数据挖掘技术在电子病历系统中的应用_王珩
Data Base Technique ?
数据库技术
Electronic Technology & Software Engineering 电子技术与软件工程? 189
【关键词】电子病历 数据挖掘 预处理 应用与发展
随着数字化医院建设的不断推进和计算机应用技术的不断普及，现代医院正在逐步向无纸化运行迈进，电子病历系统作为数字化医院管理的一个重要组成部分，其囊括了医疗过程和医患活动的全部数据资源，并积累了相当庞大的数据量，通过对电子病历的数据挖掘，提取出病历数据库中的有用医疗信息，并挖掘出隐含于其中的医学诊断规则和模式，可盘活尘封的海量数据，为疾病诊断、治疗及预防提供科学准确的辅助决策。
1 电子病历数据挖掘的概念
数据挖掘DM （Data Mining ）是基于数据库的知识发现KDD （Knowledge-Discovery in Databases ）中的一个重要处理步骤，一般将KDD 中进行知识学习的阶段称为数据挖掘，亦可译为资料探勘、数据采矿，而KDD 则是指从大量的数据中提取出新颖有效的、可能有用的数据结构，形成可被理解的模式，最终实现低层数据向高层知识的转化。因此，数据挖掘可定义为是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
电子病历系统是利用现代信息技术对传统病历实现收集存储、传输共享以及分析研究等功能的一种计算机程序软件。电子病历包含
数据挖掘技术在电子病历系统中的应用
文/王珩
的内容为医务人员在对患者进行的诊疗活动过
程中，整理形成一整套的医疗活动记录，包括文字符号、图表图形、影像数据等数字化信息。
2011年卫生部制定了电子病历的基本规范，并在全国范围内110家医院开展电子病历的试点工作。经过几年的发展，电子病历系统已成为衡量医院信息化建设水平的一个重要标准，电子病历系统也积累了相当可观的数据量，并且这些数据都是患者的真实数据，对这样的数据集进行数据挖掘分析，以探求各种疾病的发展规律以及疾病之间的相互关系等、探讨对比不同治疗方案的诊疗效果，这对疾病的诊疗和医学研究等都具有巨大的价值和广阔的发展
前景。
2 电子病历系统的数据特点
病历是患者在医院诊疗过程的全纪录，电子病历系统保存了这些记录的数字化信息，因此电子病历系统数据库的内容异常丰富，既包含临床诊疗参数，也涉及各类管理数据，这些数据反映了医学数据的独特性，具有如下几个特性：
2.1 电子病历数据的多样性
从信息的表现形式方面区分，电子病历数据元素可分为文字（如患者信息、病史信息、查房录、病程记录等）、数字（如体温、
血压、脉搏、检验结果等）、图形图像（心电图、CT 、DR 图像等）、音频（如心音）等。电子病历数据的多样性是其区别于其他领域的最显著特征，同时也增加了对其进行数据挖掘的难度，尤其是在数据预处理阶段，需要对部分数据进行格式转换。2.2 电子病历数据的动态性
有些电子病历数据具有一定的时序性，是随着时间的推移不断更新变化的，比如心电图像、24h 血压测量数据等，甚至纵观患者整个诊疗过程，其病情的发展、诊疗的结果、病程记录等，都是随着时间的推移而变化的。2.3 电子病历数据的不完整性
电子病历数据是对患者诊疗记录的如实记录，是以治愈患者为目的，而非以研究为目
的，因此对电子病历数据的采集和处理可能会出现一定的偏差，采集的数据可能无法涵盖研究所需。另外，疾病本身具有的模糊性、患者的表达能力、医护人员的理解能力也不尽相同，也可能会造成数据记录的偏差和残缺。2.4 电子病历数据的冗余性
电子病历系统是一个特殊的系统，其数据安全关乎患者的诊疗效果乃至生命安全，为进行数据校验，系统必然会存在大量重复甚至矛盾的数据。如何对这些数据进行有效性筛选、获取唯一可信的数据集，是电子病历数据清洗的一个重要步骤。2.5 电子病历数据的隐私性
电子病历系统囊括了患者在院诊疗过程中的所有信息，其中不乏涉及患者的隐私，如身份信息、疾病信息等，一旦这些信息被暴露，很可能会对患者的生活造成侵扰，甚至会引发伦理、法律等方面的问题。因此，在对电子病历数据进行挖掘研究的同时，还应做好数据安全方面的相关工作。
3 电子病历数据挖掘的步骤
对电子病历的数据挖掘工作可分为预处理和挖掘分析两大阶段。由于电子病历数据具有多样性、时序性、不完整性等诸多特性，需要对待挖掘数据进行筛选、清洗、匿名化、标识转换等操作，通常在数据预处理阶段通常需要投入更多的人力物力和时间等。电子病历数据挖掘的具体步骤介绍如下：3.1 问题的理解和定义
电子病历数据挖掘的工作需要从事信息处理、计算机技术、应用数学等方向的科研人员与医务工作者通力合作，明确数据挖掘的电子病历数据对象和所期望得到的相关结果。3.2 数据采集与目标数据库生成
根据对问题的理解采集相关数据，并根据不同的目标组织生成对应的数据库。例如需要获取和优化某疾病的诊疗方案，在目标数据
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190 ?电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering
数据库技术
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【关键词】Apriori 算法 成绩分析 数据挖掘
随着校园信息化的发展，很多学校都已经建立了各种信息管理系统，在这些系统中往往存储着大量的数据。我们可以通过数据挖掘技术分析这些数据，找出规律为教学工作提供指导。常用的数据挖掘技术有关联规则Apriori 算法。
1 Apriori算法概述
1.1 基本概念
Apriori 算法在三二分段成绩分析中的应用
文/苏伟斌
Apriori 算法是一种挖掘数据之间关联性和依赖性的算法。其基本概念有以下几个：
事务：一个事务包含一个唯一的事务标识符（trans_ID ）以及一个组成事务的项的列表。由事务组成的集合称为事务数据库（D ）。
项：组成事务的各项成员我们通常称为项或者项目，通常用I={i 1，i 2，i 3，……i n }来表示所有项的集合；由K 个项目组成的集合又称为K-项集。
支持度：指事务A 和事务B 在D 中同时出现的概率，记作，它的计算公式可以表达如下：sup （A B ）=P （A ∩B ），通常只有支持度大于或等于一定的值才能使研究有意义，这个值称为最小支持度阈值min_sup 。
置信度：指在D 中，当出现事务X 时，事务Y 出现的概率，记作，表示如下：conf （A B ）=P （A|B ），通常只有置信度大于或等于一定的值才能使研究有意义，这个值称为最小置信度阈值min_conf 。
关联规则：指的是形式如下的逻辑蕴涵式：A B 其中A I ，B I ，且A ∩B ≠ 。
频繁项集：指频繁地在数据集中出现的项
的集合，如果K-项集的支持度大于等于min_sup ，该集合称为频繁K 项集，记作L k 。1.2 频繁项集的生成
Apriori 算法使用基于先验知识的逐层搜索的迭代方法来产生频项集。K-项集由（K-1）-项集产生，其过程如下：
定义min_sup 的值，扫描数据库D ，找出满足min_sup 的项，产生频繁1项集L 1，通过迭代，由L 1产生L 2直到不能产生更大的频繁项集。为了提高效率，当搜索Lk （K>1）时要进行连接和剪枝。
Apriori 算法假设项集中的项是按字典排序的，所以要求L K-1中的每个子项有l [1] 根据频繁项集的所有子集都是频繁项集这一特性把非频繁的K 项集删除，得到频繁集L K 。 1.3 强关联规则的产生 库组织的时候就需要包含一定比例的成功病例和失败病例作为数据挖掘的训练例和对比例，以便最终能获取令人信服的结果。3.3 数据清洗和预处理 由于电子病历数据中包含相当数量的冗余数据和不完整数据等，需要对待挖掘的数据进行清洗和预处理，其目的是清理冗余数据、填充空缺数据、纠正错误数据。3.4 数据工程 对清理后的数据进行约简与投影，主要包括选定具有代表性的属性子集，通过降低维度或变换格式的方法来减少有效数据变量。该步骤可重复多次，才能用最少的数据变量代表目标数据。3.5 算法选择并实施 根据数据挖掘的目标选取合适的数据挖掘算法，并将该算法应用于经过处理的数据上，从目标数据中提取数据模式，获取疾病分类、相互作用关系等所期望的挖掘结果，并使用可 视化或知识表的形式进行展示。3.6 评估和使用挖掘结果 由相关领域专家对发现的模式进行有效性和新颖性评价，利用发现的有用模式优化医生的诊疗流程或提供辅助决策支持，提高诊疗效率。 4 电子病历数据挖掘的应用及发展前景 数据挖掘技术在数字化医院中有着广泛的应用，可为金保工程提供数据分析、为医院管理提供决策支持等。针对电子病历的数据挖掘也可为医疗诊断等方面提供帮助，如发现各种疾病之间内在联系、进行病情预测与疾病分类、自动分析影像数据、指导临床用药等。 尽管电子病历挖掘研究对医疗领域的分析具有较高的价值，但也面临一些问题，如提供疾病诊断辅助决策结果是根据部分病例及某些专家的诊断经验而获得的，在客观性和普遍性方面不能得到有效保证，在实际应用中还须甄别使用。 电子病历数据挖掘是一门涉及面广、技 术难度大的新兴交叉学科，随着计算机医学应用的更广泛开展，将会开发出更有效的算法模型，数据挖掘技术将在疾病预防、诊断、治疗中得到进一步发展和普及，从来带来更大的社会和经济效益。 参考文献 [1]周怡,王世伟.医学数据挖掘——SQL Server2005案例分析[M].北京：中国铁 道出版社,2008. [2]吴汉华.大数据时代中如何进行医疗数据 挖掘与利用[J].硅谷,2014(05).[3]丁卫平,管致锦等.电子病历挖掘：概 念、技术及应用[J].计算机工程与设计,2008(01). [4]蒋俊.数据挖掘技术在医院信息系统中的 应用[J].无线互联科技,2015(08).[5]庄军,郭平等.电子病历数据预处理技术 [J].计算机科学,2007(03). 作者单位 南京邮电大学 江苏省南京市 210046 <<上接189页 电子病历软件六大基本功能电子病历是医学专用软件，医院通过电子病历以电子化方式记录患者就诊的信息，它一般包括: 首页、病程记录、检查检验结果、医嘱、手术记录、护理记录等等，其中既有结构化信息，也有非结构化的自由文本，还有图形、图像信息。它涉及病人信息的采集、存储、传输、质量控制、统计和利用; 在医疗中作为主要的信息源，提供超越纸张病历的服务，满足医疗、法律和管理的需求。针对电子病历的诸多规范和要求终究需要通过应用软件才能得以落地，电子病历软件应当整合在医院信息系统中，并实现以下六大功能。 一、病历信息采集功能 电子病历软件能通过手工或设备采集门（急）诊病历信息、住院病历信息和其他电子医疗记录信息。采集的信息应及时、完整，能满足临床工作需要，符合卫生部《电子病历基本规范（试行）》中“使用中文和医学术语，要求表述准确，语句通顺，标点正确”的要求。为实现这些目标，电子病历采集工具在采集文书病历时不但要做到简便易用，还应具备灵活调用医学术语、主动提取敏感指标、对病历内容进行逻辑审查和编辑二维矢量图的功能。 灵活调用医学术语是指病历采集工具能根据当前的项目名称或内容及时提供出对应的医学术语用词，使采集的病历信息规范化、结构化。 主动提取敏感指标是指采集工具能从采集的信息中搜索到对诊断疾病、治疗疾病有密切关系的一些重要描述或敏感的指标，能按设定的规则引导用户提供这些描述或指标。如阑尾炎病人的“转移性右下腹痛”“结肠充气试验结果”，产科病人的“羊水过少”、“头盆不称”，手术后病人的“切口感染情况”、“引流是否通畅”等，这些描述和指标可能暂未收入到“电子病历基本数据集”或“临床文档基础模板”中，但对于某一疾病而言，这些指标非常重要，只有获取了这些描述或指标后，才能进行临床路径管理，才能实现业务流程的管理。因此病历采集工具不能机械地搬用一些通则而忽视了这些非常重要的个性要求，以免出现“信息很多、基本无用”，“提供的不重要、重要的提供不出”的现象。就目前而言，至少应将卫生部已公布的临床路径管理疾病的敏感指标收集到软件中，以供病历采集工具调用。 **电子病历管理办法 （试行） 第一章总则 第一条为加强医疗机构电子病历管理，满足临床工作需要，保障医疗质量和医疗安全，保证医患双方合法权益，根据《中华人民共和国执业医师法》、《医疗机构管理条例》、《医疗机构病历管理规定》、《病历书写基本规范》和《电子病历系统功能规范（试行）》等，制定本办法。 第二条实施电子病历的医疗机构，其电子病历的建立、记录、修改、使用、保存和管理等适用本办法。 第三条电子病历是指医务人员在医疗活动过程中,使用医疗机构信息系统生成的文字、符号、图表、图形、数据、影像等数字化信息,并能实现存储、管理、传输和重现的医疗记录,是病历的一种记录形式。 第四条本市各级卫生计生行政部门负责所辖医疗机构电子病历应用的监督管理工作。 第五条使用可靠电子签名的电子病历与纸质病历具有同等法律效力。 第六条本市电子病历的电子签名按照《**市电子病历电子签名技术规范》和《**市电子病历应用电子签名管理规 范》执行。 第二章电子病历的基本要求 第七条医疗机构应用电子病历应当具备以下条件： （一）具有专门的部门和人员，负责电子病历系统的建设、管理和运维； （二）建立、健全电子病历使用的相关实施细则； （三）电子病历系统符合国家卫生计生委颁布的《电子病历系统功能规范（试行）》要求; （四）其他有关法律、法规、规范性文件及省级以上卫生计生行政部门规定的条件。 第八条电子病历内容应当按照国家卫生计生委《病历书写基本规范》执行，电子病历使用的术语、编码、模板和标准数据应当符合有关标准与规范的要求。 第九条电子病历应长期保存，电子病历系统升级或更新时，必须保持原有电子病历数据的可用、可读。 第十条医疗机构应制定电子病历使用权限管理规程并据此授权，操作人员登录电子病历系统时必须进行身份鉴别，操作人员对本人身份标识的使用负责。 第十一条电子病历的有效签名者应为具备相应执业资格的医务人员，无相应执业资格的医务人员（实习医务人员、试用期医务人员、进修医务人员等）所书写的电子病历内容，应由有执业资格的医务人员审阅、修改并签名后生效，并对该电子病历负责 浅谈数据挖掘技术及其应用 數据挖掘就是从海量数据中提取潜在有趣模式的过程。数据挖掘技术现已广泛应用于零售业、金融业、电信、网络安全分析、农业、医疗卫生等领域，研究十分广泛。 标签：海量数据；数据挖掘；应用研究 一、数据挖掘概念 数据挖掘比较公认的定义是由U.M.Fayyad等人提出的：数据挖掘就是从海量数据中提取潜在有趣模式的过程[1]。还有一些术语，具有和数据挖掘类似但稍有不同的含义，如数据库中知识挖掘、知识提取、数据/模式分析、数据考古等。数据挖掘技术最初是面向应用层面的，不光可以实现检索和统计专门数据库的操作，还能够在大量的数据集中实现小型、中型乃至大型系统的分析、归纳、推理等工作。 二、数据挖掘的基本任务 数据挖掘的目的就是发现有用的知识（即概念、规则和模式）。数据挖掘的基本任务主要有以下几个方面： （1）分类与预测。 分类属于有监督的学习，在构建分类模型之前，在数据源中选取训练集数据并作分类标记，然后运用分类模型对训练集数据进行分类，实在是按照样本属性相近的划入一类，最后将完成训练的分类模型应用到在未知类别的数据集中，获得相应的分类。预测是依据历史数据和现有的数据建立两种或两种以上变量间相互依赖的函数模型，然后进行预测或控制。 （2）聚类分析。 聚类分析是在识别数据的内在规则后，将数据分成相似数据对象组，从而获得数据的分布规律，划分的原则是不同组间距离尽可能大，组内距离尽可能小。聚类分析进一步是打算从一组杂乱的数据中发掘隐藏其中的分类规则。聚类分析与分类模式模型不同，分类模式是使用有标记样本构成的训练集的一种有监督学习方法，则聚类模型是使用在无标记的数据上的一种无监督学习方法。近年来，聚类分析在图像处理、商业分析、模式识别等有广泛应用。 （3）关联规则。 关联分析是通过对数据集中数据之间隐藏的相互关系的分析，揭露了具有相同类别的数据之间未知的关系。关联分析就是将给定一组项集和一个记录集合， 电子病历与电子病历系统（EMR） 随着新医改明确提出“以医院管理和电子病历为重点，推进医院信息化建设”，电 子病历得到卫生行政管理部门及各级医疗机构的高度重视，成为医疗卫生信息化最热门 的话题。国家卫生部先后颁布了《电子病历基本架构与数据标准》和《电子病历基本规 范（试行）》，从技术和管理角度对电子病历内容进行了规范，相信对推动我国电子病历 发展会产生积极的作用。 1 基本概念 电子病历发展时间较短，其内涵和外延都在不断探索和发展中，尚没有形成统一的 定义。尽管不同的机构对电子病历的定义有所不同，但基本上都从电子病历应当包括的 信息内容和电子病历系统应当具备的功能两个方面进行了描述 [1]。 目前我们通常所指的电子病历既包含了电子病历应包括的信息内容和电子病历系统应当具备的功能，由于基本概念、信息内容、系统功能都不够明确，影响了电子病历的发展，有必要进行进一步明确。 1.1 电子病历 电子病历（Electronic Medical Record，EMR）是医疗机构医务人员对门诊、住院患者（或保健对象）临床诊疗和指导干预的、使用信息系统生成的文字、符号、图表、图形、数据、影像等数字化的医疗服务工作记录，是居民个人在医疗机构历次就诊过程中产生和被记录的完整、详细的临床信息资源，它可在医疗卫生服务中作为主要的信息源，取代纸张病历。这里定义的电子病历，主要指所要包含的信息内容，是静态的概念。 1.2 电子病历系统 电子病历系统（Electronic Medical Record System, EMRs）基于计算机和信息网络的电子病历收集、储存、展现、检索和处理系统。这里定义的电子病历系统，主要指系统功能方面，是动态的概念。电子病历系统强调发挥信息技术的优势，提供超越纸张病历的服务功能。电子病历系统从三个方面展现了其主要功能，医疗信息的记录、存储和访问功能；利用医学知识库辅助医生进行临床决策的功能；为公共卫生和科研服务的信息再利用功能。尽管从概念上可以严格区分电子病历与电子病历系统，但由于两者关系非常紧密，有时并不严格区分，用电子病历来统称电子病历与电子病历系统。 2 功能定位 2.1 电子病历信息内容 一是临床诊疗信息全要素记录。由于缺乏临床信息系统的支持，我国电子病历首先从病程记录编辑器发展起来的，所以现在还有不少人把电子病程记录等同于电子病历，这是对电子病历认识的一个误区，真正的电子病历是集成和融合了患者在医疗过程中所有的临床诊疗信息，不仅完全可以取代纸张病历，其内容还远远超越纸质病历的内容，如动态的医学影像、药品耗材厂商和供应商、检查检验设备等更为翔实的信息。 二是仅限在医疗机构内部。电子病历就是单个医疗机构的患者临床诊疗信息的全要素记录，电子病历记录的内容具有法律责任。跨医疗机构的临床诊疗信息共享和个人的健康记录（如：免疫接种、健康查体、健康状态等）应属于电子健康档案的管理范畴。 三是与电子健康档案关系。电子健康档案（Electronic Health Record，EHR）是以医院的电子病历为主体，以信息共享为核心的健康档案。EHR将跨越不同的机构和系统，在不同的信息提供者和使用者之间实现医疗信息交换和共享。 卫生部提出构建“基于电子病历的医院信息系统建设”和“基于健康档案的区域卫 《数据挖掘论文》 数据挖掘分类方法及其应用 课程名称：数据挖掘概念与技术姓名 学号： 指导教师： 数据挖掘分类方法及其应用 作者：来煜 摘要：社会的发展进入了网络信息时代，各种形式的数据海量产生，在这些数据的背后隐藏这许多重要的信息，如何从这些数据中找出某种规律，发现有用信息，越来越受到关注。为了适应信息处理新需求和社会发展各方面的迫切需要而发展起来一种新的信息分析技术，这种局势称为数据挖掘。分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。各种分类算法有其自身的优劣，适合于不同的领域。目前随着新技术和新领域的不断出现，对分类方法提出了新的要求。 。 关键字：数据挖掘；分类方法；数据分析 引言 数据是知识的源泉。但是，拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中，从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息，然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流，但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去，我们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而，由于知识工程师所拥 有知识的有局限性，所以对于获得知识的可信度就应该打个折扣。目前，传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力，数据挖掘技术就应运而生。 数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出，人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理，但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理，使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足，并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练，得到数据对象间的关系模式，这些模式反映了数据的内在特性，是对数据包含信息的更高层次的抽象。目前，在需要处理大数据量的科研领域中，数据挖掘受到越来越多的关注，同时，在实际问题中，大量成功运用数据挖掘的实例说明了数据挖掘对科学研究具有很大的促进作用。数据挖掘可以帮助人们对大规模数据进行高效的分析处理，以节约时间，将更多的精力投入到更高层的研究中，从而提高科研工作的效率。 分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。至今已提出了多种分类算法，主要有决策树、关联规则、神经网络、支持向量机和贝叶斯、k－临近法、遗传算法、粗糙集以及模糊逻辑技术等。大部分技术都是使用学习算法确定分类模型，拟合输入数据中样本类别和属性集之间的联系，预测未知样本的类别。训练算法的主要目标是建立具有好的泛化能力的模型，该模型能够准确地预测未知样本的类别。 1．数据挖掘概述 数据挖掘又称数据库中的知识发现，是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。 数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据 数据挖掘毕业论文 ---------数据挖掘技术及其应用 摘要：随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术，是一类深层次的数据分析方法。本文介绍了数据库技术的现状、效据挖掘的方法以及它在Bayesian网建网技术中的应用：通过散据挖掘解决Bayesian网络建模过程中所遇到的具体问题，即如何从太规模效据库中寻找各变量之间的关系以及如何确定条件概率问题。 关键字：数据挖掘、知识获取、数据库、函数依赖、条件概率 一、引言： 数据是知识的源泉。但是,拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中,从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息,然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流,但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去,我们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而,由于知识工程师所拥有知识的有局限性,所以对于获得知识的可信度就应该打个 折扣。目前,传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力,数据挖掘技术就应运而生。 数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出,人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理,但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理,使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足,并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练,得到数据对象间的关系模式,这些模式反映了数据的内在特性,是对数据包含信息的更高层次的抽象[1]。目前,在需要处理大数据量的科研领域中,数据挖掘受到越来越多 电子病历系统功能规范（试行） 第一章总则 第一条为规范医疗机构电子病历管理，明确医疗机构电子病历系统应当具有的功能，更好地发挥电子病历在医疗工作中的支持作用，促进以电子病历为核心的医院信息化建设工作，根据《中华人民共和国执业医师法》、《医疗机构管理条例》、《病历书写基本规范》、《电子病历基本规范（试行）》和《电子病历基本架构与数据标准（试行）》等法律、法规和规范性文件，制定本规范。 第二条本规范适用于医疗机构电子病历系统的建立、使用、数据保存、共享和管理。 第三条电子病历系统是指医疗机构内部支持电子病历信息的采集、存储、访问和在线帮助，并围绕提高医疗质量、保障医疗安全、提高医疗效率而提供信息处理和智能化服务功能的计算机信息系统，既包括应用于门（急）诊、病房的临床信息系统，也包括检查检验、病理、影像、心电、超声等医技科室的信息系统。 第四条本规范是医疗机构建立和完善电子病历系统的功能评价标准，侧重于提高医疗质量、保障医疗安全、提 高医疗效率相关的重要功能，不涉及实现各项功能的技术和方式。 第五条电子病历系统功能分为必需、推荐和可选三个等级。必需功能是指电子病历系统必须具备的功能；推荐功能是指电子病历系统目前可以暂不具备，但在下一步发展中应当重点扩展的功能；可选功能是指为进一步完善电子病历系统，医疗机构根据实际情况选择实现的功能。 第二章电子病历系统的基础功能 第六条电子病历系统应当具有用户授权与认证、使用审计、数据存储与管理、患者隐私保护和字典数据管理等基础功能，保障电子病历数据的安全性、可靠性和可用性。电子病历的管理以建立数据中心为基础，实现信息实时上传和自动备份到医院数据中心和第三方存储中心，在设定一定权限的基础上实现数据资源的共享，并保障数据安全。 第七条用户授权功能包含以下功能要求： （一）必需的功能： 1.创建用户角色和工作组，为各使用者分配独立用户名的功能。 2.为各角色、工作组和用户进行授权并分配相应权限，提供取消用户的功能，用户取消后保留该用户在系统中的历史信息。 中国科技信息2014年第22期·CHINA SCIENCE AND TECHNOLOGY INFORMATION Nov.2014 信息技术推广 -115- 概述 近些年来，信息技术快速发展，现代计算机信息应用 技术在医疗领域发挥了前所未有的作用，大型医院都已经建立了医院信息系统（Hospital Information System，HIS）随着HIS 的广泛使用，数据库中的医院信息不断累积增加。海量数据急剧增加，往往不能得到有效的应用；若没有办法深入理解数据库里面的信息，则将会失去医院信息的价值。所以，当前在医院信息化的建设过程中需要处理的问题之一就是如何充分地利用HIS 数据库中的宝贵信息资源来为临床科研、医院服务质量、医院领导决策、卫生统计等提供科学的依据。 随着各医院的HIS 大范围使用运行之后，其HIS 数据库中存储的数据不断增加，数据库中历史数据日益增多。在这种背景情况下，把数据挖掘技术和数据可视化技术应用到处理医院医疗数据上是一个大趋势。数据挖掘技术对部分医疗数据进行了处理，但所得结果不便于理解因而无法为专业人员提供更好支持，而针对传统数据挖掘技术所得到的各种模式能够提供集成统一的接口及多种形式、多种角度、多种维度的直观的可视化展现方式，可以为专业人员提供更强有力的支持。 国内外研究现状国外研究现状 早在2002年IBM 华生研究中心对以色列的耶路撒冷和哈达萨医院的病人病例，开发了Opal 工具包，对大量的骨髓移植数据进行了可视化显示，这是一个在生物信息学领域的信息可视化技术方面的很好的实用性实例。Brant Chee 等人相继于2008年和2009年提出了健康信息药物治疗方案的可视化和医疗卫生信息的社会可视化。进而实现了信息可视化在医疗领域的应用，并从中发现药物和社会团体之间的关联关系和环境对人的健康状况的影响。美国卡内基梅隆大学的Christopher 等人于2009年提出基于初级保健糖尿病风险的分类和评估的可视化方法。本研究与医学证据、统计降维技术和信息可视化相结合建立一个框架，从而开发信息可视化分类器用于糖尿病风险的评估患者群中。日本岛根大学的Shusaku Tsumoto 等人于2011年。他们提出了包括决策树、聚类分析、MDS 和三维数据挖掘的时空数据挖掘过程。结果表明，大量存储数据的复用为基于医院临床行为的分类表征时间趋势提供有力的工具。葡萄牙的Pedro Pereira Rodrigues 做了预测基于虚拟病人记录的访问日志的生存分析的医院临床报告的可视化的研究。马来西亚的Muhammad Sheraz Arshad Maik 等人从医生的视角研究了电子病历可视化系统在公立医院的使用，用抽象有效的病人数据直观显示， 以获取有效信息进而改善病人的护理。美国NeuroMedical 和Vysis 公司利用数据挖掘可视化技术，通过对其趋势分析进行药物筛选，为药品的研发进行蛋白质的分析，对药物副作用进行了探索，发现了药物间的副作用。Marinovm 等人提出通过数据挖掘可视化技术对糖尿病及并发症流行病学进行了研究。 国内研究现状 在国内，对于医院信息数据挖掘及数据可视化的发展相对较晚。北京大学袁晓如教授带领的北大可视化研究小组在图可视化、轨迹可视化，微博可视化等领域开展了相关的研究工作。浙江大学在医院信息系统的数据挖掘技术、可视化领域开展了相关的研究工作。清华大学的唐泽圣教授是国内较早进行可视化研究的学者之一，其研究领域涵盖了医学、地质学和气象学可视化分析。中科院软件所的田捷教授等在医学可视化领域取得了一些研究成果。浙江大学、北京大学也建立了可视化的国家重点实验室，并在可视化方面做了很多的工作。近几年我国对HIS 进行数据挖掘的研究相对国外较少，我们在银行、移动通信、证券、联通、保险、电信等相关行业虽然已经成功的应用数据挖掘技术，可是当前在HIS 中的应用还处于初始阶段。据报道对HIS 所产生的数据进行挖掘研究的机构，目前在国内有北京协和医院信息中心、解放军福州总医院信息中心等。 数据挖掘概述 数据挖掘及其在医疗研究中的应用 数据挖掘是在1989年提出来的，也称为数据库中的知识发现。挖掘的过程一般由确定挖掘的对象、数据准备、模型建立、数据挖掘、结果分析表述、挖掘应用等阶段组成。 当前的医疗机构的数字化增大了医院数据库医疗数据数量。在疾病的诊断、治疗和医疗研究方面都，这些宝贵的医疗信息提现的非常有价值。因此，怎样自动提升和处理医疗数据库，进而提供全局的、精准的保健措施和诊断决策，已经成为提高医院服务质量和促进医院长远发展而必须解决的新问题。医疗数据挖掘就在这种背景下应运而生。 数据挖掘应用于医疗方面被提出来之后，生物医疗工程领域就将这一领域应用到其中，并取得了相当大的成果。从指定医疗数据中找到医疗模式类是这项技术的主要功能。在文献中指出，在生物工程领域主要有两类典型的研究方向：描述生理规律或现象；预测和诊断疾病发作。可以发现医疗知识模式主要有：孤立点分析、聚类分析、概念/类别描述、关联分析、演变分析、分类和预测等。 所挖掘知识的类型 数据挖掘所挖掘的知识大致有几种：事物各方面的特 DOI：10.3969/j.issn.1001-8972.2014.22.043 医院信息数据挖掘及数据可视化 齐晨虹?高生鹏 兰州交通大学电子与信息工程学院齐晨虹(1989-)，女，河南商丘市人，硕士研究生，主要研究方向为医疗数据挖掘及可视化方向。 齐晨虹 电子病历系统应用水平分级评价 方法及标准 （征求意见稿） 以电子病历为核心的医院信息化建设是公立医院改革的重要内容之一，为保证我国以电子病历为核心的医院信息化建设工作顺利开展，逐步建立适合我国国情的电子病历系统应用水平评估和持续改进体系，制定本分级评价方法和标准。 一、评价目的 （一）全面评估各医疗机构现阶段电子病历系统应用所达到的水平，建立适合我国国情的电子病历系统应用水平评估和持续改进体系。 （二）使医疗机构明确电子病历系统各发展阶段应当实现的功能。 （三）为各医疗机构提供电子病历系统建设的发展指南，引导医疗机构科学、合理的发展电子病历系统。 二、评价对象 已实施以电子病历为核心医院信息化建设的各级各类医疗机构。 三、评价分级 电子病历系统应用水平划分为8个等级。每一等级的标 准包括电子病历系统局部的要求和整体信息系统的要求。 （一）0级：未形成电子病历系统。 医疗过程中的信息处理由手工或独立计算机完成，未使用联网的计算机系统。 （二）1级：部门内初步数据采集。 1.局部要求：部门内部使用计算机采集医疗业务数据，这些数据能够在两台以上计算机之间共享，但数据共享过程需要手工操作（如移动存储设备、手工复制文件等）。 2.整体要求：部分医疗业务部门内部两个以上业务项目使用计算机采集数据，并能够通过移动存储设备、复制文件等共享数据（如影像科以光盘形式保存患者影像学检查资料，影像科医师需要通过调取光盘读取患者资料）。 （三）2级：部门内数据交换。 1.局部要求：医疗机构部分医疗业务部门建立了内部共享的信息处理系统，业务信息可以通过网络在部门内部共享并进行处理。信息系统不支持部门之间的信息共享。 2.整体要求： （1）部分医疗业务部门内部两个以上业务项目能够通过联网的计算机进行数据信息采集（如药剂科记录患者用药情况、药品库存情况等），但各部门之间未形成数据交换系统，或者部门间数据交换需要手工操作。 （2）部门内有统一的医疗数据字典。 （四）3级：部门间数据交换，初级医疗决策支持。 数据挖掘及其应用 Revised by Jack on December 14,2020 《数据挖掘论文》 数据挖掘分类方法及其应用 课程名称：数据挖掘概念与技术 姓名 学号： 指导教师： 数据挖掘分类方法及其应用 作者：来煜 摘要：社会的发展进入了网络信息时代，各种形式的数据海量产生，在这些数据的背后隐藏这许多重要的信息，如何从这些数据中找出某种规律，发现有用信息，越来越受到关注。为了适应信息处理新需求和社会发展各方面的迫切需要而发展起来一种新的信息分析技术，这种局势称为数据挖掘。分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。各种分类算法有其自身的优劣，适合于不同的领域。目前随着新技术和新领域的不断出现，对分类方法提出了新的要求。 。 关键字：数据挖掘；分类方法；数据分析 引言 数据是知识的源泉。但是，拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中，从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息，然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流，但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去，我 们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而，由于知识工程师所拥有知识的有局限性，所以对于获得知识的可信度就应该打个折扣。目前，传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力，数据挖掘技术就应运而生。 数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出，人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理，但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理，使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足，并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练，得到数据对象间的关系模式，这些模式反映了数据的内在特性，是对数据包含信息的更高层次的抽象。目前，在需要处理大数据量的科研领域中，数据挖掘受到越来越多的关注，同时，在实际问题中，大量成功运用数据挖掘的实例说明了数据挖掘对科学研究具有很大的促进作用。数据挖掘可以帮助人们对大规模数据进行高效的分析处理，以节约时间，将更多的精力投入到更高层的研究中，从而提高科研工作的效率。 分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。至今已提出了多种分类算法，主要有决策树、关联规则、神经网络、支持向量机和贝叶斯、k－临近法、遗传算法、粗糙集以及模糊逻辑技术等。大部分技术都是使用学习算法确定分类模型，拟合输入数据中样本类别和属性集之间的联系，预测未知样本的类别。训练算法的主要目标是建立具有好的泛化能力的模型，该模型能够准确地预测未知样本的类别。 1．数据挖掘概述 数据挖掘又称库中的知识发现，是目前人工智能和领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平 １ 数据挖掘的起源 ２数据挖掘的定义 ３数据挖掘的过程 ３．１目标定义阶段 ３．２数据准备阶段 ３．３数据挖掘阶段 ３．４结果解释和评估阶段 面对信息社会中数据和数据库的爆炸式增长，人们分析数据和从中提取有用信息的能力，远远不能满足实际需要。但目前所能做到的只是对数据库中已有的数据进行存储、查询、统计等功能，但它却无法发现这些数据中存在的关系和规则，更不能根据现有的数据预测未来的发展趋势。这种现象产生的主要原因就是缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的有力手段，从而导致“数据爆炸但知识贫乏”的现象。数据挖掘就是为迎合这种要求而产生并迅速发展起来的，可用于开发信息资源的一种新的数据处理技术。数据挖掘（ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ），又称数据库中的知识发现（ＫｎｏｗｌｅｄｇｅＤｉｓｃｏｖｅｒｙｉｎＤａｔａｂａｓｅ，简称ＫＤＤ），比较公认的定义是由Ｕ．Ｍ．Ｆａｙｙａｄ等人提出的：数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在的有用的信息和知识的过程，提取的知识表示为概念（Ｃｏｎｃｅｐｔｓ）、规则（Ｒｕｌｅｓ）、规律（Ｒｅｇｕｌａｒｉｔｉｅｓ）、模式（Ｐａｔｔｅｒｎｓ）等形式。数据挖掘是一种决策支持过程，分析各组织原有的数据，做出归纳的推理，从中挖掘出潜在的模式，为管理人员决策提供支持。ＫＤＤ的整个过程包括在指定的数据库中用数据挖掘算法提取模型，以及围绕数据挖掘所进行的预处理和结果表达等一系列的步骤，是一个需要经过反复的多次处理的过程。整个知识发现过程是由若干挖掘步骤组成的，而数据 挖掘仅是其中的一个主要步骤。整个知识发现的主要步骤有以下几点。要求定义出明确的数据挖掘目标。目标定义是否适度将影响到数据挖掘的成败，因此往往需要具有数据挖掘经验的技术人员和具有应用领域知识的专家以及最终用户紧密协作，一方面明确实际工作中对数据挖掘的要求，另一方面通过对各种学习算法的对比进而确定可用的算法。数据准备在整个数据挖掘过程中占的比例最大，通常达到６０％左右。这个阶段又可以进一步划分成三个子步骤：数据选择（ＤａｔａＳｅｌｅｃｔｉｏｎ），数据预处理（ＤａｔａＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）和数据变换（ＤａｔａＴｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ）。数据选择主要指从已存在的数据库或数据仓库中提取相关数据，形成目标数据（ＴａｒｇｅｔＤａｔａ）。数据预处理对提取的数据进行处理，使之符合数据挖掘的要求。数据变换的主要目的是精减数据维数，即从初始特征中找出真正有用的特征以减少数据挖掘时要考虑的特征或变量个数。这一阶段进行实际的挖掘工作。首先是算法规划，即决定采用何种类型的数据挖掘方法。然后，针对该挖掘方法选择一种算法。完成了上述的准备工作后，就可以运行数据挖掘算法模块了。这个阶段是数据挖掘分析者和相关领域专家最关心的阶段，也可以称之为真正意义上的数据挖掘。 浅谈数据挖掘技术及其应用 舒正渝１、２ （１．西北师范大学数信学院计算机系，甘肃兰州７３００７０；２．兰州理工中等专业学校，甘肃兰州７３００５０）摘要：科技的进步，特别是信息产业的发展，把我们带入了一个崭新的信息时代。数据库管理系统的应用领域涉及到了各行各业，但目前所能做到的只是对数据库中已有的数据进行存储、查询、统计等功能，通过这些数据获得的信息量仅占整个数据库信息量的一小部分，如何才能从中提取有价值的知识，进一步提高信息量利用率，因此需要新的技术来自动、智能和快速地分析海量的原始数据，以使数据得以充分利用，由此引发了一个新的研究方向：数据挖掘与知识发现的理论与技术研究。数据挖掘技术在分析大量数据中具有明显优势，基于数据挖掘的分析技术在金融、保险、电信等有大量数据的行业已有着广泛的应用。关键词：数据挖掘；知识发现 Abstract:Key words:The progress of science and technology,especially the development of the information industry,brings us into a brand-new information age.The application of the data base management system has involved all trades and professions,but only the store,inquire and statistic function can be applied,account a little part of the whole database.How to improve the utilization ratio of the information has initiated a new research direction,the data mining and knowledge found theory and technique.The data mining has the advantage in analyzing a large number of data.The data mining analytical technology has been largely used finance,insurance,telecommunication industry,etc..Data mining;Knowledge discovery 收稿日期：２０１０－０１－１５修回日期：２０１０－０２－１１ 作者简介：舒正渝（１９７４－），女，重庆籍，硕士研究生，研究方向为数据库、多媒体。 中国西部科技２０１０年０２月（中旬）第０９卷第０５期第２０２期 总38 第一章电子病历系统概述 第一节设计思想与系统架构 设计思想 电子病历系统的建立和完善，将医院带入全新的数字化医院时代：医院的管理、决策、医疗科研、医疗服务等将有全面的数据支持；更好的制定实施各种标准操作规程（SOP），实现医院管理决策的数字化和制度化、医疗服务的标准化、以及组织全院进行科研攻关、对大部分疾病进行标准化治疗等功能。医院信息化将以电子病历为基础、以病人信息为中心的高度集成化的新一代医院信息管理系统，支持影象存档与通信系统（PACS）、远程医疗、预约服务、医疗保险、信息发布、电子商务、社区医疗服务等功能。我公司将与医院建立长期友好的紧密合作的伙伴关系，为医院在医疗、管理及科研方面实现新的腾飞服务；为医院院成为代表我国最高水平的当代医院管理系统的一面旗帜服。 成功的医疗组织将会具有这样一种普遍的能力：管理和控制病人电子资料和影像信息的高效传送、存储，并能够让这些宝贵的信息资源充分利用起来。具有如此能力的医疗机构将通过提高生产力、改善工作流程、增强服务能力而具有无比强大的竞争力。 医院电子病历系统的建立，可为医院的医疗、科研、教学和医院管理等方面提供主动、方便快捷和高效的数据服务，包括各种疾病数据检索与分析、智能知识库、医疗数/质量统计、医疗评价、健康评估、经济统计分析等等。 该系统的建设的将可以有效达到以下目标： (1) 优化医院的管理模式，以数字化管理、信息化管理为核心，形成先进的 医院管理理论和医院管理模式。 (2) 建立医院内部完善的医院信息处理系统，最大限度地服务于病人和医护 人员。 (3) 建立医院的办公自动化系统。 (4) 建立高度信息化的医疗研究与教学系统。 (5) 建立完善的医学交流体系，通过现代的通讯、信息手段，达到随心所欲 的医学交流，可极大地推动医学的发展。 电子病历系统功能应用水平分级评价 方法及标准 (试行 以电子病历为核心的医院信息化建设是公立医院改革的重要内容之一,为保证我国以电子病历为核心的医院信息化建设工作顺利开展,逐步建立适合我国国情的电子病历系统应用水平评估和持续改进体系,制定本分级评价方法和标准。 一、评价目的 (一全面评估各医疗机构现阶段电子病历系统应用所达到的水平,建立适合我国国情的电子病历系统应用水平评估和持续改进体系。 (二使医疗机构明确电子病历系统各发展阶段应当实现的功能。 (三为各医疗机构提供电子病历系统建设的发展指南,引导医疗机构科学、合理的发展电子病历系统。 二、评价对象 已实施以电子病历为核心医院信息化建设的各级各类医疗机构。 三、评价分级 电子病历系统应用水平划分为8个等级。每一等级的标 准包括电子病历系统局部的要求和整体信息系统的要求。 (一0级:未形成电子病历系统。 医疗过程中的信息处理由手工或独立计算机完成,未使用联网的计算机系统。 (二1级:部门内初步数据采集。 1.局部要求:部门内部使用计算机采集医疗业务数据,这些数据能够在两台以上计算机之间共享,但数据共享过程需要手工操作(如移动存储设备、手工复制文件等。 2.整体要求:部分医疗业务部门内部两个以上业务项目使用计算机采集数据,并能够通过移动存储设备、复制文件等共享数据(如影像科以光盘形式保存患者影像学检查资料,影像科医师需要通过调取光盘读取患者资料。 (三2级:部门内数据交换。 1.局部要求:医疗机构部分医疗业务部门建立了内部共享的信息处理系统,业务信息可以通过网络在部门内部共享并进行处理。信息系统不支持部门之间的信息共享。 2.整体要求: (1部分医疗业务部门内部两个以上业务项目能够通过联网的计算机进行数据信息采集(如药剂科记录患者用药情况、药品库存情况等,但各部门之间未形成数据交换系统,或者部门间数据交换需要手工操作。 (2部门内有统一的医疗数据字典。 (四3级:部门间数据交换,初级医疗决策支持。 1.局部要求:医疗业务部门可通过任何方式(如界面集 2 成、调用信息系统数据等获得部门外数字化数据信息,本信息系统的数据信息可供整个医疗机构共享。信息系统具有至少1项自动规则检查功能。 2.整体要求: 基于大数据的数据挖掘技术与应用 发表时间：2019-07-17T12:49:19.997Z 来源：《基层建设》2019年第12期作者：汪洋 [导读] 摘要：科技前进的步伐越来越快，数据挖掘与传统行业相结合，在各行各业展现出了十分强大的生命力。 中国联合网络通信有限公司黄石市分公司湖北黄石 435000 摘要：科技前进的步伐越来越快，数据挖掘与传统行业相结合，在各行各业展现出了十分强大的生命力。本文从数据挖掘的基本概念和功能谈起，进一步再分析其在金融和人力资源两个方面的具体运用。 关键词：数据挖掘；大数据；金融；人力资源 一、数据挖掘的概念和功能 （一）数据挖掘概念。数据挖掘是指从庞大繁杂的数据中通过算法搜索隐藏于表面数据背后信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习和模式识别等多种方法来实现上述目标。 （二）数据挖掘的方法和过程。数据挖掘的理论技术一般可分为传统技术和改良技术两支。就传统技术而言，以统计分析为主要代表；就改良技术而言，以决策树理论、类神经网络和规则归纳法等为主要代表。 （三）数据挖掘的主要功能。数据挖掘的功能十分强大，在与各行各业结合之后，都能为各行业带来新的发展契机。一般来说，数据挖掘的功能分为两类：一类是描述性功能，是指对目标数据的属性进行特征描述；另一类是预测性功能，是指对当前数据进行归纳，以进行发展趋势的预测。 二、数据挖掘技术的应用实践 （一）在金融方面的应用。大数据金融以庞大繁杂的数据作为基础，利用如互联网等信息化技术，分析处理对客户的消费数据，将客户及时全面的信息及时地反馈给金融企业，如此一来，使得金融企业给零散化的客户群体提供定制化的服务成为可能。数据挖掘技术在金融领域的表现十分优异，在第三方支付、p2p网络借贷、供应链金融、互联网消费金融等方面均有广泛的运用。 就第三方支付而言，因为其运用场景多样化，使用方便快捷，因而，第三方支付与上下游的交易者联系紧密。当相关数据累积到一定程度时，便可推出更多的增值服务，进一步增加利润来源。在众多增值服务中，近年来，值得一提的是由蚂蚁金服推出的蚂蚁花呗。蚂蚊花呗本质上而言是一款消费信贷产品。蚂蚁花呗利用大数据，以自身的风控模型为基础，结合对消费者在互联网上的各种网购情况、支付习惯、信用风险等的分析结果，对不同的用户根据其近期的消费情况给予不同数额的消费额度。 第三方互联网支付交易规模由于互联网理财等大额交易场景的推动保持高速增长。在2013年，第三方互联网支付交易额仅为6万亿元，但据可靠预测，在2020年，此交易额可到39万亿元。再看第三方移动支付交易额。由于移动支付场景的多样化、用户渗透率越来越高、各种第三方支付企业进军市场等原因，移动交易量不断上升。在2013年，第三方移动支付交易额仅为1万亿元。但据估计，在2020年，第三方移动支付交易额可达144万亿元。 （二）在人力资源管理方面的运用。 （1）数据挖掘与人力资源规划：通过数据挖掘技术，组织管理者可以利用搜集到的每一个员工的组织内外部的信息资料，联系企业的整体战略目标，以事实为依据，制定未来人力资源规划。 （2）数据挖掘与人才的招聘与配置：招聘时，招聘者对于求职者的了解一般都比较肤浅，对于求职者的专业技能掌握情況、工作效率等无法有效进行认知。而新兴的社交网络呈现了—个人各方面的信息，如工作经历、社会关系、工作效率等，从而能助招聘者一臂之力，达到精准的人岗匹配。 （3）数据挖掘与员工的开发：利用数据挖掘，管理者将职业生涯规划建立在员工全方位数据的基础上，如员工的应聘岗位、晋升意愿和期望薪酬等结构化与非结构化的数据信息，从而精准地为员工提供职业培训。 三、注意区分数据挖掘与个人信息侵犯 当今时代，科学技术的不断提高，使得各种数码产品更新换代速度加快，手机、电脑、照相机等电脑产品基本是一年更新换代一次甚至两三次。其中由于手机应用功能随着经济发展而逐渐增加，从原来的按键机发展到如今的触屏手机乃至折叠手机，其功能也从原来的拨打电话、发送短信、彩信功能而增加到如今的视频通话、语音通话以及上网功能。网络的普遍化丰富了人们的生活，使得人们可以便捷广泛的了解、认知自身以外的整个中国乃至整个世界，可以通过网络媒介了解到其他国家的风土民俗、地形地貌，了解自己所喜欢的明星网红的日常喜好，或是通过网络媒介得到想获得的知识、达到一个学习的作用。但网络媒介是一把双刃剑，通过网络世界了解到诸多信息时，也可能因为自己在网络上所说的一句话、所发的一个定位从而导致自身隐私泄露，个人信息被公布在大众眼中。要运用好大数据时代中网络媒体这一把双刃剑，就必须要求到人们提高自我隐私保护意识，规范网络世界中的一言一语。 （一）大数据时代信息量过大导致信息泄露 当今时代是科技不断发展的时代，是大数据时代。在大数据时代里，各种数码产品纷呈展现其自身的广泛性、普遍性，充斥在人类日常生活中。尤其是手机的发展从原始的只能打电话接电话的大哥大，渐渐变成能够发短信、收短信的按键机，为满足人们日常生活中的娱乐要求，在信息传播的同时又增加了照相机、听音乐、玩游戏等等娱乐功能。在科技发展的基础上，为满足人们日常生活中的各种精神需求，仅仅五六年时间内，按键手机逐渐演变成如今的触屏手机、智能手机。如今的手机已不仅是一个只能打电话、接电话的功能机，在满足了人们的基本通讯要求后，增加了上网的功能。如今微博app、微信app、qqapp各种社交app的崛起，使得人们日常生活充满了娱乐性、便捷性、广泛性，所接收的信息不仅来自自身以外的中国各地，而且也可以接触到中国以外其它国家，甚至来自地球以外的各大恒星的知识。如今你将会看到，越来越多的人在超市里、商场中、地铁上、公园里拿起手机刷微博、拍抖音、视频通话、拍照片等等，在大数据时代，由于网络的普遍，人们上一秒在抖音app上传了一段视频、微博上发布了一篇文章、朋友圈发表了几张照片，以网络传播速度快的特点，下一秒这个视频、这篇文章、这些照片就极有可能出现在大众视线中。网络带来便捷性的同时也带来过大的信息量以及一定性的安全隐患，人们通过信息库了解某一样东西的同时，也可能导致自身定位被人知道、自身隐私被泄露出去。 （二）大数据时代侵犯个人信息方法更多 由于科学技术进步速度快，数码产品更新换代的速度也日益加快。当手机硬件设施提高了，相应的各类软件应用层出不穷，给予了人们日常生活中的精神满足，同时也给予了不法分子有机可图的条件。人们隐私安全问题日益堪忧，由于手机等各种数码产品的普遍性，大电子病历在医院信息系统中的解决方案(电子病历的六大基本功能)
《电子病历管理办法》
浅谈数据挖掘技术及其应用
最新电子病历与电子病历系统(EMR)
数据挖掘及其应用
数据挖掘技术及其应用
电子病历系统功能规范
医院信息数据挖掘及数据可视化
电子病历系统应用水平分级评价方法及标准
数据挖掘及其应用
浅谈数据挖掘技术及其应用
电子病历功能说明
电子病历系统功能应用水平分级评价方法及标准(试行)_百.
基于大数据的数据挖掘技术与应用