建立罹患憂鬱症或躁鬱症之透析患者的預測模式

The Predicting Model of End-stage Renal Disease Patients with Depression or Bipolar Disorder

黃種平(Chung-Ping Huang)

指導教授 ： 張怡秋

國立中正大學/管理學院/資訊管理系醫療資訊管理研究所/碩士(2014年)

摘要

慢性疾病的發生，容易使病患併發精神疾病,較常見的為憂鬱症以及躁鬱症。根據美國腎臟資料系統於 2013 年提出的報告，2010 年臺灣地區末期腎臟病的發生率為世界第三、亞洲第一，而盛行率則為世界第一。且民國 100 年門診以及住院前五大傷病中，慢性腎衰竭分別排名第一、第四。種種數據顯示，末期腎臟病在我國為迫切需要注意的重大傷病。本研究期望透過應用資料探勘技術於全民健康保險研究資料庫，計算國內透析患者罹患精神疾病的比率，並且建立預測模式，以得到患者接受透析之後罹患精神疾病的患者特性，達到及早預防疾病、改善醫療資源分配等目標。
利用1997年至2009年之門診處方及治療明細檔(CD)、門診處方醫令明細檔(OO)、住院醫療費用清單明細檔(DD)、住院醫療費用醫令清單明細檔(DO)、以及重大傷病證明明細檔(HV)進行分析以後，得到新發生透析患者的資料共計107,813筆，並基於病患的基本資料以及曾經被診斷出的合併症，建構出預測模型，可以幫助醫療人員未來遇到新發生的末期腎臟病患時，可以運用此決策模型初步判斷病患罹患憂鬱症或躁鬱症的可能性，進而採取相關醫療措施，以避免延誤病患的治療時程。

關鍵字

末期腎臟病 ； 躁鬱症 ； 憂鬱症 ； 資料探勘 ； 預測模式

並列摘要

Depression and Bipolar disorder can easily be complicated by chronic diseases. And according to UNIRED STATES RENAL DATA SYSTEM, both of the incidence and prevalence of end-stage renal disease in Taiwan are much higher than other countries. This study will apply Data-Mining technique to National Health Insurance Research Database, and try to build a prediction model of patients who have end-stage renal disease and mental disorder.
After analyzing National Health Insurance Research Database, we found the number of end-stage renal disease patients are 107,813. Then we combined patients’ gender, age, and comorbidity data, built the prediction model, in order to help medical staff quickly predict the possibility of the patients that could have depression or bipolar, and take care of them at an early date.

並列關鍵字

Bipolar disorder ； Depression ； Data mining ； Prediction model ； End-stage renal disease

參考文獻

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