数据挖掘方法及其在医学领域中的应用
数据挖掘技术在医学研究中的应用
数据挖掘技术在医学研究中的应用随着科技的发展，数据量不断增长，其中包含着大量有价值的医学数据。
然而，如何从这些数据中得到有用的信息就成了医学研究人员面临的巨大挑战。
数据挖掘技术的出现，使得医学研究人员可以更加方便、快捷地获取有用的信息。
本篇文章将会探讨数据挖掘技术在医学研究中的应用。
首先，数据挖掘技术可以在医学诊断领域中发挥重要作用。
传统的医学诊断方式主要依赖医师的经验和专业知识，然而，人力有限，受制于个人的认知、经验和知识结构，导致会出现免疫力较强的病人被误诊的情况。
数据挖掘技术可以通过对大量的病例数据进行分析，从而提取出一些规律和特点。
将这些规律和特点用于医学诊断中，可以使得诊断的准确率和效率得到提高。
其次，数据挖掘技术可以在医学研究中发掘新的发现。
医学研究需要大量的数据支持，然而，对于这些数据如何分析，如何发掘他们的潜在价值，仅依靠人力往往是不够的。
数据挖掘技术则可以通过对数据的挖掘、整合等方式，获取更多的新信息，发现一些在传统医学中难以发现或者没有发现的现象。
这些发现可以为医学界在疾病的诊断、治疗等方面提供重要参考。
第三，数据挖掘技术可以在临床试验中提高研究效率。
临床试验需要大量的资源，包括时间、人力和财力等等。
针对复杂交互的病例数据，传统的研究方法常常需要耗费大量的时间和资金。
而借助数据挖掘技术，可以快速从大量的数据中筛选出符合条件的患者，提高研究的效率，缩短研究的时间。
因此，数据挖掘技术的应用，可以有效地促进临床试验的进行和结果的分析。
最后，数据挖掘技术能够在个性化医疗领域中发挥重要作用。
传统的医学诊断和治疗方式是基于患者的一般特征，而并未考虑到患者的个体差异。
而借助数据挖掘技术，可以对大量的病例数据进行分析，获取不同患者对于同一疾病的具体表现和特点，这样就能够制定出更加符合患者个性化需求的诊治方案。
总之，随着医学研究和数据挖掘技术的不断发展，两者之间的结合已经成为了一个新的趋势。
数据挖掘技术可以满足医学研究人员对于数据的挖掘和利用，促进医学研究和发展。
数据挖掘技术在医学领域中的应用
数据挖掘技术在医学领域中的应用近年来，数据挖掘技术已经成为医学领域中应用最广泛的技术之一。
它通过应用统计学、人工智能、机器学习等方法，对海量的医学数据进行深入分析，为医学领域的研究和临床实践提供了更为精准的支持和指导。
数据挖掘技术在医学领域中的应用，首先是在大型医学数据库中进行数据挖掘。
医学数据库是一个包含大量医学数据信息的数据库，包括病人病历、影像、实验室检验结果等。
对于人工识别、整理和分析这些数据是非常困难的，但是通过数据挖掘技术，医学研究人员可以轻松地找到相关信息，从而更快速地进行疾病的研究、预防和治疗。
其次，数据挖掘技术在医学领域中还应用于病人健康监测。
通过分析病人的健康数据，如心率、体温、血压等，数据挖掘技术可以预测人体内部的异常标志和身体状况变化，进而帮助医生及时制定治疗方案，减少病人病情的恶化。
此外，数据挖掘技术在医学领域还应用于药物开发和疗效评估。
通过分析大量的药物数据，结合患者的基因信息以及其他影响药物代谢的因素，数据挖掘技术可以更好地预测药物对人体的影响，为药物开发、剂量选择以及疗效评估等提供支持。
最后，数据挖掘技术还应用于疾病预测和诊断。
通过分析病人的基因信息、病史、检查结果等信息，数据挖掘技术可以精确预测疾病的症状和标志，并降低漏诊的风险。
尽管数据挖掘技术在医学领域中的应用已经取得了一定的成就，但是它还面临着许多挑战。
首先，医学数据的质量和准确性是影响数据挖掘效果最重要的因素之一。
医学研究人员需要保证数据的正确、完整和一致性，这需要一定的时间和成本。
其次，由于医学数据维度高、特征复杂，数据挖掘算法需要高效、精准地进行快速处理，这需要众多数据挖掘专家协同配合开发更为先进的算法。
再者，医学数据涉及到隐私保护等多方面的问题。
因此，数据挖掘技术在医学应用过程中，必须加强隐私保护，确保数据安全和隐私不被泄露。
总的来说，数据挖掘技术对医学研究和临床实践起到了重要的支持和指导作用。
基于大量的医学数据，数据挖掘技术可以帮助医学研究人员快速准确地识别疾病的症状和标志，制定出相应的治疗方案，同时还可以对药物进行研发和评估。
医药行业的数据挖掘与分析应用
选择与目标变量最相关的特征，去除冗余特征，提高模型的泛化能力和计算效率。
主成分分析法
通过线性变换将多个特征组合成少数几个综合特征，达到降维的目的。
特征聚类
将相似的特征聚类成若干个特征群，每个特征群代表一个高维特征，从而实现降维。
03
CHAPTER
医药行业数据挖掘的主要技术
关联规则挖掘是医药行业数据挖掘中的一种重要技术，用于发现药品之间的关联关系。
深度学习是机器学习领域的一种重要技术，通过构建多层神经网络来模拟人脑的认知过程。
在医药行业中，深度学习可以用于图像识别、自然语言处理和预测建模等多个方面。
通过深度学习技术，可以自动识别医学影像、自动提取病历信息、预测疾病进展等，从而提高医疗服务的效率和质量。
04
CHAPTER
医药行业数据挖掘的实际应用案例
医药行业的数据挖掘与分析应用
目录
医药行业数据挖掘概述医药行业数据预处理技术医药行业数据挖掘的主要技术医药行业数据挖掘的实际应用案例医药行业数据挖掘的挑战与前景
01
CHAPTER
医药行业数据挖掘概述
数据挖掘是从大量数据中提取有用信息的过程，通过发现数据中的模式、关联和趋势，为决策提供支持。
随着医药行业数据的爆炸式增长，数据挖掘在医药领域的应用越来越广泛，有助于提高研发效率、优化临床试验设计、精准医疗等。
总结词
在新药研发过程中，利用数据挖掘技术分析大量的化合物和分子数据，筛选潜在的药物候选者。
要点一
要点二
详细描述
在新药研发阶段，数据挖掘技术被广泛应用于分析大量的化合物和分子数据，通过筛选和预测潜在的活性分子，降低药物发现的成本和时间。这有助于加速新药的研发进程，提高成功率。
医学数据的分类与挖掘方法及应用案例
医学数据的分类与挖掘方法及应用案例医学数据在当今医疗健康领域占据着重要地位。
随着医疗技术的不断发展和数据信息的积累，如何高效地进行医学数据的分类与挖掘成为了医学研究的重要课题之一。
本文将介绍医学数据的分类与挖掘方法，并结合实际案例探讨其应用。
首先，我们来介绍医学数据的分类方法。
医学数据可以根据数据类型、数据来源、数据属性等多个维度进行分类。
从数据类型角度来看，医学数据常见的类型包括图像数据、文本数据、生物信号数据等。
图像数据主要包括CT、MRI等医学影像数据，而文本数据则包括病历、医疗文献等。
生物信号数据则涵盖了ECG、EEG等多种生理信号数据。
对不同类型的医学数据进行分类，可以帮助医务人员更好地理解和分析数据，为临床决策提供支持。
另外，医学数据还可以根据数据来源进行分类。
医学数据的来源多种多样，如临床医院、医学实验室、移动设备等。
根据数据来源的不同，数据的质量、规模和格式也会有所不同。
将医学数据按来源进行分类能够帮助研究人员识别并选取适合的数据集，提高数据的可信度和准确性。
此外，医学数据还可以根据数据属性进行分类。
数据属性包括性别、年龄、病症类型、疾病阶段等信息。
通过对医学数据在属性上的分类，可以进一步分析不同群体的特征和规律，为个性化医疗提供更好的支持。
在医学数据的挖掘方面，常用的方法包括机器学习、数据挖掘和人工智能等。
首先，机器学习是一种基于统计学原理和算法的数据分析方法，能够通过训练模型从数据中学习到规律并预测未知数据。
在医学领域中，机器学习方法被广泛应用于疾病预测、药物设计和患者诊断等方面。
例如，基于机器学习的肺癌预测模型可以通过对肺部CT影像数据进行特征提取和分类，提供肺癌患者的个性化治疗方案。
其次，数据挖掘是一种通过发掘数据中未知的规律、模式和关联来提取有价值信息的方法。
在医学数据中，数据挖掘可以帮助发现疾病的危险因素、分析药物的副作用等。
例如，基于数据挖掘的药物副作用检测系统可以从大量的临床数据中挖掘不良反应的模式和规律，为药物研发和医保决策提供依据。
数据挖掘在医疗领域的价值
数据挖掘在医疗领域的价值随着科技的发展，数据挖掘作为一种重要的数据分析方法，在各个领域发挥着越来越重要的作用。
其中，在医疗领域，数据挖掘技术的应用正逐渐改变着传统的医疗模式，为医疗决策提供了更多的准确信息，进一步提高了医疗服务的质量。
本文将探讨数据挖掘在医疗领域的价值，并展示其在医疗领域的具体应用。
一、医疗数据挖掘的意义医疗领域是一个涉及到大量病历、医学影像、生化指标等多种数据的领域。
这些数据蕴含了大量潜在的医疗信息，但是传统的人工方法很难从这些数据中准确地提取出有效的信息。
而通过数据挖掘技术，可以对这些数据进行全面、深入的分析，发现其中的规律和关联，从而提供更全面、准确的医疗决策支持和预测。
因此，数据挖掘在医疗领域的应用具有重要意义。
二、数据挖掘在医疗领域的应用案例1.疾病预测和诊断通过对大量的病例数据进行分析，可以利用数据挖掘方法建立疾病预测和诊断模型。
例如，在肿瘤预测中，可以通过分析患者的基因信息、病历资料等数据，构建出一个有效的预测模型，帮助医生更准确地预测患者是否存在患癌风险。
此外，通过对临床病历的文本数据进行挖掘，可以帮助医生快速判断病情，并提供个性化的治疗方案。
2.药物研发药物研发是医疗领域的一个重要方面。
传统的药物研发过程需要大量的实验数据和临床试验，耗费时间和资源。
而利用数据挖掘技术，可以对大量的已有研究数据进行分析，发现其中的规律和特征，辅助药物研发人员快速确定候选药物和优化药物设计，从而加快研发过程。
3.医疗资源管理数据挖掘技术还可以在医疗资源管理方面发挥重要作用。
例如，通过分析患者就诊数据，可以帮助医院准确预测就诊人数和疾病类型，优化医疗资源的配置；通过分析医疗事故和医疗纠纷数据，可以及时发现问题，采取相应的治理措施，提升医疗服务质量。
4.健康管理与监测随着移动设备和传感器技术的普及，个人健康监测数据不断涌现。
通过对这些数据进行挖掘，可以提取个人的健康指标和行为模式，帮助人们更好地管理自己的健康。
数据挖掘技术在医学上的应用
数据挖掘技术在医学上的应用随着现代医学技术的不断发展和进步，医学数据的数量也在不断增加。
这些数据可以来自于丰富的医疗记录、医学影像数据、生物诊断检测等方面。
然而，这些数据的多样性和大规模增长，给医学研究者带来了巨大的挑战。
如何从这些海量数据中提取有用的信息和知识，加快疾病的诊断和治疗，是医学研究者亟待解决的问题。
这时，数据挖掘技术的应用将成为医学领域的箭在弦上。
一、数据挖掘技术简介数据挖掘是在大量数据中发现模式，建立模型的过程，旨在从大量数据中抽取出有价值的信息和关联。
数据挖掘的技术涵盖了机器学习、统计学、信息学、图形学和模式识别等众多的计算机科学分支。
二、数据挖掘技术在医学领域的应用数据挖掘技术的应用已经在医学领域得到广泛的应用。
其中，最具代表性的应用包括疾病智能诊断、生物特征分析和基因序列分析等。
1. 疾病智能诊断疾病智能诊断是利用数据挖掘技术来识别疾病的一种方法。
通过对患者的相关医疗记录、生理和临床数据等进行分析和挖掘，构建分类模型来预测疾病的患病风险和种类，并为临床医生提供更精确的诊断和治疗方案。
当前的智能诊断系统已经在很多医院得到了应用，如慢性疾病的诊断和治疗、心脑血管病的监测和预警等。
2. 生物特征分析生物特征分析是利用数据挖掘技术来分析生物诊断检测数据的一种方法。
通过对生物体的生理参数以及分子信息等进行分析和挖掘，寻找生物标志物，研究疾病的发生和发展机制，并探讨诊断和治疗的可能性。
例如，利用数据挖掘技术对肿瘤标志物和微环境因素进行分析和建模，能够提高肿瘤的早期诊断和治疗效果。
3. 基因序列分析基因序列分析是利用数据挖掘技术对DNA序列进行分析和挖掘的一种方法。
通过对基因序列进行比对、分类、聚类、关联规则等多种分析算法，找出相关基因的表达模式及其相互作用关系，为基因的功能注释和研究提供了有效的工具。
例如，利用数据挖掘技术分析人类基因组的调控机制，有助于发现新的药物靶点和治疗方案。
三、数据挖掘技术的应用前景数据挖掘技术在医学领域的应用具有广阔的发展前景。
数据挖掘及其在中医药现代化研究中的应用
数据挖掘及其在中医药现代化研究中的应用一、本文概述随着信息技术的快速发展，数据挖掘作为一种高效的信息处理技术，已经在各个领域展现出其独特的优势。
在中医药现代化研究领域，数据挖掘技术的运用更是为传统中医药的现代化发展提供了新的视角和工具。
本文旨在探讨数据挖掘技术在中医药现代化研究中的应用，以期推动中医药领域的科技进步和创新发展。
本文将首先介绍数据挖掘技术的基本概念、原理和方法，然后重点分析数据挖掘技术在中医药现代化研究中的应用案例和效果。
我们将从中药材的种植、采摘、炮制、配伍、药效评价等多个环节入手，详细阐述数据挖掘技术在这些方面的具体应用，以及所带来的实际效果和潜在价值。
本文还将对数据挖掘技术在中医药现代化研究中面临的挑战和问题进行深入探讨，包括数据挖掘技术的局限性、中医药数据的复杂性、数据挖掘与中医药知识的融合等问题。
通过这些问题的分析，我们希望能够为数据挖掘技术在中医药现代化研究中的进一步应用提供有益的思考和建议。
本文旨在全面、系统地探讨数据挖掘技术在中医药现代化研究中的应用，以期为中医药领域的科技进步和创新发展贡献一份力量。
二、数据挖掘技术概述数据挖掘（Data Mining）是一门新兴的交叉学科，它融合了数据库技术、机器学习、统计学等多个学科的理论和方法。
数据挖掘的主要目的是从大量的、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。
这些信息和知识可以表示为概念、规则、规律、模式等形式，它们可以用于决策支持、过程控制、信息查询、科学研究等多个领域。
数据挖掘的过程通常包括数据预处理、数据挖掘、结果解释和评估等步骤。
数据预处理是对原始数据进行清洗、转换和整合的过程，以消除噪声、处理缺失值、标准化数据等，使得数据更适合于挖掘。
数据挖掘阶段则利用各种算法和工具，如聚类分析、决策树、神经网络、关联规则挖掘等，来发现数据中的模式和关联。
数据挖掘技术在医疗领域中的应用
数据挖掘技术在医疗领域中的应用随着科技的发展，数据挖掘技术已经在各个领域得到了广泛应用，而医疗领域也不例外。
数据挖掘技术可以帮助医疗行业更好地利用医疗数据，做出更准确的诊断和预测，推动医疗行业的发展和现代化。
本文将探讨数据挖掘技术在医疗领域中的应用。
一、疾病预测数据挖掘技术可以通过对大量的医疗数据进行分析，并利用机器学习算法预测某些疾病的发生概率。
例如，对于心脏病患者，通过收集患者的身体数据、生理指标、医疗历史等数据，可以构建预测心脏病发生的模型。
在日常的医疗诊断中，医生可以利用这个模型对病人进行风险评估，从而更加准确地预测患者是否会出现心脏病。
二、药物发现在药物研发的过程中，需要大量的实验数据，而数据挖掘技术可以帮助科学家挖掘和分析这些数据。
例如，利用数据挖掘技术对一个化合物进行结构分析，可以预测这个化合物的药理活性和毒性。
这些预测结果为药物研发提供了宝贵的指导。
三、个性化治疗数据挖掘技术可以帮助医生更好地选择治疗方案，实现个性化医疗。
通过对患者的病历、药物使用情况等数据进行分析，医生可以了解患者的疾病状态，并根据不同的个体特征制定个性化治疗方案。
例如，对于患有癌症的患者，利用数据挖掘技术可以预测患者的治疗反应和药物剂量，从而制定最佳的治疗方案。
四、医疗资源管理数据挖掘技术可以帮助医疗机构有效管理医疗资源。
通过对医疗数据进行分析，可以准确了解医院的病房利用率、医生的工作效率以及诊疗项目的消耗情况等。
这些数据可以帮助医院充分利用现有的医疗资源，提高医疗效率和服务质量。
五、疾病监测数据挖掘技术可以帮助疾病监测工作的开展。
例如，在流感疫情期间，通过对公共场所的人群分析，可以准确预测流感爆发的时间和规模，提前做好疫情防控工作。
这样的监测工作可以为疫情的早期预警和预防提供重要的支持。
在以上应用场景中，数据挖掘技术都发挥了重要的作用，帮助医疗行业更好地服务于人民群众，提高医疗质量和效率。
但需要注意的是，数据挖掘技术仅是医疗行业现代化的一个方面，更重要的是人文关怀和医学理念的发展。
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51第12卷 第7期 2010 年 7 月辽宁中医药大学学报JOURNAL OF LIAONING UNIVERSITY OF TCMVol. 12 No. 7 Jul . ，2010数据挖掘（Data Mining）是一个多学科交叉研究领域，它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、面向对象方法、信息检索、高性能计算以及数据可视化等最新技术的研究成果。
数据挖掘就是应用一系列技术从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的信息和知识，这些知识或信息是隐含的，事先未知而潜在有用的，提取的知识表示为概念、规则、规律、模式等形式。
也可以说，数据挖掘是一类深层次的数据分析。
医学领域中包含着海量的信息，利用数据挖掘技术处理这些信息，可以取得事半功倍之效，数据挖掘相关方法在医学中常用的领域如下。
1 关联分析关联分析（association analysis）是用于发现隐藏在大型数据集中的令人感兴趣的联系，所发现的联系可以用关联规则或者频繁项集的形式表示。
关联规则挖掘就是从大量的数据中挖掘出描述数据项之间相互联系的有价值的有关知识。
关联分析常用的算法是Apriori 算法，它利用了一个层次顺序搜索的循环方式来完成频繁项集的挖掘工作。
该算法将关联规则的发现分为两步。
第一步是识别所有的频繁项目集，即不低于用户最低支持度的项目集。
第二步是从频繁集中的构造不低于用户最低信任度的规则。
关联规则在医学中主要用于以下几个方面：①用于DNA 序列间相似搜索与比较：对分别来自带病和健康组织的基因序列进行比较以识别两类基因间的差异，通常在带病样本中出现的频度超过健康样本的序列，可认为是导致疾病的基因基素。
②用于识别同时出现的基因序列：大部分疾病不是由单一基因引起的，而是基因组合起来共同作用的结果，关联分析方法可用于帮助确定目标样本中同时出现的基因的种类，此类分析将有助于发现基因间的交叉与联系的研究。
③在患者生理参数分析中的应用：生理参数数据是医学诊断最基本也是最主要的依据，例如有医师用关联分析研究糖尿病患者肌肉组织和脂肪组织含量与骨密度之间的联系，得出高肌肉和高脂肪组织含量可降低患者髋骨骨折危险度的结论；也有医师在研究中运用时间序列关联分析，发现QT 间期和Ⅰ型糖尿病患者夜间血糖浓度有关，以预警患者在夜间猝死的发生。
④用于疾病相关因素分析：在病案信息库中存在大量关于患者病情和患者个人的信息，包括年龄、性别、居住地、职业、生活情况等，对数据库中的信息进行关联规则分析可以发现有意义的关系及模式，某种疾病的相关发病危险因素分析可以指导患者如何预防该疾病。
⑤用于疾病预测：确定某些疾病的发展模式，根据患者的病史和以往病例归纳出诊断规则，预测疾病发展趋势，从而有针对性地预防疾病的发生。
2 聚类分析聚类分析（Cluster Analysis）是将一个数据集划分为若干组或类的过程，并使同一组内的数据对象具有较高的相似度；而不同组中的数据对象是不相似的。
聚类技术主要包括传统的模式识别方法和数学分类学，如决策树归纳、贝叶斯分类、神经网络技术、基于知识的案例推理、遗传算法、粗糙集和模糊逻辑技术等。
聚类分析在DNA 分析、医学影像数据自动分析、多种生理参数监护数据分析、中医的诊断和方剂的研究以及疾病危险因素的分析等多个领域得到了广泛的应用。
例如，某医师用聚类分析法研究导致冠状动脉粥样硬化性心脏病的危险因素，对收集来的资料数据挖掘方法及其在医学领域中的应用胡灵芝（陕西中医学院，陕西 咸阳 712046）摘 要：简单扼要地介绍了数据挖掘中各种方法如关联分析、聚类分析、决策树方法等的相关内容和它们在医学领域中的主要应用。
关键词：数据挖掘；医学；关联分析；聚类分析；人工神经网络；遗传算法中图分类号：R857.11 文献标识码：A 文章编号：1673-842X (2010) 07- 0051- 02收稿日期：2010-02-02基金项目：陕西省中医药管理局资助项目（jc57）作者简介：胡灵芝（1977-），女，浙江宁波人，讲师，研究方向：计算机数据库技术及应用。
Data Mining Method and Its Application in Field of MedicineHU Ling-zhi（Shaanxi College of Traditional Chinese Medicine，Xianyang 712046，Shaanxi，China）Abstract ：Brief introduction to various methods of data mining，such as correlation analysis，cluster analysis，decision tree method and the relevant content in the medical field of their major applications.Key words ：data mining ；medical ；correlation analysis ；cluster analysis ；artificial neural networks ；genetic algorithms辽宁中医药大学学报12卷整理后，将可能与冠心病发生有关的15项因素（如年龄、高脂饮食、冠心病家族史、高血压家族史等）进行数量化，用两类间最远点的距离代表两类间的距离，距离间的测度采用Pearson相关对15项因素进行系统聚类分析，筛选出冠心病的危险因素为：年龄、冠心病家族史、舒张压、饮酒、高脂饮食。
应用聚类分析方法筛选疾病的危险因素，可以用个数较少、彼此独立、具有代表性的因素作为疾病的危险因素，为进一步预防和控制疾病的发生、发展提供科学依据。
3 决策树决策树方法（decision tree）是通过一系列规则对数据进行分类的过程。
具体而言是利用信息论中的互信息（信息增益）寻找数据库中具有最大信息量的属性字段，建立决策树的一个节点；再根据该属性字段的不同取值建立树的分支，在每个分支子集中重复建立树的下层节点和分支的过程。
决策树在医学中的应用领域主要有：①用于基因与大分子序列分析，有研究者利用决策树对已知功能分类的蛋白质序列进行研究，建立了已知功能分类的蛋白质序列决策树模型，实现了模型对未知功能分类的蛋白质序列功能的预测。
②用于疾病诊断治疗，临床医生为患者做出医疗诊断可以看作是一个分类的过程，即医生根据他的知识和经验将患者分类到一个特定的疾病群中，决策树产生的结果简洁明了，易于理解，并能提取相应的诊断规则，将其应用于疾病的分类诊断往往可以提高诊断的准确率，并为经验较少的临床医师提供帮助。
③用于医院信息系统挖掘，决策树在医院信息系统的主要用途有医疗需求预测、医疗市场分析，预测未来某段时间内常发生的疾病种类及药品使用频率，分析疾病之间的关系以及疾病的影响因素，总结各种治疗方案的治疗效果等。
④用于医疗卫生保健、医疗政策分析、医疗资源利用评价，决策树方法可以解决诸如家庭护理保健的需求分析、儿童预防保健的干预、为不同的卫生保健群体提供实际可行的决策支持系统等一系列问题，为保健政策的制定与实施提供了相应的基础。
决策树技术应用于医疗卫生政策的制定、理论的分析、方法的探讨，依赖已积累的与人群健康状况相关的各种数据，利用知识管理优化库信息并从中提取知识结构为政策分析提供依据已经成为卫生管理人员和信息开发人员的共同任务。
决策树技术应用于医疗资源利用评价可以使医疗资源合理分配、恰当运用，从而避免资源的闲置与浪费。
4 人工神经网络人工神经网络（Aritificial Neural Network，简称ANN）是对人脑的某种程度上的抽象、简化和模仿。
它是一个数学模型，能利用电子线路来实现或用计算机来模拟人的自然智能，从人脑的生理结构出发来研究人的智能行为，模拟人脑对信息处理的功能。
它是集神经学科、数学、统计学、物理学、计算机科学及工程学等学科于一体的一种技术。
现今有多种类型的神经网络，医学中应用比较广泛的是BP神经网络，也就是误差反响传播网络。
人工神经网络在医学中的应用主要有临床诊断、预后研究、临床决策分析、医学信号分析处理等。
①在临床诊断方面，有研究者将12项血清学指标运用于BP网络进行肺癌诊断的研究，其资料构成是50例肺癌患者，40例肺良性疾病以及50例正常人的CEA、CA125、NSE等12项血清学指标，从中随机抽取了100例用于网络的训练，其余30例用于检测，研究的结果显示ANN的肺癌识别率及预测率均为100%，并且可以同时区分是正常、良性疾病还是肺癌。
②在预后研究方面，有学者用BP网络筛选影响肝癌手术后复发的相关因素，通过对1000多份病例资料的分析，先对54个可能的影响因素作ANN的单因素分析，选取有意义的18项因子再作多因素分析，最终筛选出9个与预后相关密切的因子作为肝癌手术后复发预测的重要指标，其结果与临床实际十分相符。
③在临床决策分析方面，ANN能够为每个患者“量体裁衣”地给出一个特定的预测值，它的应用在同样对人群大样本资料分析的基础上为率的个体化的实现提供了可能，也就为临床决策的个体化提供了可能，从而为决策的科学化提供了保证。
④在医学信号分析处理方面，ANN已被广泛地应用于医学信号（如心电、脑电、肌电、胃电等）的分析和处理中，尤其是在脑电和心电的分析处理方面，工作成果更为显著。
5 遗传算法生物的进化是一个奇妙的优化过程，它通过选择淘汰、突然变异、基因遗传等规律产生适应环境变化的优良物种。
遗传算法（Genetic Algorithm）是根据生物进化思想的启发而得出的一种全局优化算法。
它可以看作是一种最优化方法，通过对问题进行类似染色体的编码，给出了一种进化函数，通过某些遗传运算，如选择、交叉和变异等，将那些最合适的染色体保留下来，即对应问题的最优化。
遗传算法在医学中的应用主要有药代动力学参数、医学图像分割技术、计算机辅助诊断皮肤肿瘤、医学统计学中的医用曲线拟合等多个方面。
早在1994年就有学者将遗传算法作改进应用于求算药物动力学参数，从而使遗传算法有望成为各类药物动力学参数估计的有效手段。
1999年有研究者设计了一种计算机辅助诊断皮肤肿瘤方法，通过二维图像分析先把皮肤肿瘤图像的轮廓特征抽取出来，然后利用遗传算法分割出可疑区域，以达到诊断的目的。
2004年，有研究者在正交试验设计交互作用存在时用遗传算法进行最优条件选择，将模型分析的思想引入正交试验中，以二次响应面模型为基础，用适合于处理传统搜索方法解决不了的复杂和非线性问题的遗传算法进行搜索，对传统方差分析做了有益的补充。
医学数据挖掘是计算机技术、人工智能、统计学等与现代医疗相结合的产物，具有广阔的应用前景。