关联规则挖掘在电子病历分析中的应用研究
关联规则挖掘在临床诊断中的应用研究
ｌ 关联规则挖掘概述
１１ 相关概 念 ．
关联 规则挖 掘就是 通 过计算 大 型事 务数 据集 中单个 项或 者 多个项组 成 的项 集 出现 的频 率 和各 个项集 出 现的条件概率 ，找出数据集中存在的频繁模式和隐含的关联规则 ，从而预测事务的发展趋势。典型例子是 购物篮分析 ， 通过发现顾客放入其购物篮中不同商品之间的联系，分析顾客的购物习惯川 。 设卢 ｛，， ｝ 项 的集合 。设 任 务相关 的数 据Ｄ是数 据库 事务 的集合 ，其 中每个 事务 ｚ 项 的集合 ， ｆｉ…， 是 ｌ２ 是
（． １ 漳州卫生职业学 院 信息技术部 ，福建 漳州 ３ ３０ ；２ 漳州市 医院 病理科 ，福建 漳 州 ３３ ０ ６ ００ ． ６ ００）
摘要 ：将关联规则挖掘应用于 临床疾病 诊断工作 ，力求找出数据 中各层 次因素问的关 联关系 ，挖掘疾病数据库中
的关联规则 。通过实例试 图发现 吸烟 、环境 污染 、职业性 致肺 癌因素 、肺部慢性疾病 等因素与肺癌 的发生与诊断 问的关联关 系，从而发现肺癌疾病 与它产生的可能因素问的规 则 ，利用规则模式 指导肺癌的诊断与预防。并期望
第 ２ 卷第４ ６ 期 ２１ ００年 ７月
齐 齐 哈 尔 大 学 学 报
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆ ｑｈ ｒ ｉｅ ｓｔ ｏ ｒ ａ ｉａ ｖ ｒ ｉ ｏ Ｑｉ Ｕｎ ｙ
Ｖｏ．６。 ４ １２ Ｎｏ．
Ｊ ｌ，０ ０ ｕｙ２ １
关联 规则挖掘在 临床诊 断中的应用研究
林 长方 ‘ ，黄毓珍
（ ） ｌ ｎ ｆ ｑ ｅ ｔ１ｉ ｍ ｅ （） １ Ｌ ＝ ｄ ｒ ｕｎ ｔ ｓｔＤ ； ｉ ｆ ｅ ｅ ｓ
．
收 稿 日期 ：２ １ － ４ ０ ０００ — ４ － 作 者简 介 ：林长 方 （ ０ ８ ，男 ，福 建漳州 人 ，讲 师 ．在 读硕 士 ，主要 从事数 据库技 术研 究 ，ｌｅ ｕｎ＠ｔ６ ｏ １７一） ｉ ｔ ａ ｇ ２ ． ｍ・ ｎｈ ｃ
电子病历挖掘_概念_技术及应用
第 29 卷 第 2 期 Vol. 29 No. 2
Science and Technology, Nanhang University, Nanjing 210003, China)
Abstract：In recent years, more and more researchers over the world show great interests in the electronic patient record mining, which deals with the implicit and useful medical information stored in the electronic patient record database. And Through it the useful knowledge is extracted and the scientific and auxiliary decision-making is proved for the diagnosis and treatment of disease. After the references are analyzed, the concepts, technique implementations and applications of electronic patient record mining are summarized and discussed in detail. The challenges in the research of this field are also pointed out. With it is deeply researched, the electronic patient record mining will be widely used in the medical field. Key words：electronic patient record; data mining; computation intelligence; disease diagnosis; auxiliary decision-making
电子病历中数据挖掘技术的应用
电子病历中数据挖掘技术的应用作者：邓纲来源：《中国新通信》 2017年第15期【摘要】现代科学技术的不断更新和进步，为当前医院的发展，提供了良好的前提条件。
将数据挖掘技术积极应用在电子病历之中，将能够针对电子病历中的各项数据进行全面细致的分析和研究，做好数据总结处理工作。
本文主要是从电子病历的内涵和主要特点出发，介绍了电子病历的基本情况，相应的针对电子病历中对于数据挖掘技术的应用进行全面细致的分析和说明。
【关键词】电子病历数据挖掘技术方式应用一、前言电子病历是现阶段医疗数字化工作中的重要组成部分，能够为开展疾病的科学诊断和治疗工作，提供准确的基础数据资料。
电子病历中包含的数据和资料信息较多，在使用电子病历的时候，需要积极采用切实有效的数据挖掘技术，才能够起到良好的效果。
二、电子病历的基本情况1、电子病历的内涵。
电子病历，是一种病历的记录形式，主要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,对于当前医疗工作具有重要的意义和作用。
2、电子病历的主要特点。
第一，电子病历数据存在着多样性。
数据丰富多样，是当前电子病历数据库中的显著特征，其中主要是包含了各种疾病的病理变化情况及各项检测结果, 同时还包含了疾病的具体治疗情况。
第二，电子病历数据中还存在着一定的不规范性。
当前引入电子病历到具体的医疗工作之中，由于相关标准执行的时间不够长，并且相关负责人员的水准不一，在实际使用电子病历的过程中，数据方面的标准性还不够高。
第三，电子病历数据方面存在着动态性。
针对疾病进行治疗，本身就是一项动态过程，其中涉及到了多种方面的内容，需针对各项数据信息进行全面有效的分析和控制，而数据随着时间的变化，时效性较为明显。
三、电子病历中对于数据挖掘技术的应用电子病历之中，包含着较多的数据和信息，在实际应用其开展疾病诊断和治疗工作的过程中，需要针对其中的各项数据进行全面细致的分析和研究, 这其中，积极使用数据挖掘技术，将能够起到良好的效果。
电子病历文本挖掘研究综述
4、多模态信息抽取：将自由文本电子病历与其他医疗图像、视频等模态数 据进行融合分析，可以提高信息抽取的全面性和准确性。
5、可解释性人工智能在信息抽取中的应用：通过使用可解释性人工智能技 术，可以提高信息抽取的透明度和可解释性，从而增强医生和患者对自动抽取结 果的信任度。
四、结论
自由文本电子病ห้องสมุดไป่ตู้信息抽取是医疗信息化发展的重要方向之一，对于提高医 疗效率、辅助诊断和治疗具有重要意义。然而，仍需面对诸多挑战和问题。未来 研究应跨语言信息抽取、隐私保护、实时信息抽取等多方面的问题，以推动自由 文本电子病历信息抽取技术的进一步发展。也需要与医学领域的其他前沿技术相 结合，如、大数据分析等，以实现更高效、准确和安全的医疗信息服务。
二、电子病历文本挖掘的关键算 法
1、自然语言处理（NLP）算法：电子病历文本挖掘的首要步骤是进行自然语 言处理。NLP算法能够将原始的文本信息转化为结构化的数据，便于后续的数据 分析和挖掘。常见的NLP算法包括分词、词性标注、句法分析等。
2、特征提取算法：特征提取是电子病历文本挖掘的重要环节，它能够从大 量的文本数据中提取出有用的特征，供后续的分类、聚类等算法使用。常见的特 征提取算法有TF-IDF、Word2Vec等。
主体部分
1、电子病历文本挖掘的技术和 方法
电子病历文本挖掘的技术和方法主要包括自然语言处理、数据挖掘、机器学 习、深度学习等。其中，自然语言处理技术是电子病历文本挖掘的关键，它能够 帮助机器理解人类语言，从而对电子病历文本进行准确的语义分析和信息提取。 数据挖掘和机器学习技术则主要用于电子病历数据的分类、聚类和关联规则分析 等。深度学习技术则能够自动学习数据中的特征，从而更加精准地挖掘电子病历 文本中的信息。
数据挖掘技术在电子病历系统中的应用研究
数据挖掘技术在电子病历系统中的应用研究随着信息技术的不断发展和医疗信息化进程的加快，电子病历系统已经在世界范围内得到了广泛应用。
电子病历系统作为医疗信息系统的重要组成部分，已经成为医院医疗工作中不可或缺的一部分。
如何更好地利用电子病历中的海量数据，帮助医生更好地诊断和治疗疾病，提高医疗质量和效率，已经成为一个亟待解决的问题。
数据挖掘技术的应用，得到了越来越多的关注和重视，成为了解决这一问题的重要途径。
本文将重点介绍数据挖掘技术在电子病历系统中的应用研究。
一、数据挖掘技术概述数据挖掘技术是指通过对大量数据的分析和挖掘，发现其中的潜在模式、规律和知识，并利用这些知识进行有效的决策。
数据挖掘技术主要包括分类、聚类、关联规则挖掘、时序模式挖掘等方法。
分类是指根据给定的数据集，将数据划分成不同的类别。
在医疗领域，可以用于根据患者的症状和病史，预测患者是否患有某种疾病。
聚类是指将数据集中的数据分成不同的类簇，使得同一个类簇内的数据相似度较高，不同类簇的数据相似度较低。
在医疗领域，可以用于对患者的症状和病史进行聚类分析，发现不同的疾病类型和治疗方案。
关联规则挖掘是指在大规模数据集中发现不同数据项之间的相关性。
在医疗领域，可以用于发现患者不同症状之间的关联规则，辅助医生进行疾病诊断和治疗。
时序模式挖掘是指在时间序列数据中发现潜在的模式和规律。
在医疗领域，可以用于对患者病程的时序数据进行分析，为医生提供治疗方案的参考。
电子病历系统包含了大量的患者病历信息和医疗数据，这些数据对于医生进行疾病诊断和治疗具有重要的意义。
由于数据量庞大，医生往往很难从中发现潜在的模式和规律。
而数据挖掘技术的应用，则可以帮助医生更好地利用这些数据，从而提高医疗质量和效率。
1. 疾病预测通过对患者的症状、病史和实验室检查数据进行分类和关联规则挖掘，可以帮助医生对患者的疾病进行预测。
可以利用数据挖掘技术，建立疾病预测模型，对患者的症状和病史进行分析，从而预测患者是否患有某种疾病，为医生提供诊断和治疗的参考。
临床分析工作的数据挖掘方法
临床分析工作的数据挖掘方法数据挖掘在临床分析工作中扮演着重要的角色。
随着医学科技的发展和临床数据量的增加，如何从大数据中有效提取、整理和分析有用的信息，成为临床决策的关键。
本文将介绍一些常用的数据挖掘方法，并探讨其在临床分析工作中的应用。
一、关联规则挖掘关联规则挖掘是一种通过分析数据集中的项之间的关联性，来发现项集之间的联系的方法。
在临床分析工作中，关联规则挖掘可以帮助发现疾病的相关因素、药物的相互作用以及疾病与患者特征之间的关系。
例如，通过挖掘医院的电子病历数据，我们可以发现某种疾病与患者的年龄、性别以及基因型之间存在关联，从而为临床治疗提供参考依据。
二、分类与预测分类与预测是指根据已有的数据，通过建立合适的模型来预测未知样本的类别或数值。
在临床分析工作中，分类与预测可以帮助医生诊断疾病、预测疾病的发展趋势以及制定个性化的治疗方案。
例如，在癌症诊断中，通过建立一个癌症预测模型，可以根据患者的体征、遗传信息和临床病史等数据，对患者是否患有癌症进行预测，从而提前采取相应的治疗措施。
三、聚类分析聚类分析是将数据集中的样本划分为若干个类别，使得同一类别内的样本相似度较高，而不同类别之间的相似度较低。
在临床分析工作中，聚类分析可以帮助识别一组具有相似症状和特征的患者，并为医生提供诊断和治疗的参考。
例如，在抑郁症的诊断中，通过将患者的临床特征进行聚类分析，可以将患者分为不同的亚型，从而根据亚型的特征选择合适的治疗方法。
四、异常检测异常检测是通过分析数据中的异常值，来识别与正常样本不同的数据点。
在临床分析工作中，异常检测可以用于识别异常病例、异常药物反应以及异常检查结果等。
例如，在药物研发中，通过对大量临床试验数据进行异常检测，可以及早发现药物的不良反应，从而提前终止临床试验或者调整治疗策略。
在实际应用中，临床分析工作的数据挖掘方法往往需要结合多种技术手段，综合运用才能发挥最大的效果。
同时，还需要考虑数据的质量、数据的隐私保护以及模型的解释性等问题。
基于电子病历的医疗数据挖掘研究
基于电子病历的医疗数据挖掘研究近年来，随着信息技术的迅速发展，电子病历已逐渐成为医疗行业中数据管理的主要方式。
而以电子病历为基础的医疗数据挖掘研究，更是备受关注。
本文将从电子病历、医疗数据挖掘的概念出发，探究基于电子病历的医疗数据挖掘研究的相关技术和应用，以及所面临的安全性和隐私保护等问题。
一、电子病历的定义与优势所谓电子病历，就是将患者有关健康的各种信息纪录到计算机系统中，以方便管理、查询和共享。
与传统的纸质病历相比，电子病历拥有以下优势：1. 实现信息共享：不同医护人员可以通过计算机系统对患者的电子病历进行共享，提高了医疗服务的连贯性和效率。
2. 提升精准度：借助计算机技术，可以减少患者个人信息的错漏，对于患者个体化诊疗方案的制定和调整更为得心应手。
3. 高效节能：电子病历可以减少对纸张、墨水等物质的消耗，从而播种了绿色环保的种子，更加符合未来的可持续发展模式。
二、医疗数据挖掘的定义与意义医疗数据挖掘是指应用数据挖掘技术，通过对电子病历中的大量数据进行分析和挖掘，形成对患者诊断、治疗、预防的有效方法和方案。
医疗数据挖掘的意义在于，可以从繁杂的病历、诊断和治疗数据中挖掘出特定的模式、趋势和规律，用于指导临床医生的工作。
基于电子病历的医疗数据挖掘的研究将推动医学的发展，为医学工作者提供了一个更加宽广和全面的视野，有望为制定更加科学的临床治疗计划提供有效的支撑。
三、医疗数据挖掘的关键技术和应用医疗数据挖掘的核心技术主要包括：1. 数据预处理：将电子病历中的数据进行加工处理，消除异常值和缺失值等数据干扰，保障数据质量。
2. 特征抽取：将电子病历中的数据转化为具有代表性的数值或文字特征，为数据分类和聚类打下基础。
3. 数据分类和聚类：通过一定的数据分类和聚类技术，将大量数据分析和挖掘，寻找出隐藏在其中的规律和趋势。
4. 模型建立和评估：建立匹配精度、准确度高的模型，并对模型的性能进行评估和优化。
5. 数据可视化：借助可视化工具，将医疗数据挖掘分析结果呈现给医生和患者，提高数据的可理解性和可操作性。
基于关联规则的数据挖掘技术在中医诊断中的应用
基金项 目： 省教 育厅重点资助项 目（０ ０ｋ ６ ｚ ） 安徽 ２ １ ｓ ０ｄ ２ 作者简介 ： 霞（９ ０一 ， ， 欧风 １７ ） 女 安徽肥东人 ， 助理研 究员， 硕士研究生， 主要从 事数据库与信息系统 集成方 面的研究
・
５ ４・
设 Ｄ是 事务数 据库 ， （ ， ， ， ） 所有 项 目的集合 ， 中 ， ＝１ … ， ，： ｉ ｉ … 是 ： 其 ， ｍ是一个 项 目． 每个 事务 是 一个 项集 ， 称 ＿ 为规则 ， 中 Ａ ｃ ， ｃ ，且 ｎ Ｂ ＝ ． 则 ÷ 其 ， ，
发现新 的规则 ，获取新 的症状 、辨 证和处方 之间的关 系
图 １ 病 历 数 据 预 处 理 流 程
Ｆ ｇ １ Ｍ ｅ ｉａ ｅ ｏ ｄ ｄ ｔ ｒ ｔ ｅ ｔ ｎ ｏ ｈ ｒ ｉ． ｄ ｃ ｌｒ ｃ ｒ ａａ ｐ ｅ ｒ ａ ｍｅ ｔｆ ｗｃ ａ ｔ ｌ
３ １ 关联 规则 的概念 ．
３ 基于关联规则数据挖 掘技术 的应 用
数据 挖掘 的方 法有关 联规 则 、 列模 式 、 经 网络 、 序 神 分类 规则 和 聚类 分析 等 ， 用不 同 的技 术 可以发 现不 采 同类 型 的知识 ． 本文 主要介 绍关 联规则 技术 在肝 病 中医诊 断上 的应 用 ， 出肝 病 的症 状 与处方 、 找 症状 与辨 证 、
称为“ 证候” 通过对证候的辨识而确定的病理本质 ， ； 称为“ 证素” 由病位 、 ； 病性证素所构成的诊断名称 ， 称为
“ 证名 ” 证候 、 素和证 名 ， 同组 成 了“ ． 证 共 证素 辨证 体系 ” ． 证素 辨证研 究 的核心 问题是 证素 的确认 ， 即通 过 临床 收集 到的信 息寻 找构成 证 的基本元 素 ． 如果一 组症 状群 呈现稳 定 的相互关 系 ， 可 以确定病 位与 病性 的 就 最小单 位 ． 准确地 判断 证素 ， 便抓住 了疾 病 当前 的病理本 质 ． 临床上 收集 的 四诊 资料存 在不 完整 性 、 噪声 和不一 致 性等 特点 ， 能直 接 用 于数 据 挖掘 ． 进 行数 据 含 不 在 挖 掘之 前 ， 须对 中医 临床上 的数 据进行 规 范化 的预处理 ， ｉ 中医临床 数据规 范化 预处理 的流程 图． 必 图 是
基于关联规则的数据挖掘在医疗诊断中的应用
表 １ 病症状代码表
代码
Ｈ Ｐ ２
症状
咳嗽 高烧
代码
Ｐ ３ Ｐ ４
症状
腹 痛 头痛
代码
Ｐ ５ ＝ Ｐ ６
症状
抽 搐 胸 闷
代码
Ｐ ７ Ｐ ８
症状
咯血 麻痹
代码
Ｐ ９
症状
眩 晕
扫描病 人数据库并结合病症 代码表将病人 的病症数据转化 为可 以处 理 的代 码 ， 对照病 人 的诊 断码 ， 然后 形 成 了病人就 诊的数据表 ， 如表 ２ 所示 ：
成为—个非 常重要 的研 究课题 。
１ 数据挖掘在 医学上的应用
ｔ
医学信息［主要包括体征参数、 ２ ］ 化验结果等的纯数据 ， 电、 脑 心电等信号 ， 超 、Ｔ Ｂ Ｃ 等图像 ， 病人的身份记
录、 症状描述等文字 ， 以及用 于科普 教育 的动画 、 和视频信 息 ， 语音 具有信 息容量大 、 据类型 复杂 、 数 冗余 空缺值 多、 内容关联繁琐等特点 。医学 信息所具 有 的这 些特 点 ， 使得 医学 数据挖 掘与普 通 的数据挖 掘存在 较大 差异 ， 决定 了医学数据挖掘 的特殊性 。医学数据库是一个 庞大 的数据 资源 ， 每天 都会有 大量 相 同 的或 部分 相 同的信 息存储在其 中。比如 ， 于某些 疾病 ， 对 病人所表现 的症状 、 化验 的结 果 、 采取 的治疗措 施都可能 完全一样 。这些 大量模糊 的、 不完整 的、 带有 噪声的原始信息 ， 在数 据挖掘 之前 ， 必须 对这些信 息进 行清理 和过滤 ， 确保数 据一 致性 ， 将其变成适合挖掘 的形式 。 数据挖掘技术善于从缺乏 先验信息 的海量数据 中发现隐含 的有意 义的知识 ， 未来趋 势及行 为 ， 出前 预测 做 瞻性 的基 于知识 的决 策。正是这种优势使得数 据挖掘技术在分析 医学数据 的研究 中被广泛地 采用并取 得 了许 多有价值 的成果 。
电子病历分级评价方法及应用
电子病历分级评价方法及应用随着信息技术的快速发展，电子病历成为了医疗领域的重要组成部分。
电子病历的分级评价对于提高医疗质量、促进临床决策以及支持科学研究具有重要意义。
本文将介绍电子病历分级评价的方法及其应用。
一、电子病历分级评价方法1. 数据质量评价数据质量是电子病历分级评价的基础，包括数据准确性、完整性、一致性等方面。
常用的数据质量评价方法包括异常值检测、数据清洗、数据合并等。
2. 临床指标评价临床指标评价是对电子病历中的临床参数进行评估的过程，包括疾病诊断、治疗方案、用药情况等。
常用的临床指标评价方法包括病种分类、诊断准确性评价、治疗效果评价等。
3. 知识提取评价知识提取评价是对电子病历中的知识进行挖掘和提取的过程。
常用的知识提取评价方法包括关联规则挖掘、文本分类、实体识别等。
二、电子病历分级评价的应用1. 临床决策支持电子病历的分级评价可以为临床医生提供参考和辅助决策的依据，帮助医生更好地制定治疗方案、优化用药策略、提高临床效果。
2. 医疗质量提升电子病历的分级评价可以对医疗质量进行评估，发现潜在的问题和不规范的操作，帮助医疗机构改进工作流程、提高医疗质量和安全性。
3. 科学研究支持电子病历的分级评价可以为科学研究提供数据支持，帮助研究人员进行大规模的数据分析和挖掘，探索新的医学知识和发现潜在的病因、风险因素等。
4. 健康管理与预测电子病历的分级评价可以为个体的健康管理和预测提供基础和支持，通过对个体的多个电子病历进行分析和评估，可以提前发现慢性病的风险、制定个性化的健康管理计划等。
5. 医疗资源调配电子病历的分级评价可以为医疗资源调配提供参考，通过对病例的评估和分类，可以更精确地确定医疗资源的需求和分配，优化医疗服务的利用效率。
三、电子病历分级评价的挑战与未来发展1. 数据隐私与安全电子病历中包含着大量的个人隐私信息，保护数据的安全性和隐私性是电子病历分级评价面临的重要挑战之一。
2. 人工智能技术应用随着人工智能技术的发展，如自然语言处理、机器学习、深度学习等，将为电子病历分级评价提供更多的创新方法和工具。