lại dữ liệu

4.2.2. Chuyển đổi dữ liệu

4.2.3. Chuyển đổi các thuộc tính có dạng số thành dạng Nominal

4.2.3.1. Phân loại BMI theo tiêu chuẩn

4.2.3.2. Phân loại vòng EO

4.2.4. Phân loại đường huyết đói

4.2.5. Phân loại độ tuổi

4.3. Thống kê các thuộc tính của bệnh nhân

4.3.1. Thống kê số bệnh nhân theo tuổi

4.3.2. Thống kê số bệnh nhân theo chỉ số BMI

4.3.3. Thống kê số bệnh nhân theo thời gian mắc bệnh

4.3.4. Thống kê số bệnh nhân theo chỉ số đường huyết đói

4.3.5. Thống kê số bệnh nhân theo chỉ số HbAIC

4.3.6. Thống kê số bệnh nhân theo vòng EO

4.3.7. Thống kê tỉ lệ phần trăm các yếu tố của người bệnh

4.3.8. Thống kê tỉ lệ phần trăm sử dụng các loại thuốc của người bệnh

5. CHƯƠNG 5: XÂY DỰNG MÔ HÌNH

5.1. Xây dựng mô hình phân lớp bệnh nhân

5.1.1. Phần mềm Weka

5.1.2. Định dạng dữ liệu huấn luyện, dữ liệu kiểm thử

5.1.3. Xây dựng mô hình sử dụng phần mềm Weka

5.1.3.1. Nhập dữ liệu đầu vào

5.1.3.2. Xây dựng mô hình phân lớp

5.1.3.3. Kiểm tra, đánh giá mô hình

5.1.4. Các luật rút ra được từ mô hình cây quyết định và ý nghĩa y học

5.1.5. Kiểm chứng, đề xuất với phác đồ điều trị bệnh đái tháo đường của tổ chức IDF đề xuất

5.2. Xây dựng luật kết hợp các thuộc tính của bệnh nhân đái tháo đường tip 2

5.2.1. Các luật kết hợp rút ra được từ xử lý WIEKA

5.2.2. Ý nghĩa y khoa của các luật kết hợp

5.2.2.1. Luật chỉ ra sự tương quan giữa béo bụng và béo phì

5.2.2.2. Các luật ảnh hưởng đến tăng huyết áp

5.2.2.3. Luật ảnh hưởng đến RL/LP

6. CHƯƠNG 6: XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH PHÂN LOẠI VÀ QUẢN LÝ BỆNH NHÂN

6.1. Tính năng chương trình

6.1.1. Nhập thông tin bệnh nhân

6.1.2. Nhập thông số chẩn đoán

6.1.3. Tiến hành chẩn đoán

6.1.4. Quản lý bệnh nhân

6.1.5. Cập nhật mô hình

6.2. Thiết kế chương trình

6.2.1. Ngôn ngữ lập trình và thư viện phần mềm

6.2.2. Thiết kế giao diện

6.3. Giao diện nhập dữ liệu

6.4. Một số kết quả chạy thử chương trình

6.4.1. Xây dựng mô hình dựa vào tập dữ liệu training

6.4.2. Chẩn đoán bệnh nhân

6.4.3. Kiểm tra dữ liệu bệnh nhân

7. CHƯƠNG 7: ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ KIẾN NGHỊ

7.1. Kết quả nghiên cứu

7.1.1. Tóm tắt nội dung nghiên cứu

7.1.2. Đóng góp của đề tài

7.2. Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo

7.2.1. Hạn chế của đề tài

7.2.2. Hướng nghiên cứu tiếp theo

TÀI LIỆU THAM KHẢO

LÝ LỊCH TRÍCH NGANG

I. Giới thiệu về luận văn thạc sĩ

Luận văn thạc sĩ này tập trung vào việc ứng dụng khai phá dữ liệu và hệ hỗ trợ quyết định trong quản lý và điều trị bệnh đái tháo đường típ 2. Nghiên cứu nhằm mục đích cải thiện hiệu quả quản lý bệnh thông qua việc phân tích dữ liệu y tế và xây dựng các mô hình hỗ trợ quyết định. Bệnh đái tháo đường típ 2 là một bệnh mãn tính phổ biến, đặc biệt tại Việt Nam, với tỷ lệ mắc bệnh ngày càng gia tăng. Luận văn này đưa ra các giải pháp công nghệ để hỗ trợ bác sĩ trong chẩn đoán và điều trị bệnh.

1.1. Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu chính của luận văn là xây dựng một hệ thống hỗ trợ quyết định dựa trên khai phá dữ liệu để phân loại bệnh nhân và đưa ra các khuyến nghị điều trị phù hợp. Nghiên cứu tập trung vào việc thu thập, tiền xử lý dữ liệu, và áp dụng các thuật toán khai phá dữ liệu để tìm ra các mối quan hệ giữa các thuộc tính của bệnh nhân. Kết quả nghiên cứu sẽ giúp bác sĩ đưa ra quyết định chính xác hơn trong quản lý bệnh.

1.2. Phạm vi và ý nghĩa thực tiễn

Luận văn giới hạn trong việc nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến bệnh đái tháo đường típ 2 tại Việt Nam. Nghiên cứu có ý nghĩa thực tiễn cao khi áp dụng công nghệ vào y tế, giúp cải thiện chất lượng chăm sóc sức khỏe bệnh nhân. Hệ thống hỗ trợ quyết định được xây dựng sẽ là công cụ hữu ích cho các bác sĩ trong việc chẩn đoán và điều trị bệnh.

II. Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Luận văn dựa trên các lý thuyết về khai phá dữ liệu và hệ hỗ trợ quyết định trong y tế. Nghiên cứu sử dụng các thuật toán phân lớp và kết hợp các thuộc tính của bệnh nhân để xây dựng mô hình dự đoán. Phân tích dữ liệu y tế được thực hiện thông qua phần mềm Weka, một công cụ phổ biến trong khai phá dữ liệu. Quá trình nghiên cứu bao gồm ba bước chính: thu thập dữ liệu, tiền xử lý dữ liệu, và phân tích dữ liệu để rút ra các quy tắc y học.

2.1. Khai phá dữ liệu trong y tế

Khai phá dữ liệu là quá trình khám phá các mẫu và quy tắc từ tập dữ liệu lớn. Trong y tế, khai phá dữ liệu giúp phát hiện các mối quan hệ giữa các yếu tố bệnh lý và đưa ra các dự đoán chính xác hơn. Luận văn sử dụng các thuật toán như cây quyết định và kết hợp các bộ phân loại để xây dựng mô hình phân lớp bệnh nhân.

2.2. Hệ hỗ trợ quyết định trong y tế

Hệ hỗ trợ quyết định (DSS) là công cụ hỗ trợ bác sĩ trong việc đưa ra các quyết định điều trị dựa trên dữ liệu bệnh nhân. Luận văn xây dựng một hệ thống DSS để hỗ trợ chẩn đoán và điều trị bệnh đái tháo đường típ 2. Hệ thống này giúp bác sĩ xác định các xét nghiệm cần thiết và đưa ra các phương án điều trị phù hợp.

III. Kết quả nghiên cứu và ứng dụng

Kết quả nghiên cứu cho thấy việc áp dụng khai phá dữ liệu và hệ hỗ trợ quyết định giúp cải thiện đáng kể hiệu quả quản lý bệnh. Các mô hình phân lớp và quy tắc kết hợp được rút ra từ dữ liệu y tế đã giúp bác sĩ đưa ra các quyết định chính xác hơn. Hệ thống quản lý bệnh nhân được xây dựng cũng giúp theo dõi và quản lý quá trình điều trị bệnh một cách hiệu quả.

3.1. Phân tích dữ liệu và kết quả

Quá trình phân tích dữ liệu đã rút ra các quy tắc quan trọng liên quan đến bệnh đái tháo đường típ 2, chẳng hạn như mối quan hệ giữa béo phì và tăng huyết áp. Các quy tắc này được sử dụng để xây dựng mô hình phân lớp bệnh nhân, giúp bác sĩ đưa ra các chẩn đoán và điều trị phù hợp.

3.2. Ứng dụng thực tiễn

Luận văn đề xuất việc xây dựng một hệ thống quản lý bệnh nhân tích hợp các chức năng như nhắc nhở tái khám, quản lý thông tin bệnh nhân, và cập nhật kiến thức y tế. Hệ thống này sẽ là công cụ hữu ích trong việc quản lý và điều trị bệnh đái tháo đường típ 2 tại các cơ sở y tế.

Luận Văn Thạc Sĩ: Ứng Dụng Khai Phá Dữ Liệu Và Hệ Hỗ Trợ Quyết Định Trong Quản Lý Và Điều Trị Bệnh Đái Tháo Đường Típ 2