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摘要：本发明公开了一种基于多数据分析模型的艾滋病防治决策方法，该防治决策方法具体步骤如下：步骤一：建立基础数据收集模型；步骤二：对步骤一中收集到的基础数据应用统计学中的描述统计，并根据相应指标构建分析统计模型，得到描述性图表；步骤三：对步骤二中的描述性图表进行监控，选择描述性图表中所包含不同类别的属性的特征信息，形成特征分类集合；步骤四：采用决策树算法对特征分类集合进行决策树构建，并根据特征评估标准，从上至下递归地生成子节点，得到辅助决策措施；该防治决策方法为艾滋病防治工作提供辅助依据，同时对艾滋病的防治进行针对性的跟进，有的放矢，有利于更好的实现艾滋病防治的目标。

主权项：1.一种基于多数据分析模型的艾滋病防治决策方法，其特征在于；该防治决策方法具体步骤如下：步骤一：建立基础数据收集模型，用于对艾滋病病人基础数据进行收集；步骤二：对步骤一中收集到的基础数据应用统计学中的描述统计，计算出相应指标，并根据相应指标构建个案流调、PITC、治疗转介和三类人群ART进展数据的分析统计模型，得到病人数据、个案流调数据、PITC信息、治疗转介信息和三类人群ART进展数据的描述性图表；步骤三：对步骤二中的描述性图表进行监控，选择描述性图表中所包含不同类别的属性的特征信息，形成特征分类集合；步骤四：采用决策树算法对特征分类集合进行决策树构建，并根据特征评估标准，从上至下递归地生成子节点，直到数据集不可分则停止决策树停止生长，得到辅助决策措施；所述应用统计学中的描述统计，计算出相应指标的具体步骤如下：1均值计算：通过均值计算，统计出不同的分类指标，其中，均值计算公式如下： 由此得出：在当前环境下，各分类指标的观测值相对集中较多的中心位置，以此均值，可以观察出各地区的治疗情况，并进一步分析指标低下的原因；2方差和标准差计算：基于1中的均值公式，计算方差，统计指标数据的偏离程度，其中方差和标准差计算公式如下：方差:标准差:由此得出：方差s2越小，表示指标数据偏离程度越小；表明该地区的CD4监测率波动较大，分析原因，可能为HIV传播率较大；同时利用计算的方差求出标准差，以标准差决定直方图、折线图的坐标区间，使数据展示图更为清晰；3众数查找：是指在统计分布上具有明显集中趋势点的数值，即出现次数最多的值；该方法使用二叉搜索树算法，找出出现频率最高的数据，步骤如下：①遍历二叉树，用哈希表来计数；②进行中序遍历后的序列是有序序列，在中序遍历时求众数；4最大值和最小值查找：通过顺序查找算法，查找出不同地区或不同时段内的最大值和最小值，分析在区域或时段维度的工作情况指标数据；所述决策树算法思路如下：S1：从根节点开始，按照训练数据的每个特征进行计算，根据每个特征的不确定性将训练数据分配到其子节点，沿着该子节点可能达到叶子节点或者到达另一个内部节点；S2：对剩余的特征递归执行下去，直到抵达一个叶子节点；当都到达叶子节点时，即得到决策树；所述决策树的生成包括以下步骤：SS1：特征选择：特征选择是指从训练数据的特征中选择一个特征作为当前节点的分裂点；SS2：训练数据集：该数据集是不同特征分类集合中的某一个特征与另一个或多个特征分类集合其中一个特征所形成的集合，其中，所形成的每条数据集都对应一个决策依据，形成的决策依据用于对病人和医务人员进行未治疗提醒；根据训练的样本数据集形成的决策依据，用于为决策树的学习提供模板；SS3：生成决策树：根据选择的特征评估标准，从上至下递归地生成子节点，将进一步进行决策树的完善，用同样的方式，针对剩余的三个纬度进行计算，直到数据集不可分则停止决策树生长；所述分裂点包括ART进展情况形成治疗和未治疗的特征分类集合；所述决策依据包括PITC诊断信息特征分类集合中的确诊特征+转介信息特征集合中的入组特征+ART进展特征中的未治疗。

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百度查询： 云南省疾病预防控制中心 一种基于多数据分析模型的艾滋病防治决策方法