医学结构化数据挖掘精品PPT课件
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生物医学大数据分析与挖掘ppt课件
20
报告内容
一、生物医学大数据分析挖掘的几个方向 二、基于流感大数据发展流感预测预警新方法
21
临床大数据分析与挖掘-流感危害性预测
y = 31.31 x - 8.85 R2=0.83
通过分析流感监测产生的大数据，社会经济大数据以及大 量基因序列，以及大量的相关性分析，发现了快速预测流 感病毒危害性的新方法
1，目前该方法已经申请了专利。 2，在使用我们的方法向WHO推荐疫苗参考株。 3，Nature Communcations, 2012.
28
X X
X
XX XX
XX
X
29
新华社发布的新闻：我国科学家发明流感 疫苗株快速选择新技术
30
我国2013年华东地区H7N9溯源
进化分析
大规模病毒采样 与基因测序
Based on 7 seasons during 2002-2009.
Du et al. Nature Communications析与挖掘-流感疫苗推荐
大规模病毒采样 与基因测序
流感病毒关联 网络
疫苗推荐
该工作发表在《Nature Communications》上， 被选为亮点文章，并且同期《Nature》杂志也对 该工作进行了报道
商业大数据 生物医学大数据
智能交通
天气预报
股票
? 智慧医疗和
个性化医疗
3
医院信息化产生海量临床数据
临床大数据
4
美国卫生信息化发展计划
2011年，美国卫生信息技术协调官办公室发布全国卫生信息化发展计划，计 划时限2011-2015
5
我国卫生信息化发展计划
35212工程
6
美国VS中国
美国 系统逐步成型、理念推广、政策制定、科 学研究
报告内容
一、生物医学大数据分析挖掘的几个方向 二、基于流感大数据发展流感预测预警新方法
21
临床大数据分析与挖掘-流感危害性预测
y = 31.31 x - 8.85 R2=0.83
通过分析流感监测产生的大数据，社会经济大数据以及大 量基因序列，以及大量的相关性分析，发现了快速预测流 感病毒危害性的新方法
1，目前该方法已经申请了专利。 2，在使用我们的方法向WHO推荐疫苗参考株。 3，Nature Communcations, 2012.
28
X X
X
XX XX
XX
X
29
新华社发布的新闻：我国科学家发明流感 疫苗株快速选择新技术
30
我国2013年华东地区H7N9溯源
进化分析
大规模病毒采样 与基因测序
Based on 7 seasons during 2002-2009.
Du et al. Nature Communications析与挖掘-流感疫苗推荐
大规模病毒采样 与基因测序
流感病毒关联 网络
疫苗推荐
该工作发表在《Nature Communications》上， 被选为亮点文章，并且同期《Nature》杂志也对 该工作进行了报道
商业大数据 生物医学大数据
智能交通
天气预报
股票
? 智慧医疗和
个性化医疗
3
医院信息化产生海量临床数据
临床大数据
4
美国卫生信息化发展计划
2011年，美国卫生信息技术协调官办公室发布全国卫生信息化发展计划，计 划时限2011-2015
5
我国卫生信息化发展计划
35212工程
6
美国VS中国
美国 系统逐步成型、理念推广、政策制定、科 学研究
生物医学大数据分析与挖掘ppt课件
efficient-clinical-trials-with-tissue-phenomics/
13
临床大数据分析与挖掘-临床决策支持
Treatment A Treatment B
Treatment C Treatment D Treatment E
14
临床大数据分析与挖掘-健康评估
统计学建模
综合健康评估
/media/news_stories/2014/140313_2.html
J Breast Cancer 2012 September; 15(3): 265-272
19
临床大数据分析与挖掘-个性化诊疗
P4 Medicine:
personalized: it takes into account a person’s genetic or protein profile. preventive: it anticipates health problems and focuses on wellness, not disease. predictive: it directs appropriate treatment and avoids drug reactions. participatory: it empowers patients to take more responsibility for their health and care.
/connections/2010/Vol4_No1/features_pg2.asp
/blog-41174-719048.html
18
The first human trial of a pioneering personalised cancer treatment developed at Oxford University will begin this week, with the potential to tackle a wide range of latestage cancers.
医学数据挖掘网络分析优质PPT课件
网络的表示方式
列表式
基因1
基因2
边权重
基因1
基因3
边权重
……
基因n-1
矩阵式
0-1矩阵 权重矩阵
基因n 边权重
x1
x2 ... xN1
xN
x1
0 1 ...... 0 1
x2
1
0 ...... 1
0
... ...... ...... ...... ......
三、蛋白质互作网络
三、蛋白质互作网络
(一) 蛋白质互作检测技术
1. 免疫共沉淀技术（co-immunoprecipitation）
2. 酵母双杂交（yeast two hybrid，Y2H）
Node: proteins, Edge: interaction relationships, Un-directed
出的边的数目称为节点v的出度，指向节点v的边数 则称为节点v的入度。
节点A的连通度为3
节点A的入度为1，出度为2
连通度的应用
Barabási et al
Hub nodes
(二) 聚类系数（clustering coefficient ）
无向网络中
Cv C C n k 2k(k 2n 1 )
节点代表生物分子，边代表他们之间在生命过 程中的某种关系
网络的基本概念
网络的定义 以图G= (V, E)表示网络，其中：
V 是网络的节点集合，每个节点代表一个要分析 的对象；
E 是边的集合，每条边代表节点之间的相互关系。
无向网络
有向网络
二加分权网网络络与等权网络
· 2012年8月 中国 哈尔滨
医学科研数据挖掘概述ppt课件
6. 偏差分析(deviation)
在偏差中包括很多有用的知识，数据库中的数据 存在很多异常情况，发现数据库中数据存在的异常情 况是非常重要的。偏差检验的基本方法就是寻找观察 结果与参照之间的差别。
六、挖掘方法
1. 关联分析法 2. 决策树 3. 人工神经网络 4. 遗传算法 5. 聚类分析 6. 序列模式分析
1. 关联分析(association analysis)
关联规则挖掘是由rakesh apwal等人首先提出。 两个或两个以上变量的取值之间存在某种规律性， 就称为关联。数据关联是数据库中存在的一类重 要的、可被发现的知识。关联分为简单关联、时 序关联和因果关联。关联分析的目的是找出数据 库中隐藏的关联网。一般用支持度和可信度两个 阀值来度量关联规则的相关性，还不断引入兴趣 度、相关性等参数，使得所挖掘的规则更符合需 求。
数据的转换：将数据转换成一个分析模型。这个 分析模型是针对挖掘算法建立的。建立一个真正 适合挖掘算法的分析模型是数据挖掘成功的关键。
数据挖掘：对所得到的经过转换的数据进行挖掘。 结果分析：解释并评估结果。其使用的分析方法
一般应作数据挖掘操作而定。 知识的同化：将分析所得到的知识集成到业务信
息系统的组织结构中去。
5. 聚集分析（Cluster analysis ，CA）
聚集是把整个数据库分成不同的群组。它的 目的是要群与群之间差别很明显, 而同一个群之 间的数据尽量相似。此外聚类分析可以作为其他 算法( 如特征和分类等) 的预处理步骤, 之后这些 算法再在生成的簇上进行处理。与分类不同, 在 开始聚集之前不知道要把数据分成几组, 也不知 道怎么分( 依照哪几个变量) 。因此在聚集之后要 有一个对业务很熟悉的人来解释这样分群的意义 。很多情况下一次聚集得到的分群对某个业务来 说可能并不好, 这时就需要删除或增加变量以影 响分群的方式, 经过几次反复之后才能最终得到 一个理想的结果。聚类方法主要有两类: 统计方 法和神经网络方法。
在偏差中包括很多有用的知识，数据库中的数据 存在很多异常情况，发现数据库中数据存在的异常情 况是非常重要的。偏差检验的基本方法就是寻找观察 结果与参照之间的差别。
六、挖掘方法
1. 关联分析法 2. 决策树 3. 人工神经网络 4. 遗传算法 5. 聚类分析 6. 序列模式分析
1. 关联分析(association analysis)
关联规则挖掘是由rakesh apwal等人首先提出。 两个或两个以上变量的取值之间存在某种规律性， 就称为关联。数据关联是数据库中存在的一类重 要的、可被发现的知识。关联分为简单关联、时 序关联和因果关联。关联分析的目的是找出数据 库中隐藏的关联网。一般用支持度和可信度两个 阀值来度量关联规则的相关性，还不断引入兴趣 度、相关性等参数，使得所挖掘的规则更符合需 求。
数据的转换：将数据转换成一个分析模型。这个 分析模型是针对挖掘算法建立的。建立一个真正 适合挖掘算法的分析模型是数据挖掘成功的关键。
数据挖掘：对所得到的经过转换的数据进行挖掘。 结果分析：解释并评估结果。其使用的分析方法
一般应作数据挖掘操作而定。 知识的同化：将分析所得到的知识集成到业务信
息系统的组织结构中去。
5. 聚集分析（Cluster analysis ，CA）
聚集是把整个数据库分成不同的群组。它的 目的是要群与群之间差别很明显, 而同一个群之 间的数据尽量相似。此外聚类分析可以作为其他 算法( 如特征和分类等) 的预处理步骤, 之后这些 算法再在生成的簇上进行处理。与分类不同, 在 开始聚集之前不知道要把数据分成几组, 也不知 道怎么分( 依照哪几个变量) 。因此在聚集之后要 有一个对业务很熟悉的人来解释这样分群的意义 。很多情况下一次聚集得到的分群对某个业务来 说可能并不好, 这时就需要删除或增加变量以影 响分群的方式, 经过几次反复之后才能最终得到 一个理想的结果。聚类方法主要有两类: 统计方 法和神经网络方法。
医学数据分析课件
2
3
早期的医学数据分析主要采用描述性统计方法，如平均数、标准差等，用于描述数据的集中趋势和离散程度。
起步阶段
随着计算机技术和统计方法的不断发展，医学数据分析逐渐向更加复杂的方法过渡，如相关分析、回归分析、聚类分析等。
探索阶段
现代医学数据分析已经广泛应用于医学研究和临床实践的各个领域，如疾病预测、药物研发、治疗决策等。
机器学习基础
机器学习的应用
02
机器学习在医学领域的应用也越来越广泛，如医学图像分析、疾病预测、个性化治疗等。
机器学习的优势
03
机器学习能够从大量数据中自动提取特征和模式，对复杂的数据进行分析，提高诊断和预测的准确性。
决策树算法
是一种常见的分类算法，通过将数据集划分为不同的子集，建立一棵决策树，用于分类和预测。
总结词
详细描述
药物效果数据分析
THANK YOU.
谢谢您的观看
总结词
病例数据分析
流行病学数据分析
流行病学数据分析可以了解疾病在人群中的分布特征和影响因素，为防控措施的制定提供科学依据。
总结词
流行病学数据分析是医学数据分析的一个重要方向。通过对疾病在人群中的分布特征和影响因素的分析，可以了解疾病的流行趋势和传播路径，为防控措施的制定提供科学依据。流行病学数据分析包括对疾病的发病率、死亡率、传染率等方面的分析。
单样本t检验、两样本t检验、配对t检验、独立样本t检验
单样本t检验
用于检验一个样本均值是否显著不同于已知的参考值。
两样本t检验
用于比较两个独立样本的均值是否存在显著差异。
配对t检验
用于比较两个相关样本的均值是否存在显著差异。
独立样本t检验
用于比较两个独立样本的均值是否存在显著差异。
数据挖掘与医院管理统计PPT课件
（二）医院信息系统数据挖掘实例 3.数据源 以ERP为核心的医院人财物运营数据
医疗与运营信息
相互关联、交互、作用
系统关联性 流程连续性 操作时效性 内容约束性
35
二、数据挖掘示例
（二）医院信息系统数据挖掘实例
4.基于患者服务标准的主题数据集设计
诊疗活动 基于患者诊疗事务信息 数据梳理归纳
主题数据集类别
二、数据挖掘示例
（一）什么是数据挖掘？
数据挖掘（Data Mining，DM）又称数据库中的知识发 现（Knowledge Discover in Database，KDD），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信息的过程。
诊断类 治疗类 服务类 手术类 抢救类 管理类 …………
疾病种类、参 与者与维度
挂号、住院登记
确定主题
门急诊就诊、体检 入科
检验 治疗
用药
辅诊ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ手术
结帐
设计主题模型 定义数据集
与HIS后台关联 建立数据集结构 动态数据静态转储 数据核查与标准化
出院
生成数据集
36
1.住院病人数据集 2.门诊病人数据集 3.手术病人数据集 4.业务人员数据集 5.药品材料数据集 6.仪器设备数据集 8.辅助检查数据集 9.检验信息数据集 10.床位配置数据集
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
度自动化地分析数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在
的规律，帮助决策者调整策略，减少风险，做出正确的决策
。
24
二、数据挖掘示例
医疗与运营信息
相互关联、交互、作用
系统关联性 流程连续性 操作时效性 内容约束性
35
二、数据挖掘示例
（二）医院信息系统数据挖掘实例
4.基于患者服务标准的主题数据集设计
诊疗活动 基于患者诊疗事务信息 数据梳理归纳
主题数据集类别
二、数据挖掘示例
（一）什么是数据挖掘？
数据挖掘（Data Mining，DM）又称数据库中的知识发 现（Knowledge Discover in Database，KDD），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信息的过程。
诊断类 治疗类 服务类 手术类 抢救类 管理类 …………
疾病种类、参 与者与维度
挂号、住院登记
确定主题
门急诊就诊、体检 入科
检验 治疗
用药
辅诊ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ手术
结帐
设计主题模型 定义数据集
与HIS后台关联 建立数据集结构 动态数据静态转储 数据核查与标准化
出院
生成数据集
36
1.住院病人数据集 2.门诊病人数据集 3.手术病人数据集 4.业务人员数据集 5.药品材料数据集 6.仪器设备数据集 8.辅助检查数据集 9.检验信息数据集 10.床位配置数据集
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
度自动化地分析数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在
的规律，帮助决策者调整策略，减少风险，做出正确的决策
。
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二、数据挖掘示例
医学数据挖掘第1章.ppt
当面对越来越多迅速膨胀的大型数据库时，医生 们渴望去理解数据中包含的信息，盼望获得有价值的 知识！
数据挖掘与知识发现
原有的决策支持系统（DSS）和领导执行系统（EIS） 已不能满足需要。数据挖掘概念的提出，使人们有能力 克服这些困难，去发掘出蕴藏在数据中的信息和知识。 数据挖掘是目前国际上数据库和信息决策领域的最前沿 研究方向之一。
1.4 数据挖掘工具——SQL Server 2005
1.5数据挖掘技术在医学领域中的应用特点、现状及展望
1.医学数据的特点以及医学数据挖掘的独特性
医学信息蕴含了医疗过程和医患活动的全部数据资源，既有有关临床的医 疗信息又有医院管理的信息，尤其是前者反映了医学的独特性。这些信息具 有模式的多态性(纯数据、图像、信号、文字记录等)、不完整性(疾病信息的 客观不完整和描述疾病的主观不完整)、较强时间性、复杂性和冗余性。加之 其低数学特征、非规范化形式以及医患信息的不对称和医学资料涉及较多的 伦理、法律问题,从而决定了医学数据挖掘的独特性。
数据挖掘技术在医学领域中的应用越来越广泛（2）
数据挖掘在医学上的应用有其自身的优势，医学系统收集 到的数据大多是实际诊断和运作数据真实可靠、不受其他 因素影响的，这对于不断提高挖掘的质量是有利的条件。
随着电子病历的推广，用计算机存储病案在医院已经比较 普遍。如果各医院将收集的数据进一步汇总，从些数据中 发现各种疾病之间的相互关系、各种疾病的发展规律，分 析各种治疗方案的治疗效果，对疾病的诊断、治疗和医学 研究都非常有价值。
数据挖掘技术在医学领域中的应用越来越广泛2数据挖掘在医学上的应用有其自身的优势医学系统收集到的数据大多是实际诊断和运作数据真实可靠不受其他因素影响的这对于不断提高挖掘的质量是有利的条件
数据挖掘与知识发现
原有的决策支持系统（DSS）和领导执行系统（EIS） 已不能满足需要。数据挖掘概念的提出，使人们有能力 克服这些困难，去发掘出蕴藏在数据中的信息和知识。 数据挖掘是目前国际上数据库和信息决策领域的最前沿 研究方向之一。
1.4 数据挖掘工具——SQL Server 2005
1.5数据挖掘技术在医学领域中的应用特点、现状及展望
1.医学数据的特点以及医学数据挖掘的独特性
医学信息蕴含了医疗过程和医患活动的全部数据资源，既有有关临床的医 疗信息又有医院管理的信息，尤其是前者反映了医学的独特性。这些信息具 有模式的多态性(纯数据、图像、信号、文字记录等)、不完整性(疾病信息的 客观不完整和描述疾病的主观不完整)、较强时间性、复杂性和冗余性。加之 其低数学特征、非规范化形式以及医患信息的不对称和医学资料涉及较多的 伦理、法律问题,从而决定了医学数据挖掘的独特性。
数据挖掘技术在医学领域中的应用越来越广泛（2）
数据挖掘在医学上的应用有其自身的优势，医学系统收集 到的数据大多是实际诊断和运作数据真实可靠、不受其他 因素影响的，这对于不断提高挖掘的质量是有利的条件。
随着电子病历的推广，用计算机存储病案在医院已经比较 普遍。如果各医院将收集的数据进一步汇总，从些数据中 发现各种疾病之间的相互关系、各种疾病的发展规律，分 析各种治疗方案的治疗效果，对疾病的诊断、治疗和医学 研究都非常有价值。
数据挖掘技术在医学领域中的应用越来越广泛2数据挖掘在医学上的应用有其自身的优势医学系统收集到的数据大多是实际诊断和运作数据真实可靠不受其他因素影响的这对于不断提高挖掘的质量是有利的条件
医学结构化数据挖掘
3
医学结构化数据挖掘 医学结构化数据挖掘概述 医学结构化数据产生 •医学结构化数据来源 日常医疗实践，如医学影像处理的PAC S系统、临床检验的LIS系统等信息化管理 系统。 患者角度：登记挂号、就诊、开单检查…
4
医院角度：各科室信息的统计和汇总。 非结构化数据（如手写病历 、检验报告单）经录入可以转化为结 构化数据。 医学结构化数据挖掘
医学结构化数据挖掘 医学结构化数据挖掘的应用研究 文献数据库的数据挖掘 大量的中医药信息的流失影响中医药学 的发展建设中医药科技信息数据库、实现 “数字中医学”。 目前，国内外已建成的中医药相关数据 库有近百个，以文字描述性数据库为主。
12
医学结构化数据挖掘
方便了研究。 周连菊等建立的“《黄帝内经》计算 机检索数据库系统”； 南京中医药大学研制出的“针 灸腧穴文献资料检索系统”； 上海中医药大学研制的“《针 灸大全》检索系统”；
医学结构化数据挖掘
3）开发面向中医药方剂的数据挖掘平台 如浙大设计和开发的面向中医药方剂的数 据挖掘平台。
医学结构化数据挖掘
方剂选择系统 面向中医药方剂的数据 挖掘平台
数据规范加工以及预 Байду номын сангаас理系统
高频分析系 统 关联规则分 析系统 聚类/分类 分析系统 挖掘算法性 能评价系统
挖掘算法系统
23
医学结构化数据挖掘 中医证候分析
— 第 10 章— 数据挖掘
数据挖掘在医学中的应用
2018年8月3日星期五
医学数据仓库与数据挖掘
1
第十章 医学数据挖掘
• 医学结构化数据挖掘 医学结构化数据挖掘概述 医学结构化数据挖掘的应用研究 • 医学文本数据挖掘 文本数据挖掘概述 医学文本数据挖掘的应用研究
医学结构化数据挖掘 医学结构化数据挖掘概述 医学结构化数据产生 •医学结构化数据来源 日常医疗实践，如医学影像处理的PAC S系统、临床检验的LIS系统等信息化管理 系统。 患者角度：登记挂号、就诊、开单检查…
4
医院角度：各科室信息的统计和汇总。 非结构化数据（如手写病历 、检验报告单）经录入可以转化为结 构化数据。 医学结构化数据挖掘
医学结构化数据挖掘 医学结构化数据挖掘的应用研究 文献数据库的数据挖掘 大量的中医药信息的流失影响中医药学 的发展建设中医药科技信息数据库、实现 “数字中医学”。 目前，国内外已建成的中医药相关数据 库有近百个，以文字描述性数据库为主。
12
医学结构化数据挖掘
方便了研究。 周连菊等建立的“《黄帝内经》计算 机检索数据库系统”； 南京中医药大学研制出的“针 灸腧穴文献资料检索系统”； 上海中医药大学研制的“《针 灸大全》检索系统”；
医学结构化数据挖掘
3）开发面向中医药方剂的数据挖掘平台 如浙大设计和开发的面向中医药方剂的数 据挖掘平台。
医学结构化数据挖掘
方剂选择系统 面向中医药方剂的数据 挖掘平台
数据规范加工以及预 Байду номын сангаас理系统
高频分析系 统 关联规则分 析系统 聚类/分类 分析系统 挖掘算法性 能评价系统
挖掘算法系统
23
医学结构化数据挖掘 中医证候分析
— 第 10 章— 数据挖掘
数据挖掘在医学中的应用
2018年8月3日星期五
医学数据仓库与数据挖掘
1
第十章 医学数据挖掘
• 医学结构化数据挖掘 医学结构化数据挖掘概述 医学结构化数据挖掘的应用研究 • 医学文本数据挖掘 文本数据挖掘概述 医学文本数据挖掘的应用研究
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医学结构化数据挖掘
辛亥革命以前: 中医药学古籍文献13000多 种
辛亥革命以后: 中医药图书12000多种，中 医期刊230多种 1987~2003年发表：中医药文献530700
篇 –医院信息管理系统
医生诊病问题：个人临床经验有限，难以 从复杂
医学结构化数据挖掘
混乱数据中提取知识。 挖掘对象：存储于HIS的大量病案数据
为研究中医古籍提供了快捷的浏览和检索 手段，方便了我们对中医古籍的研究。
医学结构化数据挖掘
医院信息管理系统中的数据挖掘 从完整的病案信息取得统计原始数据，
为医疗管理及主管部门的决策提供前瞻性资 料。 案例：
刘丹红等人用上呼吸道感染病例的病案 首页数据和决策树分析法建立病情危重度分 类评价模型；
医学结构化数据挖掘
医学结构化数据挖掘
随机筛选与意外发现定向挖掘 用数据挖掘去寻找先导化合物，指导中药新 药的研究和开发，缩短中药研究开发的周期。 （2）开发中药复方 经验开发模式数据挖掘和KDD技术开 （3）研究中药指纹图谱 用数据挖掘技术去发现和解析中药指纹图谱 潜在信息，评价和控制中药质量及研究中药 定量组效之间的关系。
医学结构化数据挖掘
（2）药对研究 方剂配伍规律的研究需在药对研究的基础上 从简到繁进一步深化； 高频用药组合分析是对药对分析的扩展。 如浙江大学用Apriori算法对三 个数据库中的方剂进行高频用药的知识发现 和比较，与中国中医药对数据库中收录的药 对进行对比分析，得到一系列实验结果。
（
医学结构化数据挖掘
理可有效存储和处理。如医学病历。 非结构化医学数据：本身无规范结构、内容
较复杂。如医学多媒体数据、文本数据等。
医学结构化数据挖掘
医学结构化数据挖掘概述 医学结构化数据产生 •医学结构化数据来源 日常医疗实践，如医学影像处理的PAC S系统、临床检验的LIS系统等信息化管理 系统。 患者角度：登记挂号、就诊、开单检查…
3）开发面向中医药方剂的数据挖掘平台 如浙大设计和开发的面向中医药方剂的数
据挖掘平台。
医学结构化数据挖掘
医学结构化数据挖掘
中医证候分析
（1）辨证论治思维模式多元化遣方用药模式 利用数据挖掘技术分析病、证、方、药之间
的关系和规律，从药方证病的关系分析其制方的 思维模式。 （2）对中医证候进行聚类挖掘，寻找与某些症状相 似的证候。 （3）建立和使用针对特殊问题的概化模型
为医生提供极具价值的知识，优化传统医 疗方案。
HIS=MIS+CIS HIS：医院信息管理系处理医院内部管理方 面 CIS：临床信息系统处理以患者为中心 的一系列相关信息
医学结构化数据挖掘
挖掘示例：从CIS数据库分析某种疾病治疗过 程中诱发其他疾病的概率与时间的关系等。
基于数据建模建立智能决策支持系统，加速 中医药现代化、规范化和知识化进程。
医学文本数据挖掘
文本数据挖掘概述 文本数据挖掘的定义 文本数据挖掘定义 从大量文本数据中抽取有效、新颖、 可理解、最终可用的、散布在文本文件中 的有价值的知识，并且运用这些知识更好 地组织信息的过程。
医院角度：各科室信息的统计和汇总。 非结构化数据（如手写病
历、检验报告单）经录入可以转化为 结构化数据。 医学结构化数据挖掘
医学结构化数据挖掘
中医学结构化数据存在形式：文献数据库、临 床数据库。
下面从三方面介绍医学结构化数据挖掘： –中医药文献数据库
挖掘对象：包含于中医药古籍文献以及 当前的研究文献中的海量中医药数据。提 取知识。
医学结构化数据挖掘
（4）中医药信息化研究 对古语言和纯文本为主的中医药理论和实
践进行结构化解释，促进中医药信息结构化、 中药临床功效的规范化和标准化。 方剂数据库中的数据挖掘 （1）探讨复方配伍规律
如姚美村等人用关联规则分析技术对治疗 消渴病的中药复方配伍的科学内涵进行探索性 分析研究，建立复方特征数据库。
决策树、神经网络、粗糙集等：对病历记录 挖掘，构造相应疾病的分类模型，并对每种 疾病找出效果较好的治疗方案。
关联规则：挖掘哪些疾病并发的可能性较高， 某些疾病与年龄、性别、居住地、
医学结构化数据挖掘
职业、生活习惯等的关系。 序列模型挖掘：病人的病情发展情况预
测。 中医药领域的数据挖掘
（1）寻找新药先导化合物
–方剂数据库 挖掘对象：医药复方。挖掘隐含于复
方的对疾病认识和治疗的科学规律，补充
医学结构化数据挖掘
中医药专家系统知识库。 复方新药的经验开发模式：根据自身
知识与经验组方临床验证疗效好 药理学、中药化学研究。
复方新药的新开发模式：利用数据挖 掘和KDD技术开发研制中药复方。
医学结构化数据挖掘
医学结构化数据挖掘的应用研究 文献数据库的数据挖掘 大量的中医药信息的流失影响中医药学 的发展建设中医药科技信息数据库、实现 “数字中医学”。 目前，国内外已建成的中医药相关数据 库有近百个，以文字描述性数据库为主。
— 第 10 章— 数据挖掘
数据挖掘在医学中的应用
第十章 医学数据挖掘
• 医学结构化数据挖掘 医学结构化数据挖掘概述 医学结构化数据挖掘的应用研究
• 医学文本数据挖掘 文本数据挖掘概述 医学文本数据挖掘的应用研究
医学数据挖掘
医学数据挖掘面向整个医学数据库或医学 信息集合提供知识和决策，是医疗决策支持系 统的重要组成部分。 • 医学数据 结构化医学数据：数据结构明确、内容经整
医学结构化数据挖掘
方便了研究。 周连菊等建立的“《黄帝内经》计算
机检索数据库系统”； 南京中医药大学研制出的“针
灸腧穴文献资料检索系统”； 上海中医药大学研制的“《针
灸大全》检索系统”；
医学结构化数据挖掘 陕西中医学院研制的“针灸甲乙经通检系
统”； 中国中医研究院研制的“ACULARS针灸文
献检索系统”。
利用贝叶斯神经网络找出抗精神病药物 与心肌炎和心脏病发作的关系；
粗集理论用于肺癌的诊断、宫颈癌病变 的检测等。 常用数据挖掘方法有很多种，它们
分别从不同侧面、不同角度反映事物的 本质：
医学结构化数据挖掘
统计分析和可视化技术：挖掘不同疾病在不 同年龄段的至于时间、治愈率、平均费用等； 不同疾病的地区分布情况等。