基于电子病历的乳腺癌群组与治疗方案可视分析

乳腺癌是当前最常见的恶性肿瘤之一,其电子病历数据可用于挖掘隐含规律,对治疗与预后分析有重要意义。通过与乳腺科医生合作,选择合适的预测模型和可视化方法,搭建了一个基于电子病历的乳腺癌群组和治疗方案可视分析系统。首先,对具有高维属性的病人进行降维和聚类处理,形成病人群组,并采用南丁格尔图、词云和时间轴可视化方法,直观展示病人群组间特征的差异;然后,用支持向量机（support vector machine,SVM）模型预测治疗方案,用平行坐标、矩阵热力图和分类图分别展示属性相关性、训练后的特征权重和预测结果;最后,用真实案例验证了系统在群组分析、治疗方案及病人属性关联分析中的有效性,从而较好地帮助医生选择合适的治疗方案。