基于数据挖掘的临床路径系统研究与设计
基于数据挖掘的医疗健康管理系统设计与实现
基于数据挖掘的医疗健康管理系统设计与实现随着科技的不断发展，数据挖掘技术在医疗健康领域的应用越来越广泛，而建立一套基于数据挖掘的医疗健康管理系统已经成为一个紧迫的需求。
本文将探讨该系统的设计和实现。
一、系统的设计1.系统框架一个基于数据挖掘的医疗健康管理系统需要考虑到架构的设计。
系统应该由以下几个部分组成：数据收集模块：系统需要收集病人的基本信息、就诊记录、化验检查数据等。
数据预处理模块：在收集到大量的医疗健康数据后，需要对这些数据进行清理、去噪、归一化、特征提取等处理。
数据挖掘模块：根据前期的数据预处理，系统可以实现数据挖掘任务，比如分类、回归、关联规则分析等。
数据可视化模块：用户可以通过可视化工具直观地查看数据分析结果，同时可以进行用户交互的操作。
2.系统功能一个完整的基于数据挖掘的医疗健康管理系统需要具备以下几个基本功能：健康风险评估：一般来说，医疗健康管理系统需要给用户提供健康风险评估的服务。
基于多项数据集的分析，系统可以预测患者某类疾病的患病风险。
疾病预测：当患者就诊时，系统可以在医疗记录中进行疾病预测。
通过比较患者的就诊记录和其他人的就诊记录，系统可以发现特定疾病的早期征兆和发生趋势。
标准化诊断：建立医疗健康管理系统有助于提高医生的诊断水平和治疗质量。
系统可以帮助医生将患者的症状与诊断标准进行匹配，减少人为误差。
病情跟踪：医疗健康管理系统可以在就诊后对患者的情况进行跟踪，确保患者康复和健康。
系统可以帮助医生实现按时开药、远程监控、及时报告等功能，从而提高医疗健康管理效果。
二、系统的实现1.数据采集数据采集是一个基于数据挖掘的医疗健康管理系统的第一步。
在数据预处理和数据挖掘之前，我们需要收集庞大的医疗数据。
一般来说，数据采集可以通过以下几种手段实现：医院电子病历系统：一些大型医院已经建立了电子病历系统，可以通过这种方式直接获取医疗数据。
问卷调查：对于部分人群来说，我们需要手动进行问卷调查，从而获取特定的医疗数据。
医学数据挖掘在临床路径优化中的应用探讨
医学数据挖掘在临床路径优化中的应用探讨在当今的医疗领域，随着信息技术的飞速发展，医学数据呈现出爆炸式增长的态势。
这些海量的数据蕴含着丰富的信息和潜在的价值，如何有效地挖掘和利用这些数据，以优化临床路径，成为了医疗行业关注的焦点。
医学数据挖掘是从大量的医学数据中提取有价值的信息和知识的过程。
它涉及到多种技术和方法，包括数据预处理、数据分析、模型构建和结果评估等环节。
通过对医疗数据的深入挖掘，我们可以发现疾病的发生规律、治疗效果的影响因素以及患者的需求特征等，从而为临床路径的优化提供有力的支持。
临床路径是指针对某一疾病或手术制定的一套标准化的治疗流程和护理方案。
其目的是规范医疗行为，提高医疗质量，降低医疗成本，同时保障患者的安全和权益。
然而，传统的临床路径在制定和实施过程中往往存在一些局限性，例如缺乏个性化、无法及时适应医疗技术的更新以及对患者的个体差异考虑不足等。
而医学数据挖掘的应用则为解决这些问题提供了新的思路和方法。
首先，医学数据挖掘可以帮助我们更准确地预测疾病的发生和发展。
通过分析患者的病史、症状、体征、实验室检查结果等数据，利用机器学习算法构建预测模型，我们能够提前识别高危人群，从而采取针对性的预防措施。
例如，对于心血管疾病，我们可以通过挖掘患者的年龄、性别、血压、血脂、血糖等数据，预测其发病的风险，并为高危患者制定个性化的健康管理方案，包括饮食指导、运动建议和药物治疗等，以降低疾病的发生率。
其次，医学数据挖掘有助于优化治疗方案的选择。
在面对同一种疾病时，不同的患者可能对不同的治疗方法有不同的反应。
通过对大量患者的治疗数据进行挖掘和分析，我们可以了解各种治疗方法的疗效和副作用，从而为患者选择最适合的治疗方案。
比如，在肿瘤治疗中，通过分析患者的基因数据、肿瘤特征和治疗效果，我们可以为患者制定个性化的化疗方案，提高治疗效果，减少不良反应的发生。
此外，医学数据挖掘还能够发现临床路径中的潜在问题和不足。
基于数据挖掘的病例自动化分析系统研究与设计
基于数据挖掘的病例自动化分析系统研究与设计随着医院信息化系统的运行，其积累了海量的病历数据，这些病历数据散乱的、简单的保存于数据库中，为了提高医院科研、诊疗、救治水平，可以利用数据挖掘技术将病历进行整合、分类，从中发现潜在的、有价值的信息，为医院管理、诊断和治疗提供决策指导。
论文详细地分析了数据挖掘在医院信息化中的应用现状，设计了一个基于数据挖掘技术的病历自动化分析系统，详细地描述了系统的业务处理流程，为系统实现提供参考。
【关键词】数据挖掘病历信息业务理解数据准备1 引言随着光纤网络、移动计算、多媒体通信、智能存储等技术快速发展，促进了云计算、数据挖掘、数据仓库等技术在各个领域得到广泛普及和应用，比如在教育、财务会计、在线学习、智能医疗和在线旅游等领域。
随着智能医疗系统的使用，其已经积累了海量的病历资源，医护人员使用病历资源时采用人工查询、审阅的方法，无法快速、精准定位自己期望的信息。
数据挖掘可以使用支持向量机、K均值、贝叶斯理论、BP神经网络等算法自动化的对病历数据进行分类，分类主题可以由用户进行设置，比如按照疾病治疗成功率、疾病错误诊断原因等，将数据挖掘技术引入到医院信息化系统中，可充分的利用先进的数据挖掘技术，深层次挖掘病历信息模式，寻找潜藏的、有价值的病历信息和决策知识，指导医院开展管理、医疗诊治工作。
2 数据挖掘技术在医院信息化中的应用近年来，数据挖掘技术在医院信息化中也得到了广泛的应用，提高了医院信息资源的利用率。
为了发挥医院大数据资源的效用，医院信息化系统中引入了多种数据挖掘技术，这些数据挖掘技术可以从海量的、带有噪声数据的、不完全的数据记录中发现隐含的模式，以便能够为医院提供客观的、有价值的决策知识，提高数据的利用率，将静态的、抽象的数据资源与应用背景有效整合，转化为有价值的、有利的信息和知识资源。
经过多年的应用，数据挖掘在医院信息系统中的应用主要包括以下几个方面。
2.1 数据挖掘在合理用药方面的分析目前，医院药品管理系统中引入的药品种类多大上万种，每一种药品的价格、用量都不同，数据量非常大。
基于数据挖掘的医疗诊断系统设计与实现
基于数据挖掘的医疗诊断系统设计与实现一、引言数据挖掘是指从大量数据中分析出有用信息的过程。
在医疗领域，数据挖掘技术的应用可提高医疗诊断精度和效率，并减少不必要的医疗资源浪费。
本文将介绍一种基于数据挖掘的医疗诊断系统的设计与实现。
二、数据采集在医疗诊断系统中，数据采集是一个很重要的环节。
对于患者的信息采集，可以通过自己填写或者医生填写来获取。
同时，还需收集相关医学资料和参考书籍中的病例数据来分析。
三、数据预处理在数据采集完成后，需要对其进行数据预处理。
数据预处理是针对原始数据进行清洗、去噪、规范化、归一化、离散化等操作，使得数据更符合后续数据挖掘操作的要求。
四、特征选择特征选择是指从海量的数据中筛选出重要的特征，并进行优化调整，以提高特征的质量。
在医疗诊断系统中，选择合适的特征非常重要，因为它们决定了模型的精度和可靠性。
五、模型选择在进行数据挖掘时，需要根据特定问题选择合适的模型。
在医疗领域中，常见的模型包括决策树、随机森林、神经网络等。
在选择模型时，需要结合实际情况，考虑精度、速度、实时性等因素。
六、模型评估模型评估是对建立的模型进行测试和验证的过程。
这个步骤是确保模型能够正确识别疾病和诊断结果的关键步骤。
在评估过程中，需要综合考虑各种指标以及误诊率、漏诊率等关键因素。
七、系统优化系统优化是指调整模型参数或算法，以提高系统的性能。
在医疗诊断系统中，优化可以改进模型精度、速度和用户界面。
这一步极为重要，可以影响到整个系统的效果。
八、总结本文介绍了一种基于数据挖掘的医疗诊断系统的设计与实现。
通过完成数据采集、预处理、特征选择、模型选择、模型评估和系统优化等步骤，可以建立起一个高效准确的医疗诊断系统。
在未来，随着数据挖掘技术的不断进步，医疗诊断领域将会迎来更先进、更有效的系统。
临床科研设计数据挖掘研究设计
临床科研设计数据挖掘研究设计数据挖掘研究基于数据分析方法角度的分类本质上属于观察性研究研究资料来源于日常诊疗工作资料应用的技术较传统研究更先进分析工具、理论模型与传统研究区别较大◆数据挖掘研究设计•基本概念•选择数据•处理数据•挖掘分析•结果解释◆Clementine 软件应用•基本操作•关联规则•决策树•类神经网络•聚类分析•判别分析数据挖掘的概念•数据挖掘——从大量数据中寻找其规律的技术，是统计学、数据库技术和人工智能技术的综合。
•数据挖掘——从数据中自动地抽取模式、关联、变化、异常和有意义的结构。
•数据挖掘——利用已有的数据，数据收集过程不经过特意的科研设计，目的是发现规律，而不是验证假设。
数据挖掘研究的基本步骤第一步：选择数据•收集获取原始数据◆就是根据研究目的，进行需要被挖掘分析的原始数据采集。
◆评估数据的可获得性。
可以采用较小规模的数据对问题的可行性进行初步研究。
◆原始数据可能会分布于不同的信息系统中，需要对信息系统充分理解，并有相应的技术实现数据的导出。
◆原始数据的采集非常费时费力，通常在研究工作中占相当大的比重。
第二步：处理数据•数据预处理部分，把数据转换成比较容易被数据挖掘的格式及内容。
为什么需要预处理•数据–不完整–含观测噪声–不一致–包含其它不希望的成分•数据清理通过填写空缺值，平滑噪声数据，识别删除孤立点，并解决不一致来清理数据。
•污染数据的普遍存在，使得在大型数据库中维护数据的正确性和一致性成为一个及其困难的任务。
污染数据形成的原因•滥用缩写词•数据输入错误•数据中的内嵌控制信息•不同的惯用语•重复记录•丢失值•拼写变化•不同的计量单位•过时的编码数据处理两种结构化技术•前结构化：在数据采集阶段即进行结构化设计、录入，数据分析阶段取到的数据都是规范的。
事前的工作量很大。
•后结构化：在数据录入阶段进行自由输入，分析时按照一定的规则进行语义分析和结构化处理。
第三步：挖掘分析运用工具和算法，进行数据挖掘分析，完成分类、关联、聚类、估计、预测等功能，发现数据中的规律。
基于数据挖掘的临床研究思路与软件实现
基于数据挖掘的临床研究思路与软件实现引言：随着医疗技术的发展和信息系统的普及，海量的医疗和临床数据已经被广泛收集和存储。
这些数据中蕴含着丰富的临床信息和医学知识，对于改善医疗质量、促进疾病诊断和治疗效果具有重要价值。
而数据挖掘作为一种寻找数据中隐藏模式和知识的技术，可以发现这些隐藏在数据背后的临床信息和知识。
本文将探讨基于数据挖掘的临床研究思路，并介绍相关软件的实现。
一、临床研究思路1.数据预处理对于临床数据来说，首先需要进行数据质量控制和预处理。
数据质量控制包括数据清洗、去噪和修复，确保数据的准确性和完整性；数据预处理包括数据标准化、数据离散化和特征选择，为后续的数据挖掘算法提供高质量的数据。
2.特征提取和特征工程在临床数据挖掘中，通常需要从原始数据中提取有意义的特征。
特征提取可以通过统计分析、数据可视化和特征选择等方法实现。
特征工程是指使用领域专业知识和技术方法对特征进行处理和改造，以提高特征的表达能力和预测效果。
3.模型选择和建模在完成数据预处理和特征工程后，需要选择合适的数据挖掘模型进行建模和预测。
常用的模型包括决策树、支持向量机、神经网络和随机森林等。
根据具体问题的特点和目标，选择最合适的模型进行建模，并对模型进行调优和评估。
4.结果解释和应用在完成模型建立后，需要对模型的结果进行解释和应用。
结果解释可以帮助医生和研究人员理解模型的预测结果和特征的贡献，进一步深入分析和挖掘。
结果应用可以为医疗决策、疾病预测和个性化治疗等提供决策支持和参考依据。
二、软件实现1.R语言R语言是一种专门用于数据分析和统计建模的编程语言。
它提供了丰富的数据挖掘和机器学习算法库，如caret、randomForest和e1071等。
同时，R语言还有丰富的可视化功能，可以对临床数据进行可视化展示和探索。
R语言的开源特性和社区支持，使得它成为临床研究中常用的数据挖掘工具。
2. PythonPython是一种广泛应用于科学计算和数据分析的编程语言。
医疗大数据挖掘中的临床路径优化研究
医疗大数据挖掘中的临床路径优化研究1. 引言医疗大数据挖掘作为一种新兴的技术手段，正在为医疗机构提供了丰富的信息资源。
其中，临床路径优化研究是医疗大数据挖掘应用的重要领域之一。
本文将从临床路径的定义、医疗大数据挖掘技术的应用以及优化研究的方法和应用价值等方面进行探讨。
2. 临床路径的定义与意义临床路径是指在一定时间范围内，为患者诊疗和管理提供指导的、按步骤划分的医疗流程。
临床路径的制定可以明确每个环节的工作任务、责任人和时间节点等相关信息，提高诊疗效率以及医疗质量的同时，还能减轻患者的经济负担。
3. 医疗大数据挖掘技术在临床路径中的应用医疗大数据挖掘技术的应用为临床路径优化研究提供了强大的支持。
首先，通过挖掘大规模的医疗数据，可以分析出各种疾病的发病规律和治疗效果，以此为依据优化临床路径。
其次，医疗大数据挖掘技术还能提供个体化的医疗方案，医生可以针对患者的具体情况进行诊断和治疗，从而实现精准医疗。
4. 临床路径优化研究的方法临床路径优化研究的方法主要包括数据采集、数据预处理、数据挖掘和模型评估与优化等环节。
首先，需要收集大量的临床数据，包括病历记录、化验单、影像资料等，以构建医疗大数据集。
然后，对数据进行清洗、去噪和特征提取等预处理工作。
接下来，采用数据挖掘技术，如聚类分析、关联规则挖掘和分类算法等，从数据中挖掘出有价值的信息。
最后，根据挖掘结果进行模型评估，并对临床路径进行优化，以提高医疗效果和患者满意度。
5. 临床路径优化研究的应用价值临床路径优化研究在医疗实践中具有重要的应用价值。
首先，它可以帮助医疗机构合理规划各项诊疗流程，提高医生和护士的工作效率。
其次，通过个体化的医疗方案，可以最大程度地满足患者的需求，提高患者的治疗效果和生活质量。
此外，临床路径优化研究还能对医疗机构的资源利用进行优化，减少医疗资源的浪费。
6. 挑战与展望虽然临床路径优化研究在医疗大数据挖掘领域取得了一定的进展，但仍存在一些挑战。
基于数据挖掘的临床研究思路与软件实现
基于数据挖掘的临床研究思路与软件实现概述：随着医疗信息化的普及和临床数据的不断积累，基于数据挖掘的临床研究越来越受到重视。
数据挖掘可以从大规模的临床数据库中发现隐藏的关联信息，提供指导临床决策和改善疾病预后的指导方案。
本文探讨了基于数据挖掘的临床研究的思路，并介绍了相关的软件工具的实现。
研究思路：1.数据收集与预处理：在开始进行临床研究之前，需要收集相关的临床数据。
这些数据可以包括基本的患者信息、临床实验结果、影像学检查结果等。
同时，还需要对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值填充、数据标准化等操作，以便后续的数据挖掘分析。
2.特征选择与提取：在进行数据挖掘之前，需要对原始的临床数据进行特征选择与提取。
特征选择是从所有可用的特征中选择最相关的特征，保留与研究目标最相关的信息；特征提取则是将原始数据转化为表示特征的形式，例如使用统计学特征、基于图像处理的特征等。
这样可以降低数据维度，提高后续数据挖掘的效率。
3.数据挖掘与分析：在进行数据挖掘和分析时，可以使用多种方法，包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。
分类方法可以用于预测患者的预后情况、疾病的风险等；聚类方法可以帮助将患者分组，找出患者的共同特征和不同特征；关联规则挖掘可以帮助发现不同临床指标之间的关联关系；异常检测可以帮助发现患者中的异常情况。
软件实现：1.R语言：R语言是一种专门用于统计计算和图形表示的开源语言。
它提供了丰富的数据挖掘和机器学习的函数库，可以进行各种临床数据分析。
例如，使用R语言的caret包可以进行特征选择和模型训练；使用e1071包可以进行聚类、分类和异常检测等。
2. Python：Python是一种通用的编程语言，也是数据科学领域中最受欢迎的编程语言之一、Python提供了许多强大的数据挖掘和机器学习的库，例如scikit-learn、pandas、numpy等。
这些库可以用于数据预处理、特征选择和建模等任务，可以帮助实现临床研究中的数据挖掘分析。
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36基于数据挖掘的临床路径系统研究与设计文章编号：1671-7104(2012)01-0036-03【作 者】【摘 要】【关 键 词】【中图分类号】【文献标志码】【 Writers 】【 Abstract 】【Key words 】汤 琼，李志敏，傅 川浙江中医药大学信息技术学院，浙江，杭州，310053针对目前临床路径发展面临的问题，本文提出了基于数据挖掘的临床路径信息化设计方案。
运用数据挖掘技术，从医院现有的海量数据中挖掘出病种的与医院现有条件相适应的临床路径，缩减了其制定的周期和费用。
基于数据挖掘引擎的临床路径信息化解决方案，实现与医院现有系统无缝连接，为临床路径的发展提供一种新的思路。
临床路径；数据挖掘；解决方案TP393A doi: 10.3969/j.issn.1671-7104.2012.01.011Tang Qiong, Li Zhimin, Fu ChuanInformation Technology College. Zhejiang Traditional Chinese Medical UniversityFor the current problems of the development of clinical pathways, a solution of clinical pathway information based ondata mining is put forward in the paper. Using data mining techniques, the clinical pathway adapt to the conditions of the hospital is mined from the large amount of data available from the hospital, which reduces the development cycle and cost. The solutions of clinical path information based on data mining engine links seamlessly with existing hospital systems, which will provide a new way of thinking to the development of clinical pathways.clinical pathway, data mining, solutionResearch and Design of the Clinical PathSystem Based on Data Mining基金项目：浙江省教育厅科研项目，（Y 201016999）作者简介：汤琼，讲师/博士生，主要研究方向：数据库系统、医院信息化 及智能控制。
E-mail:tangqiong@0 引言 随着国家医疗保险制度和医药卫生体制改革的逐步深入，医疗付费日趋合理，医疗管理工作日趋完善。
医院要获得更大的发展，就需要适应新的改革，需要在质量管理方面寻找更加先进的方法或模式。
临床路径是一种新型的医疗服务模式，是各相关部门或科室的医务人员针对某一病种的检测、治疗、康复和护理等的规范化。
与传统医疗护理模式相比, 临床路径在提高医疗护理质量的同时，还能提高整个医疗团队的协作精神。
总之，临床路径是提高医疗护理质量、改善医疗品质和控制医疗成本有效手段，它的应用必将成为一种发展趋势[1]。
卫生部发布的临床路径(范本)是组织全国相关方面的专家讨论制定的，这些范本对临床路径的实施具有普遍的指导意义。
但是由于临床路径的个性化特点，使它必须以本区域、本医院的具体情况相结合，因此就某一区域的医院而言，范本的实际可操作性有差异性。
目前，一些医院的临床路径是在范本的指导下，在本院相关医务人员共同讨论的基础上制定和逐步完善起来的。
据文献报道，临床路径从最初制定到完善需要1-2年的时间需要耗费大量的人力物力制定和维护成本较高。
同时，有些临床路径的信息化水平不高，甚至与医院现有的信息系统脱节，使其难以在临床中使用。
以上诸多因素都限制了临床路径开发水平的提高与推广，因此，迫切需要一种新的、科学的、高效的方案来解决临床路径现阶段发展的问题。
1 临床路径简介临床路径[2](Clinic Pathway,CP)是一种跨学科的、综合的深化整体医疗护理的工作模式，是由医生护士与其他专业人员对特定病种的诊断和手术做最恰当的有序性和时间性的诊疗计划，将常见的治疗、检查与护理等医疗活动细化和标准化。
根据住院天数设计表格，使患者由入院到出院都依据此模式来接受诊疗。
临床路径20世纪70年代起源于美国，目前在美国约有60％的医院正在应用，病种已不局限于外科手术,而是从外科向内科、从急性病向慢性病、从院内向社区医疗服务和从单纯临床管理向医院各方面管理扩展[3]。
二十世纪九十年代以来，临床路径在欧洲、澳大利亚以及部分亚洲国家的医院中逐渐得到推广应用。
1998年开始，国内一些医院逐步意识到临床路径的优越性，北京、天津、重庆、青岛、成都、南京、台州等国内一些城市的大医院，相继开展了部分病种临床路径的研究和试点工作[4-6]。
2009年，卫生部制定下发了22个专业112个病种的临床路径，并在全国16个37省（区、市）遴选了86家医院启动临床路径管理试点工作。
2010年7月，卫生部对临床路径试点半年的情况进行了评估[7]，结果表明，实行临床路径的病种平均住院日明显下降，医疗费用明显降低。
目前，临床路径正在我国各级医院推广实施。
然而，临床路径不同于常规医疗，它是经过标准化处理的常规医疗。
通过对常规诊疗过程细化分析，以时间时程为横轴，以诊疗过程为纵轴，科学的规划从入院到出院的各个诊疗流程。
时间时程可以简单分为入院第一天、第二天……，诊疗过程可以分为护理、治疗、检查、术前讨论、膳食、宣教等。
根据时程的变化执行该时程内的标准诊疗类医嘱，在没有发生变异的情况下，医生和护士按照标准医嘱（根据病种事先定义好的医嘱）执行，患者到标准住院日当日出院。
如果发生变异，便需要去总结分析变异原因，确定是否调整标准医嘱。
每个时程执行完毕，将对该时程内患者的预期治疗效果进行分析评估，达到预期治疗效果，将继续下一时程执行路径；否则，将跳出路径，转入特使治疗。
临床路径的一般流程见图1。
有了临床路径，符合准入条件的入院病人，将严格按照路径执行诊疗流程，如果期间没有发生异常的话，直至出院。
因此，临床路径的制定必须科学和行之有效，并与医院实际情况紧密结合。
2 基于数据挖掘的临床路径数据挖掘（Datamining DM)是从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中发现有趣知识的过程，是涉及数据库管理、人工智能、机器学习、模式识别及数据可视化等学科的边缘学科[8]。
近年来, 随着医学信息化的不断发展和数字医疗设备的广泛应用，各医院的HIS 系统所积累的临床信息越来越丰富。
我国各大科研资助项目（如“国家自然科学基金”、“973”、“863”等）设立DM 的研究课题，引导相关科研单位和高校进行医学数据挖掘的研究。
数据挖掘技术在医学领域中的应用越来越广泛，在疾病诊断、治疗、器官移植、基因研究、图像分析、药物开发和科学研究等方面都获得了可喜的成果。
临床路径源于临床实践，是隐含在医院数据库海量数据中的病种普遍治疗模式。
如能从海量的医院数据中挖掘出这种隐藏的模式，其意义是不言而喻的。
我们可以将医院数据库到临床路径一般过程描述如图 ① 建立挖掘数据库。
对医院现有信息系统的相关数据采用序列挖掘方法进行规范化处理，确保数据的完整性和一致性，识别、删除孤立点等，从而改进数据质量，提高挖掘精度和性能，将处理后的数据存入挖掘数据库。
② 设计挖掘算法。
可结合聚类分析和仿生算法中的蚁群算法，设计一个针对单病种的通用型的挖掘算法，利用聚类获得相关病种的簇，其间利用蚁群算法优化簇的形成，进而形成优化的单一路径。
③ 建立临床路径数据库。
根据医学领域的相关概念说明，生成属性及其约束，建立存放抽取值的内容数据库。
通过相应的表达，转变为人们所熟悉的临床路径。
从医院真实数据中挖掘出来的病种的临床路径，是符合询证医学的。
在此基础上，经过专家的评审或适当调整的临床路径，就可以投入临床使用。
这无疑是一种科学、高效的、行之有效的临床路径制定途径。
3 临床路径系统设计 临床路径的信息化是在医院现有的业务系统的基础上实现的，因此跟现有的系统，如医生工作站、护士工作站和HIS/LIS/PACS 系统都有数据交互，临床路径系统不改变医院现有系统运行，而是与其无缝链图 1 临床路径流程图Fig.1 The flow chart of Clinical pathway图2 数据挖掘模型Fig.2 The modal of data mining38接，实现信息的交互和共享。
临床路径系统的运行方案如图3所示。
在此方案中，由临床路径挖掘引擎挖掘出指定病种的临床路径，经过专家的评议和修订后投入临床应用，形成具体的医嘱方案、护理方案和医疗记录；然后与医院各系统进行交互，记录路径的执行情况；最后，将反馈信息传给质管部门，进行异常报警、异常监控和统计处理，为路径分析和优化做准备。
经过初步的调研和文献研究，临床路径系统的基本框架设计如图4所示。
临床路径信息化系统设计从四个方面去实现：临床路径维护、临床科室应用、医技科室应用和管理科室应用。
临床路径维护包括路径维护和定义监控规则，主要是由临床路径挖掘引擎挖掘出病种的临床路径，定义阶段、项目和关联医嘱、项目及执行时间。
临床科室应用包括入/出径管理、临床路径医嘱开立、病情变异记录以及临床路径表单展示，主要记录管理病人从入径到出院或出径全过程的诊疗及护理信息。
出径处理治疗过程中发生变异需要退出临床路径治疗时，临床医生填写出径原因。
临床路径医嘱开立模块实现临床医生根据所在临床路径的阶段进行成套医嘱的开立，或系统根据患者所在临床路径的阶段自动生成医嘱，或临床医生根据患者的实际情况开立其它医嘱。
临床路径表单展示模块以表单的形式展示患者每日的治疗活动，与临床路径标准表单那对比，展示变异情况，方便临床医生浏览、回顾治疗过程。
医技科室应用主要是实现临床路径患者标记和表单展示。
临床医师根据临床路径开立医嘱时，对检验、检查类医嘱自动发出预约申请，制定完成时间。
医技科室在接受申请时，能清楚地看到患者所在临床路径的标记，以便在指定时间内完成检验检查项目。
管理科室应用包括入径患者监控、出院患者统计和变异管理。
其中入径患者监控主要监控全院的入径患者，关注入径率、项目执行情况、费用情况、是否发生变异。