[01255081]基于数据挖掘的职工健康信息管理系统

一、课题来源与背景：

健康信息管理作为一门学科及行业是最近二三十年才兴起的，如同其他行业的兴起一样，健康信息管理行业的兴起也是由于市场的需要，特别是由于人的寿命延长和慢性疾病发生的增加以及由此而造成的医疗费用大幅度持续上升，寻求控制医疗费用并保证个人健康利益的需求推动了健康管理的发展。

健康经济学的研究表明，在影响健康的五大因素中，遗传因素占15%，自然条件与社会环境因素占17%，医疗保健占8%，而个人生活方式占60%。也就是说，每个人健康的60%是掌握在自己的手中，是可控的。因此，通过健康管理进行有效干预，改变人们日常生活中不良的生活行为，调动人们的主观能动性是可行的，有助于减少慢性病患病率。

基于数据挖掘的职工健康信息管理系统是面向各单位为职工提供健康服务管理而研发的系统，本系统将职工的个人基本信息和历年体检档案信息保存在数据仓库中，并可以通过对体检数据的研究、分析与数据挖掘，评估个人或群体的健康和疾病危险性，提供合理的医学检查建议，制订相应的预防、定期筛检、日常饮食、运动等相关计划。

本课题的目的在于企事业加强职工健康信息管理，了解职工的健康状况，随时掌握职工的医疗信息，控制疾病危险因素，及早开始预防，在发病前进行有效干预，就是中医讲的“治未病”。本课题可以及时有效的选择适当的、切实可行的预防和干预措施，对于慢性非传染性疾病的控制具有举足轻重的作用。

因避免或降低个人慢性疾病发生的危险性，从而降低医疗费用的发生。本课题可以通过多次体检结果，测量及观察与慢性病的发生、发展有密切关系的生物医学指标的变化情况，来评价个体的健康状况，调动群体和个人的主观积极性，以低廉的预防费用投入获得超值的健康回报和个人的健康改善。提高职工的生活质量和工作效率，减轻社会、政府的医疗卫生管理负担。

二、技术原理及性能指标

因为系统既涉及到基础理论的研究，又涉及到实际应用的要求。因此，在设计与开发此系统过程中，采用并行开发的手段：一方面开展系统的分析与设计工作，加强调研，采集应用数据，做好需求分析，包括用户需求分析、系统目标分析、系统数据流程分析、系统功能需求分析，并进行可行性分析，从技术可行性、经济可行性以及操作可行性三个方面来论证基于数据挖掘的职工健康信息管理系统的可行性。

然后根据需求分析建立系统的设计目标，提出了系统的总体设计方案，确定了整个系统的技术框架和开发方法另一方面深入开展相关的医学理论研究，在模型的体系结构上进行分析与设计。

在此期间，要不断加强，两方面工作的交流，尤其，要注意积累专家的知识与经验。系统的开发主要采用生命周期法和原型法相结合的手段。在系统分析和系统设计阶段，首先利用生命周期法，从全局的角度，从全局的角度，采用自顶向下，从整体到局部的设计思想，划分出子系统后，再运用原型法进行子系统的开发设计。

本项目具体技术路线：

1.利用UML标准化图形建模语言建立软件系统的模型，处理复杂数据

2.遵循科学的界面设计方法，在JAVA环境下设计出友好的人机界面。

3.采用数据挖掘技术，采集相关生活方式与疾病发生发展的趋势等重要信息。

4.采用B/S结构，将该系统存放在服务器上，方便用户通过网络随时查询。

5.实现本系统后，对系统进行有针对性的全面综合测试，以保障系统稳定运行。

三、技术的创造性与先进性

基于数据挖掘的职工健康信息管理系统，深入探究了如何以科学原则为基础判断及有效控制个人的危险因素，提出并实践了对职工健康信息进行科学管理的理念，具有前瞻性。本课题技术具备创新性、实用性、可靠性：

1.创新性

在本系统中利用通用的标准建模语言UML建立软件系统的模型，处理复杂数据，对用户提供的信息进行存储、检索、交换和提交，处理存放在关系或对象数据库中的大量具有复杂关系的数据。

应用人机交互理论，对系统界面进行了总体布局设计和结构设计，通过色彩搭配使用户产生视觉回馈，建立了方便、简单、一致、友好的人机交互界面。

利用数据挖掘技术，挖掘出疾病或健康与某种生活方式的关联特征。得到相关于生活习惯和健康状况与疾病发生发展的趋势等重要信息。

根据国际医疗标准，建立了医疗信息数据库，提供医疗检查、药品、疾病、检验标准的参考值，采用了图形化技术对用户的医疗检查结果进行分析，实现了对健康状况的监测。

采用良好的开发环境，以Windows为操作系统，Apache Tomcat作Web服务器，用SQL Server构造服务器端数据库，Java作为开发语言，基于B/S模式开发此系统。

可将该系统存放在服务器上，用户通过网络就可以实现在任何时间、任何地点的随时查询。

2.实用性

（1）功能强大。本系统主要包括基本信息管理模块，个人健康信息管理模块，体验信息管理模块，健康分析指导模块，数据统计分析模块，数据挖掘模块等六大功能模块。具备如此强大功能模块的系统投入使用，经实际证明，切实实现了对职工健康信息的科学指导与管理，使职工加强自身健康管理意识，主动的改善不良生活方式来预防疾病的发生，降低患病风险和机率，减少医疗支出，从而提高了职工的生活质量和工作效率。

（2）使用简单，操作方便，输入迅速。我们开发的这个系统，一般认得英文字母的人稍经指点即可上机操作。在运行过程中，每个步骤都有中文给予明确的提示，有各级菜单供选择。

3.可靠性

经过软件测试，检验了该系统满足用户需求。经过用户使用，认为其功能完善、使用方便、性能稳定、可靠，受到了用户的好评。

四、技术的成熟程度

本课题所采用的关键技术之一是数据挖掘技术。数据挖掘（Data Mining），从技术术语上说，是指源数据经过清洗和转换等成为适合于挖掘的数据集。

数据挖掘在这种具有固定形式的数据集上完成知识的提炼，最后以合适的知识模式用于进一步分析决策工作。

数据挖掘是从特定形式的数据集中提炼知识的过程。数据挖掘往往针对特定的数据、特定的问题，选择一种或者多种挖掘算法，找到数据下面隐藏的规律，这些规律往往被用来预测、支持决策。

数据挖掘所要达到的目的是为了从大量数据中发现隐含的、潜在有用的知识，以此辅助决策的制定。因此，它主要有以下六类功能：

（l）概念描述

（2）发现数据的关联关系

（3）对数据进行分类和预测

（4）对数据进行聚类

（5）发现孤立点

（6）发现数据的规律和趋势

基于数据挖掘的职工健康信息管理系统提供的大量个人健康信息，形成一个数据仓库，通过数据挖掘模块对存储在数据仓库中的海量数据进行挖掘，得到相关于生活习惯和健康状况与疾病发生发展的趋势等重要知识。

本系统主要以关联分析为主，对疾病、健康和生活习惯信息进行关联分析，通过关联分析发现描述数据中强关联特征的模式，挖掘出疾病或健康与某种生活方式的关联特征。采用了基于 Apriori 的关联规则算法，即通过对事务数据库频繁项集的产生，以得到满足最小支持度和最小置信度的关联规则。

数据挖掘技术是一个充满潜力的研究领域，随着数据挖掘技术不断被应用到各个领域和各种算法不断被应用到数据挖掘领域中，将更大激发数据挖掘技术的潜力，进一步推进数挖掘技术的发展和应用。

五、适用范围和安全性

通过此基于数据挖掘的职工健康信息管理系统的使用，可以有效预防疾病，降低个人和社会的医疗费用，增强医疗行业信息化、资料共享性、为企事业职工提供科学的健康建议与指导，提高职工的生活质量和工作效率。

该系统已经全部完成任务，并在黑龙江广播电视大学、佳木斯金马科技公司等单位投入使用。在本系统投入使用的短短一年时间里，就为使用单位职工检测出出心脏病10例，高血压、高血脂58例，其他以前未发现疾病120余例，做到了早发现，早治疗，并提出了合理的健康计划、和生活方式。

该系统可全方位地向各健康保险行业、各级医院、体检中心、社区的医疗服务中心、机关、学校等单位推广，以减少疾病发生，改善健康状况，提高人民生命质量。该项目的研究成果，网络化程度高，信息共享性强，处于国内领先地位，应用前景很好，具有很高的推广价值。

六、应用情况及存在的问题

该系统已经全部完成任务，并在黑龙江广播电视大学、佳木斯金马科技公司等单位投入试用。在本系统投入使用的短短一年时间里，就为使用单位职工检测出心脏病10例，高血压、高血脂58例，其他以前未发现疾病120余例，做到了早发现、早治疗，并提出了合理的健康计划和生活方式。

通过试用状况表明，基于数据挖掘的职工健康信息管理系统功能完善、性能稳定、可靠，切实实现了对职工健康信息的数字化管理，以科学为基础进行疾病诊断、预防与监测，提供个人健康指导，预防疾病的发生，提高生活、工作质量。受到了广大用户的好评，达到对公民进行健康教育、提高健康意识的目的。