移动健康技术在慢性病管理中的应用

介绍了国内外移动健康研究现状,采用数据挖掘技术研发糖尿病健康管理移动APP,实现了糖尿病患病风险评估、体征指标监测、用药和饮食管理、相关健康知识推送,以及公众健康的实时管理。     

基于疾病与环境科学数据的跨领域关联分析及应用

基于美国环境健康领域开放科学数据,采用数据挖掘技术研究空气污染物、细颗粒物、气象条件、有毒物质等环境因素与肺癌、哮喘等疾病的关联分析方法,同时实现了关联分析在实践中的应用,为我国环境与疾病关联研究提供参考和借鉴。     

精准医学大数据汇交管控模型与应用研究

系统分析了精准医学数据汇交过程中面临的主要问题,针对不同病种、不同类型的异构精准医学数据,从汇交内容、数据质量、数据安全、数据标准等方面构建了多维度精准医学大数据汇交管控模型,并探讨了该模型在精准医学大数据汇交中不同阶段的应用,为数据汇交工作的开展提供指导和参考依据。     

基于疾病与环境跨领域科学数据的关联分析及应用

本文基于美国环境健康领域开放科学数据,采用数据挖掘技术研究空气污染物、细颗粒物、气象条件、有毒物质等环境因素与肺癌、哮喘等疾病的关联分析方法,同时实现了关联分析在实践中的应用,为我国环境与疾病关联研究提供参考和借鉴。     

基于C4.5分类的呼吸系统疾病危险因素定量分析方法

利用C4.5决策树分类方法,定量分析空气污染引发呼吸系统疾病的主要危险因素,生成按性别、年龄分组的分类器模型,探索基于分类模型的定量分析方法,计算9组人群中各自危险因素对呼吸系统疾病的作用程度。该方法能有针对性地分析不同人群的危险因素,为呼吸系统疾病的预防和控制提供依据,也可应用于其他疾病危险因素的分析。     

跨领域知识服务应用设计与实践探索

从跨领域知识服务应用的内涵、特点、设计思路和实现路径等角度论述跨领域知识服务应用设计,以环境健康领域为例,介绍跨领域知识服务系统功能设计与开发,结合应用效果总结存在的问题并提出相应建议。     

基于深度强化学习的老年肺癌发病高危人群干预效果预测分析方法

利用深度强化学习方法预测分析老年肺癌发病高危人群的干预效果,生成按年龄和性别分组的干预效果预测模型。探索基于深度Q网络模型的预测分析方法,研究肺癌发病高危人群的干预效果和干预策略,构建干预对象、干预策略和干预效果之间的协同联动机制,可为肺癌预防干预和早诊早治提供新思路和实现积极应对人口老龄化的战略目标。     

基于深度强化学习的老年肺癌发病风险预测研究

目的：采用深度强化学习方法构建老年肺癌发病风险预测模型,为有针对性地开展老年肺癌预防干预提供依据。方法：整合健康调查和基因突变数据,识别老年分层人群的肺癌发病危险因素,构建基于深度强化学习的老年肺癌发病风险预测模型。结果：60岁以上男性和女性在戒烟超过5年后,肺癌发病风险都有显著下降,其中60岁以上男性携带C>A/G>T突变组肺癌发病率下降最明显,下降率为38.6%。结论：基于深度强化学习的老年肺癌发病风险预测研究可为老年肺癌预防干预和早诊早治提供理论支撑。