两年期待，终迎成果

——基于医疗辅助诊断系统的研究及应用

2020年8月11日，我公司顺利完成了基于医疗辅助诊断系统的研究及应用，实现了医疗大数据的产业化发展，并且该产品各项技术均达到及优于国内同行水平。

该项目利用数据挖掘的算法，结合医疗大数据，在Hadoop平台上使用MapReduce计算模型，实现药品推荐功能，并通过实验比较分析经典和改进的Apriori算法的性能，验证改进算法的有效性；同时使用Spark计算模型，实现并发症预测功能，并以原发性甲状腺机能亢进症为例，得出预测结果。将实验结果与临床数据进行对比，验证课题研究方法和技术的有效性。

项目的药物推荐有效性由申报时的68%，通过改进关联规则的经典Apriori 算法，研究出基于前缀项集的Apriori算法，使药物推荐的有效性提升至80%以上。同时，该项目并发症预测功能也得到了很大的提升，预测结果的召回率和精度由申报时的低于60%提升至不低于80%。

该项目除了技术指标得到改善外，经济指标也得到了很大的提升。项目完成时的经济指标均由零增至：产值2238.8万元，销售收入58.63万元，缴税总额24.33万元，净利润75.52万元。

由此也带来了一定的社会效益，本项目在省内的3家医院进行推广应用，就医人员达到数万人，不仅能够弥补年轻医生经验不足，帮助更多的医生能够更为准确的对病人的病情做出诊断，还能研究临床大数据分析处理平台，并将之运用于临床研究实践中，推动治疗甲亢、糖尿病等多个病种方案的研发。最终使病人获得更好、更及时的治疗，同时也为智慧医疗探索奠定坚实的理论基础和实践经验。

在项目实施过程当中不可避免地遇到了许多困难和阻碍，但通过全体团队成员不抛弃不放弃地精神，以及高目标高效率高协同的态度，最终本项目得以顺利验收。在此，特别感谢参与该项目的全体成员的坚持与付出！