多维时间序列驱动的甲亢疾病数据分析与个性化治疗策略

本文主要探讨了人工智能在医疗领域中的应用，特别是针对甲亢疾病的数据分析。甲状腺功能亢进（甲亢）是一种常见的内分泌系统疾病，随着现代医学的发展，医疗机构积累了大量患者的临床检验数据，这些数据对于理解疾病发展和个性化治疗至关重要。 基于多维时间序列的方法被应用于甲亢疾病的分析，通过将患者的各项临床检验指标，如T3、T4、FT3、FT4、TRAB、TSH、TGAB和TPOAB等，按照治疗时间顺序组织成一个多维度的时间序列。这种序列包含了患者的疾病演变过程，有助于识别不同患者的病情特征和变化模式。例如，通过聚类分析，可以将具有相似临床检验指标变化趋势的患者分组，这样有助于医生更深入地理解各指标与疾病的关系，从而提供精准的诊断和个性化的治疗方案。 本文介绍了一个基于多维时间序列的甲亢患者临床检验指标数据分析系统，该系统由三个关键模块构成：数据预处理模块负责清洗和标准化原始非结构化数据，包括噪声消除和时间序列规则化，以确保数据的一致性和准确性；多维时间序列聚类分析模块则是核心部分，通过改进DBSCAN算法，引入噪声点占有率参数（NoisePro），实现了针对多维非同步临床检验指标的深度挖掘和聚类，如LabTS-CLU算法；最后，为了处理大规模数据，系统还包括并行化处理模块，提高了处理效率，使得系统能够在面对海量甲亢患者数据时仍能保持高效运行。 这项研究结合了人工智能技术与临床实践，利用多维时间序列分析方法，有望为甲亢疾病的诊疗提供科学依据，推动个性化医疗的发展，提升医疗服务质量。