检验医学与医学检验论文提纲

论文题目：综合性医院医学检验资源优化管理研究 ——以某医院结直肠癌、先天性心脏病为例

摘要：研究背景近些年来,随着检验医学在临床上的运用,不仅在人类疾病的诊断、预后和疗效等方面提供了很多新的技术,而且还为实验室研究提供了新的监测指标,它已经成为临床医学中的新兴学科之一,正逐渐发挥着更重要的作用。由于人类基因组计划已经完成,蛋白质组计划也已启动,由此产生的大量的医学检验数据信息却未得到充分的有效利用,而目前的医院信息管理模式也无法适应现代医疗信息急速发展的步伐。优化对医学资源信息的管理是当前医院管理中的重要方面,对于提高医院综合实力具有重要的作用。结直肠癌（colorectal cancer,CRC）是近些年来非常普遍的一种肿瘤（恶性肿瘤）,是发病率较高的肿瘤之一,也是消化系统中的恶性肿瘤之一,近年来随着人们饮食结构和饮食习惯的改变、生活水平质量的提高,其发病率和死亡率呈上升趋势,约有1/3结直肠癌患者就诊时已属晚期,相对生存率低于40%,很大程度上延误了治疗。因此,通过结直肠癌相关血清标记物建立其早期诊断模型可以为结直肠癌的早期诊断和治疗提供理论依据。先天性心脏病是目前最为常见的先天畸形,同时也是引起婴幼儿死亡的首要原因。在新生儿中发病率约为0.7%~1%,严重危害婴幼儿的健康。在心脏的发育过程中涉及到多种因素在时间和空间上的相互作用,而胚胎期遗传因素和环境因素共同作用导致心脏的发育异常。由于先天性心脏病遗传机制的复杂性,对如何导致心脏畸形的原因仍不清楚。先天性心脏病的种类复杂多样,给先天性心脏病的治疗和预防造成了极大的难题。因此,通过先天性心脏病相关血清标记物建立其早期诊断模型可以为先天性心脏病的早期诊断和治疗提供理论依据。本研究基于临床血清标记物水平,利用Logistic回归、支持向量机及BP神经网络三种方法建立结直肠癌与先天性心脏病的早期诊断模型;探讨对相关疾病具有预测诊断价值的血清标记物组,不仅为疾病的诊断提供支持,还可综合得到与疾病紧密相关的血清标记物组,同时为医院的医学检验数据资源的统一有效管理提供技术支持。研究目的本研究利用生物信息学技术logistic回归、支持向量机、bp神经网络、go和kegg分析等方法检测患者及健康者的相关血清标记物,建立疾病早期诊断模型并评价其在疾病诊断中的应用价值。探索使用生物信息技术解决医院大数据,尤其是医学检验数据的有效管理和利用,对医院医学资源信息进行优化管理。方法检测结直肠癌和先天性心脏病患者及健康者的相关血清标记物的水平;分别利用logistic回归、支持向量机与bp神经网络三种方法建立的结直肠癌和先天性心脏早期诊断模型,并评价其诊断价值;通过调查研究分析评估了生物信息学（go和kegg）方法分别在先天性心脏病、结直肠癌中应用前景。研究结果1结直肠癌血清肿瘤标志物早期诊断模型的建立及go、kegg分析结直肠癌患者的血清水平除afp这一指标外,其余cea、ca50、hsp60、cyfra21-1、tpa、ca199、ca242、ca724和ca125等11种血清标志物在结直肠癌组中血清检测水平均显著高于结直肠癌良性对照组（p＜0.05）;logistic回归分析结果表明cea、ca199、ca242、ca125、ca153单独检测及其联合检测对结直肠癌的诊断均具有一定的价值,且联合检测的诊断效果最好;联合cea、ca199、ca242、ca125、ca153这5个指标建立的支持向量机诊断模型的诊断准确率为82.5%;纳入cea、ca199、ca242、ca125、ca153这5个参数,对所建立的bp神经网络模型的诊断正确率为75%。并通过go对pten、wwox、p53等基因进行分析,最终绘制出了结直肠癌细胞凋亡的调控网络图。2先天性心脏病血清肿瘤标志物早期诊断模型的建立及go分析先天性心脏病患者的血清ctni、hs-crp、bnp、lp（a）水平明显高于健康者,差异具有统计学意义（p＜0.05）;logistic回归分析结果表明除了ctni与bnp其余的都具有较高的诊断价值;支持向量机诊断模型的诊断准确率为77.5%;bp神经网络模型的诊断正确率为72.5%。通过对先天性心脏病易感基因gata4、fog2与血清标记物lp（a）与bnp之间在go功能注释方面存在联系进行分析,结果表明与bnp主要是基因表达及代谢过程方面的关系,与lp（a）主要是脂蛋白跨膜转运及血液循环方面的关系。3生物信息学在医疗数据分析中的应用由调查研究分析及本研究的结果表明,结合相关指标联合建立的svm诊断模型、bp神经网络诊断模型以及logistic回归分析模型,对先天性心脏病、结直肠癌相关数据的处理、诊断及预后评估都具有良好的应用前景。结论利用三种生物信息学方法建立的结直肠癌与先天性心脏病早期诊断模型,不仅为疾病的诊断提供支持,还综合得到与疾病紧密相关的血清标记物组,为探索使用生物信息技术解决医院大数据,尤其是医学检验数据的有效管理和利用,优化医院医学资源信息的管理提供了技术支持。

关键词：结直肠癌;血清标记物组;早期诊断模型;先天性心脏病;支持向量机;BP神经网络;GO;KEGG;医疗数据分析

学科专业：社会医学与卫生事业管理

符号及缩略语

英文摘要

中文摘要

第一章 绪论

1 选题背景

2 研究目的与意义

3 研究内容

4 研究方法

5 研究技术路线

6 技术路线图

第二章 文献研究

1 医疗大数据

2 生物信息学在医学数据分析中的应用

3 支持向量机在医疗数据中的应用

4 BP神经网络在医疗数据中的应用

5 Logistic回归分析在医疗数据中的应用

6 GO分析在医疗数据中的应用

7 KEGG分析在医疗数据中的应用

第三章 不同疾病血清肿瘤标记物早期诊断模型的建立及生物信息学分析

一、结直肠癌和先天性心脏病血清标记物早期诊断模型的建立

1 材料和方法

2 结果

3 结论

二、结直肠癌和先天性心脏病易感基因的GO分析

1 材料和方法

2 结果

3 结论

第四章 基于生物信息学技术的医学检验资源的优化管理

1 基于生物信息技术的结直肠癌的优化管理

2 基于生物信息技术的先天性心脏病的优化管理

3 医学信息挖掘技术在医院管理的应用

4 医学数据挖掘技术对医院管理带来的挑战

5 结论

6 前瞻性

7 局限性与不足

参考文献

文献综述 基于生物信息技术的医学检验资源的优化管理

参考文献

致谢