医院信息数据挖掘及数据可视化
数据挖掘在医院数据统计分析工作中的运用探讨
数据挖掘在医院数据统计分析工作中的运用探讨随着信息技术和数据管理的不断发展，医院在进行数据统计分析工作时，开始越来越多地使用数据挖掘技术。
数据挖掘是一种利用各种算法和技术，从大规模的数据中发现隐藏的模式和规律的过程。
在医院的数据统计分析工作中，数据挖掘的应用不仅可以帮助医院更好地了解患者的健康状况和病情发展趋势，还可以为医院的管理决策提供有力的支持。
本文将就数据挖掘在医院数据统计分析工作中的运用进行探讨。
1. 帮助医院更好地了解患者的健康状况医院每天都会产生大量的医疗数据，包括患者的病历记录、化验检查报告、影像检查结果等。
这些数据的规模庞大，常常会使医院的医务人员难以从中找到有用的信息。
而数据挖掘技术可以有效地帮助医院从海量的数据中发现患者的健康状况和疾病发展趋势，为医院的临床医疗工作提供支持。
2. 为医院的管理决策提供有力的支持数据挖掘不仅可以帮助医院更好地了解患者的健康状况，还可以为医院的管理决策提供有力的支持。
医院的管理工作需要大量的数据支持，通过数据挖掘技术可以对医院的运营情况、资源利用情况、患者满意度等方面进行深入分析，为医院的管理决策提供科学依据。
1. 通过数据挖掘技术挖掘患者疾病发展规律医院可以利用数据挖掘技术挖掘患者疾病的发展规律。
通过对历史医疗数据的分析，可以发现某种疾病的发病规律、高发人群特征、发病趋势等，为医院的临床医疗工作提供重要参考。
2. 通过数据挖掘技术对医院的运营情况进行分析医院可以利用数据挖掘技术对医院的运营情况进行分析。
可以通过分析医院的门诊量、住院量、手术量等数据，发现患者就诊的规律和趋势，为医院的资源配置和医疗服务提供科学依据。
1. 数据质量和数据安全问题医院的医疗数据往往涉及患者的隐私信息，数据的质量和安全性是数据挖掘在医院数据统计分析工作中面临的主要挑战。
医院可以通过加强信息安全管理，规范数据采集和存储流程，提高管理人员和技术人员的安全意识，从源头上保障数据的质量和安全性。
医疗行业中的大数据分析技巧
医疗行业中的大数据分析技巧在当代社会，随着科技的不断进步和互联网的普及，大数据正逐渐成为重要的资源。
医疗行业作为一个信息密集型的行业，也受益于大数据分析技术的发展。
本篇文章将介绍医疗行业中的大数据分析技巧，以及如何合理运用这些技巧来提升医疗服务的质量和效率。
一、数据收集与处理在进行大数据分析之前，首先需要进行数据的收集和处理。
医疗行业中的数据可以来自于医院的电子病历、医疗设备的传感器数据、社交媒体上的患者反馈等多个渠道。
对于这些数据，需要经过清洗、整合和转换等工作，以确保数据的准确性和一致性。
二、数据挖掘与分析在数据收集与处理完成后，接下来是数据挖掘与分析阶段。
数据挖掘是指从大量的数据中发现隐藏的模式、趋势和关联规则，以便为医疗决策提供支持。
在医疗行业中，可以利用数据挖掘技术来帮助医生诊断疾病、预测患者的健康状况、优化治疗方案等。
三、数据可视化与呈现数据可视化是将大数据分析结果以图表、图形等形式展示出来，旨在帮助用户更好地理解和利用数据。
在医疗行业中，数据可视化可以用于展示患者的健康指标变化、医院的业务运营情况等。
通过直观的可视化图表，医生和决策者可以更好地把握数据所传递的信息，从而做出更明智的决策。
四、预测分析与风险评估预测分析是指基于历史数据和统计模型，预测未来事件的发生概率和趋势。
在医疗行业中，可以利用预测分析技术来预测患者的病情发展、流行病的传播趋势等，以便提前做好相应的准备和调整。
此外，还可以通过风险评估模型，对患者的风险进行评估和分类，以便采取针对性的预防和干预措施。
五、隐私保护与数据安全在进行大数据分析时，保护患者的隐私和数据的安全是一个重要的问题。
医疗行业中的数据具有敏感性，因此需要采取一系列措施来保障数据的隐私和安全。
例如，对数据进行匿名化处理、采用加密算法保护数据的传输和存储、建立权限管理机制等。
六、医疗决策与服务优化最终，通过大数据分析技巧，可以为医疗决策和服务优化提供有力支持。
医院信息系统中数据挖掘技术的应用
医院信息系统中数据挖掘技术的应用随着信息技术的不断发展，医院信息系统在提高医疗质量、提升医疗效率和优化医疗资源方面发挥着越来越重要的作用。
在医院信息系统中，数据是一种非常宝贵的资源，通过对这些数据进行挖掘，可以为医院提供丰富的信息和洞察，帮助医院管理者做出更明智的决策，提高医院的整体运营效率和服务质量。
本文将就医院信息系统中数据挖掘技术的应用进行详细的介绍。
数据挖掘技术是利用各种数据挖掘方法和工具对海量数据进行分析和处理，从中发现潜在的关联、规律和趋势。
在医院信息系统中，数据挖掘技术可以帮助医院管理者发现患者的病例特征、疾病的传播规律、医疗资源的利用情况、医院的运营情况等各种有价值的信息，为医院的管理和决策提供科学的依据。
数据挖掘技术主要包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测和预测等方法。
分类是指根据已知类别对数据进行分类，比如将患者分为不同的病种；聚类是将相似的数据点归于同一类别，比如将患者按病情相似度进行分组；关联规则挖掘是在大规模数据中寻找各种项目之间的关联关系，比如患者就诊的时间和就诊科室之间的关联；异常检测是检测异常值和离群点，比如发现异常的患者病历；预测是基于已知数据对未来事件进行预测，比如患者未来的病情发展趋势等。
1. 患者病例特征挖掘医院信息系统中积累了大量的患者病历数据，通过对这些数据进行挖掘，可以发现不同患者的病例特征和疾病发展规律。
通过分类和聚类方法，可以将患者按病情相似度进行分组，帮助医生更好地制定诊疗方案和进行个性化治疗。
通过关联规则挖掘方法，可以找出患者就诊的时间和就诊科室之间的关联规律，为医院的排班和资源配置提供参考依据。
2. 疾病传播规律挖掘在医院信息系统中记录了大量的疾病患者就诊信息，通过对这些数据进行挖掘，可以发现疾病的传播规律和扩散趋势。
通过关联规则挖掘方法，可以找出不同疾病之间的传播关联关系，帮助医院建立疾病防控模型和制定应对策略。
通过预测方法，可以对未来疾病传播趋势进行预测，帮助医院及时采取预防措施。
医疗健康大数据挖掘与可视化分析研究
医疗健康大数据挖掘与可视化分析研究随着大数据技术的快速发展，医疗健康领域的数据量也在不断增长。
如何从这些庞大、复杂的数据中挖掘有价值的信息，成为了医疗健康大数据挖掘与可视化分析的研究方向。
1. 数据挖掘在医疗健康领域的应用医疗健康领域的数据可以分为病人个人信息、病历信息、医学影像信息等。
这些信息在数量和复杂度上都很大，如何通过数据挖掘方法，筛选出有用的信息，帮助医护人员做出准确的判断和决策，提高患者的治疗效果，是医疗健康大数据挖掘的重要应用领域。
以病历信息为例，利用数据挖掘方法，可以对疾病的发生、治疗效果、预后等方面进行分析和预测。
例如，在癌症治疗领域，可以通过分析患者基因组信息、肿瘤组织学信息、药物治疗方案等，预测患者的治疗反应和生存期等影响因素，帮助医生制定更加精准的个性化治疗方案。
2. 数据可视化在医疗健康领域的应用大数据挖掘分析所得的结果往往需要通过可视化手段进行呈现，以便医护人员快速准确地理解和利用。
医疗健康领域的数据可视化，除了传统的2D和3D图像外，还有更加立体、真实的虚拟现实技术，也逐渐应用于医疗健康领域。
在医学影像领域，利用可视化技术，可以对肿瘤、心脏等方面的影像进行三维重建，帮助医生更好地诊断和治疗。
在VR技术下，医生可以通过身临其境的方式，切身了解手术场景、手术步骤和手术风险等，提高手术的成功率和安全性。
3. 数据挖掘与可视化结合的研究数据挖掘与可视化结合起来，可以进一步提高医疗健康领域的数据分析效果。
例如，在医疗健康领域的肺癌治疗方面，可以利用数据挖掘方法，从临床数据中挖掘出影响肺癌生存期的因素，进而利用可视化技术直观展示出这些因素和治疗效果之间的关联，帮助医生更好地指导患者的治疗方向。
此外，数据挖掘和可视化还可以帮助医院管理，例如，可以通过分析患者住院时间、医生就诊时间等，优化医院资源分配，提高诊疗效率。
总之，医疗健康大数据挖掘与可视化分析在医疗健康行业发挥了重要的作用。
基于数据挖掘的医疗数据可视化系统设计
基于数据挖掘的医疗数据可视化系统设计在当今的信息时代，数据已经成为了我们生活中不可替代的一部分。
在医疗行业中，数据同样发挥着至关重要的作用。
通过数据挖掘与分析，我们可以了解更多有关身体健康的信息。
然而，大量的数据是需要通过一定的方式进行可视化展示，这也是医疗数据可视化的意义所在。
一、医疗数据可视化的意义为了更好地利用医疗数据，可视化已经成为了不可或缺的一个步骤。
可视化可以帮助医疗工作者更加清晰地了解数据，从而快速找到数据的规律以及存在的问题。
同时，可视化也可以帮助患者更加直观地了解自己的病情，从而提升医疗服务的质量和效益。
二、医疗数据可视化的技术医疗数据可视化需要用到许多技术，例如数据挖掘、数据分析以及数据可视化技术等。
其中，数据挖掘与分析是整个可视化的前提条件，这也是医疗数据可视化技术的核心。
在数据挖掘和分析过程中，需要先对大量的数据进行清洗、整理和归类，然后对数据进行统计分析和模型构建。
随后，再通过图表、图像等形式进行可视化呈现。
三、医疗数据可视化系统的设计在实际的医疗数据可视化系统设计中，需要充分考虑到用户的需求。
首先，系统的设计需要考虑到数据可视化的形式，比如图表、图像等。
其次，系统需要考虑到用户的体验，包括交互方式、操作流程以及控件设计等。
最后，系统还需要考虑到数据的安全性和隐私保护。
四、案例分析为了更好地了解医疗数据可视化系统的设计与应用，以下就介绍一个工业案例。
该案例是一个基于数据挖掘的医疗数据可视化系统，旨在帮助医疗工作者和患者更好地了解身体健康情况。
首先，该系统通过用户输入各项健康数据，并使用数据挖掘算法进行分析。
随后，再将这些数据呈现在一个集中的可视化界面上。
在这个界面中，用户可以选择不同的图表来查看自己的健康数据。
例如，用户可以选择心率图表、血压图表或者运动量图表等等。
在用户选择了相应的图表后，系统会通过数据可视化技术将数据呈现在相应的图表中。
通过这种方式，用户可以快速了解自己的身体健康情况，从而采取相应的措施来保护和改善自己的健康状况。
医疗数据分析与可视化
深入挖掘数据价 值：利用人工智 能和大数据技术 对医疗数据进行 更深入的挖掘和 分析，发现隐藏 在数据中的价值。
强化数据治理： 建立完善的医疗 数据治理体系， 保障数据的安全 性和可靠性，为 数据分析与可视
化提供基础。
跨学科合作：加 强医学、计算机 科学、统计学等 跨学科的合作， 共同推进医疗数 据分析与可视化
医疗数据规模不 断扩大，为数据 分析提供了更多 的样本和数据来 源。
医疗数据分析技 术不断发展，为 数据的处理、分 析和挖掘提供了 更加强大的工具 和手段。
可视化技术不断 进步，为数据的 呈现和展示提供 了更加直观和易 于理解的方式。
医疗领域的竞争 日益激烈，对于 数据分析与可视 化技术的需求也 日益增加，为相 关领域的发展提 供了更加广阔的 市场和前景。
柱状图：用于比较不同类别 的数据
折线图：用于显示数据的趋 势和变化
散点图：用于展示两个变量 之间的关系
饼图：用于展示数据的比例 和占比
折线图：用于展示医疗数据 的变化趋势，例如病患的生 命体征变化。
甘特图：用于医疗项目进度 管理，直观展示项目的时间 轴和进度。
散点图：用于展示两个变量 之间的关系，例如药物剂量
与疗效的关系。
热力图：用于展示医疗数据 的密度和分布情况，例如病
患年龄分布情况。
提高数据可读性： 通过图形、图表等 方式呈现医疗数据， 更直观易懂。
发现数据中的规律： 可视化过程有助于 发现数据中的关联 和规律，为医疗决 策提供依据。
提升诊断和治疗水 平：通过数据可视 化，医生可以更准 确地诊断病情、制 定治疗方案。
预测疾病趋势：利 用数据可视化工具 ，可以对疾病的发 生和传播进行预测 ，提前采取防控措 施。
医疗数据分析中的可视化技术研究
医疗数据分析中的可视化技术研究在当今数字化的时代，医疗领域产生了海量的数据。
这些数据包含了患者的基本信息、症状、诊断结果、治疗方案以及后续的康复情况等。
如何有效地分析和理解这些复杂且庞大的数据，成为了医疗领域的重要挑战。
可视化技术作为一种强大的工具，为医疗数据分析带来了新的机遇和可能。
一、医疗数据的特点与分析需求医疗数据具有多源性、高维度、复杂性和动态性等特点。
不同的医疗设备、信息系统和医疗机构都在不断产生各种类型的数据，如电子病历、医学影像、实验室检测结果等。
这些数据不仅数量巨大，而且结构多样，包含了文本、数字、图像等多种形式。
医疗数据分析的需求主要包括疾病监测、医疗质量评估、治疗效果评估、医疗资源优化配置等方面。
例如，通过对某种疾病在特定地区和人群中的发病情况进行分析，可以及时采取预防措施；评估不同治疗方案对患者的效果，有助于为患者提供个性化的医疗服务；分析医疗资源的使用情况，能够合理分配资源，提高医疗系统的效率。
二、可视化技术在医疗数据分析中的作用可视化技术能够将复杂的数据以直观、易懂的图形、图表等形式呈现出来，帮助医疗专业人员更快速、准确地理解数据。
首先，它有助于发现数据中的模式和趋势。
例如，通过绘制患者体温、血压等生命体征的变化曲线，可以清晰地看到病情的发展趋势。
其次，可视化能够揭示数据之间的关系。
比如，将药物使用情况与治疗效果相关联，直观地展示出药物的有效性。
再者，可视化可以帮助发现异常值和离群点。
在大量的医疗数据中，某些异常的数据可能预示着特殊的病情或治疗反应，通过可视化能够快速识别。
三、常见的医疗数据可视化形式1、折线图和柱状图折线图常用于展示连续数据的变化趋势，如患者的血糖水平随时间的变化。
柱状图则适用于比较不同类别或分组的数据，例如不同科室的患者数量。
2、饼图用于表示各类别所占的比例关系，比如某种疾病在不同年龄段的分布比例。
3、箱线图能够直观地反映数据的分布情况，包括四分位数、异常值等，对于评估治疗效果的稳定性很有帮助。
医疗大数据的分析与挖掘研究
医疗大数据的分析与挖掘研究随着人类医学科技和医疗技术的不断进步，产生了大量的医疗数据，这些数据记录了人类从患病到康复的整个过程。
这些数据包含病人的个人信息、疾病的诊断和治疗方案、药品的使用情况、医院的管理和运营数据等等。
这些数据具有非常大的价值，如果能够对其进行分析和挖掘，就能够为医学研究和医疗实践提供更为准确和有效的支持。
由于医疗大数据的数据量巨大、结构复杂、格式多样，因此需要采用专业的技术对其进行分析和挖掘。
目前，医疗大数据的分析和挖掘技术主要包括以下几种：1. 数据预处理数据预处理是医疗大数据分析和挖掘的第一步。
由于医疗大数据的数据量很大，因此在进行分析和挖掘之前，需要对数据进行清洗、去重、转换和组合等一系列的预处理操作。
这些操作能够提高数据的质量、准确性和可用性，从而为后续的分析和挖掘工作奠定基础。
2. 数据挖掘数据挖掘是医疗大数据分析和挖掘的核心技术。
它是一种从数据中自动获取有用信息的技术，包括分类、聚类、回归、关联规则挖掘等。
通过数据挖掘技术，能够对医疗大数据进行分析，发现数据中的隐含规律和模式，为医学研究和医疗实践提供更为精准和有效的支持。
3. 人工智能人工智能是医疗大数据分析和挖掘的新兴技术。
它能够对医疗大数据进行深度学习和自我学习，以便不断提高数据的质量和价值。
通过人工智能技术，可以对医学数据进行匹配、预测和诊断，从而为医学研究和医疗实践提供更为准确和有效的支持。
4. 可视化分析可视化分析是医疗大数据分析和挖掘的一种重要技术。
它能够将大量的医学数据进行直观和可视化的展示，在图像和图表上呈现出病人的健康状况、疾病的流行趋势、医院的药品管理等信息，从而为医生和病人提供更为直观和全面的信息。
总之，医疗大数据的分析和挖掘技术正在不断发展和完善，目前已经广泛应用于医学研究、医疗实践和医院管理等领域。
通过对医疗大数据的分析和挖掘，可以更好地了解人类的健康状况和疾病流行趋势，为医学研究和医疗实践提供更为精准和有效的支持。
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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。
齐晨虹中国科技信息2014年第22期·CHINA SCIENCE AND TECHNOLOGY INFORMATION Nov.2014信息技术推广-116-征知识、事物各方面的特征知识、反映同类事物共同性质的广义知识、事物间依赖关联的知识、不同事物间属性差异的知识、一些事物中异常偏离知识等。
HIS 在使用中，为了满足不同用户和不同层次决策的需要，可以根据类型的不同对针对一些隐藏的住院医疗主题和疾病数据，分别选择不同的挖掘方法。
任何一种数据挖掘的算法，无论是统计分析方法，还是神经网络、遗传算法等，都要针对具体的情况，采用不同的算法解决，即使对于同一个问题，可能有表现不一的多种算法，这时，需要寻找最优的算法。
数据挖掘功能从数据中发现模式或知识是数据挖掘的主要任务。
模式按功能可分有两大类：预测型（Predictive）模式和描述型（Descriptive）模式。
分类为：时间序列模式、分类模式、回归模式、关联模式、聚类模式。
以上受监督知识包含时间序列模式、分类模式、回归模式，属于预测型模式，由于在建立模式前数据的结果是已知的，可直接对模式的预测准确性进行检测，模式的产生是在受监督的情况下进行的。
非监督知识包含关联模式、聚类模式，属于描述型模式，因为在模式建立之前其结果是未知的，模式产生不受任何监督。
研究的相关方法医疗信息系统的数据挖掘的方法与传统的挖掘模式相似，即为数据的采集、预处理、类型转换、挖掘、知识评价、知识利用等。
医疗信息系统所包含的数据既多元化又复杂化，所以根据医学数据的特点使得医学数据挖掘又与通用的数据挖掘之间存在差异。
这里的工作主要体现在主要体现在数据预处理的阶段。
在这一阶段，由于医学数据的冗余性，需要在重要性和相关性检验的基础上采样以消减数据；又由于医学数据的多样性，须针对各种类型的数据采取相应的数据预处理方法。
通过这个步骤的数据准备，将原始数据转换为特定数据挖掘方法所需要的数据形式。
这一步骤直接影响挖掘的效果，工作量占整个过程的50%以上。
可视化数据挖掘在医院信息中的应用可视化数据挖掘技术使用图形和图像来表征数据是可视化的基本思想，以易于领会、相对直观的图形、图像方式将隐藏在大量数据中的信息表达出来，进而加快用户获取知识的速度。
数据可视化是数据分析过程中一个必不可少的过程，对大型数据库的数据进行可视化。
目前在数据可视化方面的研究方向主要是以不同的抽象层次将维度、属性进行互联之后将关系数据库或数据仓库中的数据，以展现给用户不同的呈现形式，并将数据的各个属性值以多维数据的形式表现出来，并可以以不同的维度观察数据，从而更深层地分析和观察数据。
可视化数据挖掘技术是数据挖掘技术发展的必然，它是数据挖掘技术和可视化技术结合的产物，是一种对挖掘大数据集既高效又新颖的方法。
它所涉及的领域较广，如计算机辅助设计，计算机图形图像处理，人机交互技术和计算机视觉等多个领域。
由于医疗信息数据量的增加，进而影响医院信息的数据的多元化和复杂化程度的增大，用户就更加难以理解挖掘出来的结果和信息。
因此，使相关用户可以交互地查看数据、挖掘的过程等是可视化数据挖掘的最终目的，使得人们对识别不规则事物是一些图形而不是一些数字和表格时的速度会较快，而且也容易接受。
所以在对医院信息系统的数据挖掘中，以用户比较容易理解、接受的图像、图表、图形等形式对中间过程结果或者最终的结果直观地表现出来，对相关用户意义重大。
医院信息可视化目标将进行数据挖掘后的数据集导入可视化平台进行可视化呈现。
用工具R、Python、D3等开发工具开发可视化平台，并通过基于图形可视化技术，将数据集中的所用数据属性各种关系使用直观的图形，进而显示出数据中潜在的信息知识及其数据之间的关联关系。
在数据显示上，以几何画法或几何投影的方式来表示数据库中的数据，运用基于查询的方法将每一个数据项的数据值对应于一个带颜色的屏幕像素，对于不同的数据属性以不同的窗口分别表示，采用区域分组图、中心爆炸图、中心环图、流图、块茎图、辐状会聚图、比例大小圆形图、分支图等多种可视化图形方式进行数据的展现。
另外，为了提高可视化分析的针对性和灵活性，设计者应尽量设计具有互动效果的可视化呈现方式，使用者可以根据自己的需要变换所显示的数据维数、显示方式和色彩等内容。
举例，针对妇幼保健院的医院信息系统，可视化所涉及的数据类型大概可以包括：妇女主要病症（主要是肿瘤类、炎症类和不孕不育类）的可视化，在可视化中需要展现出这些病症与地域、本人身体状况、民族、教育程度、饮食状况等之间的关系；婴幼儿主要病症（主要包括先天缺陷、炎症、腹泻、出血、溶血、黄疸）的可视化，寻找婴幼儿的病症与家庭、父母、营养、地域等因素之间的关系；同一病症用药的变化情况，包括用药品种、用药量、用药周期；不同病症用药之间的关联情况等。
进而，以充分地利用HIS 数据库中的宝贵信息资源来为临床科研、医院领导决策、卫生统计等提供科学的依据，将成为当前在医院信息化的建设过程中需要处理的问题。
数据可视化技术的应用前景对事物的变化过程和转折点进行分析和研究，可以把握其将来的发展方向，无论是对自然科学、社会科学还是医学都是永恒的话题。
数据可视化的研究机构和学者们也在时空格局可视化方面做研究，这些学者在“把握事物发展脉络、探测转折点”等方面取得了优异的成果，也象征和预示着数据可视化技术对各个科学研究领域的应用价值。