25、医疗保健领域聚类算法的评估与应用

医疗保健领域聚类算法的评估与应用

1. 医疗数据处理现状与聚类的重要性

在医疗保健领域，传统上数据是手动记录在文档和文件中的，这使得数据处理和分析变得非常繁琐。随着时间的推移，医疗领域数据的数字化进程不断推进，电子健康记录（EHR）和患者健康记录（PHR）等系统应运而生，用于捕捉和存储医疗数据。

如今，处理医疗数据以获取有用信息并为患者提供建议，实现以患者为中心的自我护理至关重要。如果能高效分析这些数据，就能通过早期诊断疾病和为患者推荐优质治疗方案，提高医疗质量。

聚类是一种无监督分类方法，它基于相似度和距离函数对对象进行分组。在医疗数据中，聚类有多种应用，例如医院排名、优化治疗技术、识别高风险患者、控制医院感染以及找出患有相似疾病的患者等。以下是聚类在医疗数据中的一些具体应用场景：
- 对有相似症状的患者进行分组，以便制定治疗方案。
- 对接受相似治疗但反应不同的患者进行分组。

2. 聚类技术分类

聚类算法主要分为传统方法和现代方法两类。传统方法包括分区、层次、基于模型、基于密度和基于网格的算法；现代方法则包括基于量子理论、基于集成、基于核、基于亲和传播、基于空间数据和基于流的算法。

本研究聚焦于两种广泛使用的聚类算法：分区聚类算法和基于密度的聚类算法。分区聚类算法中，k - 均值聚类是最广为人知且应用广泛的算法，它是一种基于质心的迭代算法，将 n 个数据点划分为 k 个聚类，以实现高簇内相似度和低簇间相似度，适用于数值数据集。此外，还有 k - 模式用于分类数据，k - 原型用于混合数据集等变体。

基于密度的聚类算法以 DBSCAN（基于密度的空间聚类应用与噪声）为例。DB