應用資料探勘預測類風濕性關節炎病人預後

Applying data mining technique to predict Rheumatoid Arthritis patients’ prognosis

吳建廷(Wu, Jianntugy)

指導教授 ： 張怡秋 ； 胡雅涵

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(2013年)

摘要

類風濕性關節炎是一種全身性的慢性發炎疾病，其致病機轉至今仍未知，可能為病原體感染引起自體免疫方面的問題而導致關節炎，主要的病理變化是關節腔內的滑膜發炎及增生形成翳狀組織，而破壞骨骼和軟骨，嚴重導致關節變形。臨床的應用中，初始治療的選擇一般依據疾病活動的程度為基準，逐步依據疾病嚴重程度增加治療對策。本研究嘗試結合專家意見以各種資料探勘技術建構不同分類器(邏輯斯迴歸、支援向量機及決策樹)分析全部未分類之類風濕性關節炎病人，以及分類結果為類風濕性關節炎與類風濕性關節炎伴隨併發症(心血管疾病、肝炎、酒精性肝炎及末期腎臟疾病)病人，同時經4類藥物治療後，預測全部未分類之類風濕性關節炎病人有無併發症，以及預測類風濕性關節炎與類風濕性關節炎伴隨併發症這兩類病人ESR是否達到正常值，將所得到的資料分別建構不同分類器，並藉由比較各分類器之預測正確率，從中選取出效能最佳預測模式來預測類風濕性關節炎之預後情形，並分析其各項結果；因此本研究採用資料探勘技術預測類風濕性關節炎病人預後，期望能協助醫藥人員進一步提供病人最佳的治療策略。

關鍵字

類風濕性關節炎 ； 資料探勘技術 ； 決策樹 ； 支援向量機 ； 邏輯斯迴歸

並列摘要

Rheumatoid arthritis is a chronic systemic inflammatory disease of unknown etiology that primarily targets synovial tissues. In clinical practice, initial treatments are usually chosen according to the degree of disease activity at baseline, and adapted according to a step-up strategy. This study attempts to the professionals opinion combined with data mining techniques, namely logistic regression model, decision tree and support vector machines to analyzing for all rheumatoid arthritis patients which has no classified by medication to predicting with or without complications, and respectively analyzing for rheumatoid arthritis and rheumatoid arthritis accompanied complications(cardiovascular diseases, hepatitis, alcoholic hepatitis and end-stage renal disease) of patients which has classified by medication to predicting ESR whether to reach normal. The obtained data were analyzed to construct different classification, by compare classification prediction accuracy rate to selecting the best performance prediction mode, to predicting the prognosis of rheumatoid arthritis and analysis of the results. In this study, data mining technique combined with the professional opinion in order to propose the best therapeutic strategy for patients.

並列關鍵字

Rheumatoid arthritis ； Data mining technique ； Decision tree ； Support vector machines ； Logistic regression model

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Goekoop-Ruiterman Y.P., de Vries-Bouwstra JK, Allaart C.F., Raymond L. N.,