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研究生:簡延閔
研究生(外文):Yen-Min Chien
論文名稱:智慧型個人化營養及用藥警示系統─以糖尿病患者為例
論文名稱(外文):An Intelligent Warning System of Personal Diet and Medication for Diabetes
指導教授:蔡玉娟蔡玉娟引用關係
指導教授(外文):Yuh-Jiuan Tsay
學位類別:碩士
校院名稱:國立屏東科技大學
系所名稱:資訊管理系所
學門:電算機學門
學類:電算機一般學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2013
畢業學年度:101
語文別:中文
論文頁數:102
中文關鍵詞:營養師資料探勘關聯法則分群法則糖尿病
外文關鍵詞:Association RuleClustering RuleDiabetesDietician
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國際糖尿病聯盟(International Diabetes Federation, IDF)估計,全球超過二億五千萬糖尿病患者,其中台灣約有一百二十萬人罹患糖尿病,名列國人十大死因前五名。全球平均每十秒將有一人死於糖尿病相關併發症,並同時診斷出兩人罹患糖尿病。本研究以關聯法則及分群技術建置一套「智慧型個人化營養及用藥警示系統-以糖尿病患者為例」,提供營養師輔助糖尿病患達到健康飲食及有效控制血糖濃度,並進一步提供醫師用藥參考,提供病患完整的糖尿病治療,系統模組及功能包含:(1)飲食用藥搭配分析模組-以資料探勘關聯法則挖掘飲食規劃與用藥搭配間之潛在規則,最適當的病患個人化投藥與飲食規劃組合;(2)營養攝取值分析模組-利用分群演算法分析病患各項營養攝取值共同特徵,提供營養師有效規劃病患個人化飲食建議;(3)健康追蹤分析模組-以病患歷年臨床檢驗數據為依據,建立變化趨勢分析圖,以更精確的觀察病患身體變化狀況。本系統預期幫助病患降低糖尿病相關併發症的發生機率與控制營養攝取值,提升醫療的品質。
According to the International Diabetes Federation (IDF), there are more than two hundred fifty million diabetic patients in the world, and about 1.2 million people suffer from diabetes in Taiwan. Diabetes is also required to strictly pay attention to the elderly with chronic diseases. In average, every ten seconds there is one patient die of diabetes-related diseases and two new patients who get diabetes-related diseases. Diabetes is in the top five cause of death in Taiwan. In this research, based on data mining, it has implemented a system called "An Intelligent Warning System of Personal Diet and Medication for Diabetes" which includes (1) The module of discovering the association rules between personal diet and medication; (2) The module of discovering the common feature of the nutritional intake; (3) The module of long term health analysis. The main purpose aims to aid dietitians and diabetes sickness control blood sugar, combined with physician medication and diet nutritionist, offers patients a complete treatment of diabetes. This system effectively helps patients reduce the incidence of diabetes-related complications and control of nutrient intake volumes, enhance the quality of medical care.
目錄

摘要 I
Abstract II
誌謝 III
目錄 IV
圖目錄 VI
表目錄 VII
1. 緒論 1
1.1 研究背景與動機 1
1.2 研究目的 4
1.3 研究流程 7
1.4 論文架構 8
2. 文獻探討 9
2.1 醫療資訊系統 9
2.2 營養師 14
2.3 糖尿病 19
2.4 資料探勘 27
2.5 關聯法則 32
2.6 自組織映射圖類神經網路 36
3. 研究方法 43
3.1 系統架構 43
3.1.1 健康追蹤分析模組 44
3.1.2 營養攝取值分析模組 46
3.1.3 飲食用藥搭配分析模組 47
3.2 資料預處理 49
3.2.1 基本資料 49
3.2.2 每季進階檢查資料 51
3.2.3 糖尿病患飲食份數與熱量表格 54
3.2.4 營養紀錄檢驗表單 56
3.3 資料探勘關聯法則之MABAR設計 58
3.4 資料探勘分群法則之SOM設計 62
4. 系統實作 68
4.1 實作環境 68
4.2 資料來源 69
4.3 系統展示與結果分析 69
4.3.1 健康追蹤分析模組 71
4.3.2 營養攝取值分析模組 73
4.3.3 飲食用藥搭配分析模組 79
5. 結論與未來發展 83
5.1 結論 83
5.2 未來研究方向 84
5.3 研究限制 85
6. 參考文獻 87
作者簡介 93


圖目錄
圖1-1研究流程圖 7
圖2-1生物神經元 36
圖2-2 自組織映射圖類神經網路架構圖 38
圖3-1 本研究系統架構 43
圖3-2 健康追蹤分析模組圖 45
圖3-3 營養攝取值分析模組圖 46
圖3-4 飲食用藥搭配分析模組圖 48
圖4-1 系統登入畫面 70
圖4-2 趨勢圖建置-健康體態追蹤分析功能 72
圖4-3 趨勢圖建置-疾病指數分析功能 73
圖4-4 營養攝取值分群 74
圖4-5 各群集之關聯特徵值 76
圖4-6 進階群集之營養特徵值分析 74
圖4-7 飲食營養建議分析結果 76
圖4-8 飲食用藥關聯功能設定 80
圖4-9 飲食營養攝取值關聯結果 81
圖4-10飲食與用藥搭配分析結果 82






表目錄
表1-1近五年台灣地區十大死因統計表 2
表1-2近五年台灣地區糖尿病死亡人數統計表 2
表2-1糖尿病診斷標準 20
表2-2資料探勘之定義 27
表2-3 MABAR演算法符號與意義 34
表2-4 原始交易資料表 34
表2-5 L1與TranID之TranMatrix 35
表2-6 L2與TranID之L2TranMatrix 39
表2-7 SOM演算法符號與意義 41
表2-8訓練資料與3*3初始加權值 51
表3-1 識別號A2***之部分基本資料(轉換前) 51
表3-2 識別號A2***之部分基本資料(轉換後) 51
表3-3 識別號A2***之部分每季檢驗(轉換前) 52
表3-4 識別號A2***之部分每季檢驗(轉換後) 53
表3-5 識別號A2***之部分每季檢驗-用藥處方(轉換前) 53
表3-6 識別號A2***之部分每季檢驗-用藥處方(轉換後) 53
表3-7 識別號A2***之部分病患飲食份數表格數據(轉換前) 54
表3-8 識別號A2***之部分病患飲食份數表格數據(轉換後) 54
表3-9 識別號A2***之部分營養紀錄檢驗表單(轉換前) 58
表3-10 識別號A2***之部分營養紀錄檢驗表單(轉換後) 58
表3-11 識別號A2***之MABAR設計資料集 59
表3-12 資料項目次數統計表 60
表3-13 識別號A2***MABAR設計之TranMatrix交易矩陣 60
表3-14 識別號A2***MABAR設計之L2TranMatrix交易矩陣 61
表3-15 識別號A2***MABAR設計之L3&; L4TranMatrix交易矩陣 61
表3-16 識別號A2***之部分營養紀錄檢驗表單資料與初始化權重值 63
表3-17 第一次訓練-3*3網路拓樸座標之輸出值 64
表3-18 第一次訓練-3*3網路拓樸座標之修正量與調整後之權重值 65
表3-19 第二次訓練-3*3網路拓樸座標之輸出值 66
表3-20 第二次訓練-3*3網路拓樸座標之修正量與調整後之權重值 67
表4-1 本研究開發工具與開發內容 68

6. 參考文獻
中文
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