韦 哲叶广健王能才



基于频繁模式增长算法的2型糖尿病患病风险预测的分析研究

韦 哲①②叶广健①②王能才①

［摘要］目的：分析基于频繁模式增长（FP-growth）算法的2型糖尿病患病风险预测，避免经典Apriori算法在2型糖尿病相关危险因素分析中执行效率低的缺陷。方法：选取兰州某医院医学信息科2009年1月至2014年3月的2型糖尿病患者的首次病程记录资料及其健康数据档案，根据2型糖尿病相关危险因素分析中的需要，引入更适用于2型糖尿病相关危险因素分析的FP-growth算法。采用C#语言对经典Apriori算法和FP-growth算法进行编程，对比分析两种算法的执行效率。结果：通过对比分析得到两种算法在运行时间与记录数据以及运行时间与支持度两个方面的对比值。结论：FP-growth算法在预测2型糖尿病相关风险因素的分析中执行效率更高，能够找到更多的糖尿病风险因素。

［关键词］数据挖掘；Apriori算法；关联规则；频繁模式增长算法；风险分析；糖尿病

韦哲，男，（1963- ），博士，高级工程师。兰州军区兰州总医院医学工程科、兰州理工大学电信学院，从事医学信息检测和处理方面的研究工作。

［First-author’s address］ 1.Lanzhou General Hospital， Lanzhou Military Area Command， Lanzhou， Gansu，730050， China. 2.School of Electrical Engineering and Information Engineering， Lanzhou University of Technology，Gansu， Lanzhou 730050，China.

糖尿病（diabetes mellitus，DM）是由胰岛素分泌缺陷和（或）胰岛素作用缺陷所引起的，并以慢性高血糖伴碳水化合物、脂肪和蛋白质的代谢障碍为特征的慢性疾病［1］。2型糖尿病（diabetes mellitus，type 2）又称为非胰岛素依赖型糖尿病［2］。非胰岛素依赖型糖尿病的发病机制主要是由于人体的胰岛素抵抗并胰岛素分泌不足所导致的，2型糖尿病患者自身的β细胞并无自身免疫性缺陷，其发病特点是成年发病，起病比较缓慢，病情也较轻，其比例也占全部糖尿患者的绝大多数［3-4］。……