医学数据挖掘研究
医学图像数据挖掘与特征提取方法研究
都信 赖 于图像 的特征 描述 Ｊ 。
２ ． １ 定量 特征
设数 据集 Ｄ＝｛ ， ……， ） ｃＲ ， 通 过 一 个 数 学公 式或 者 函数 ，根 据其 特征 定 义 进 行 定 量 计 算 ， 其 结果 是一个 数值类 型 的图像特 征 值 。
２ ． ２ 定 性特征
中图分类号 ： Ｔ Ｐ ３ ９ １ ． ４
像检 索 、 医学 图像识 别 和 医学 图像 数 据 挖 掘 等领 域
１ 概 述
数字图像处理具有处理精度高、 图像的再现性
好、 处理 的多样性 、 数据庞大、 处 理耗 时 和应 用 技 术 综 合性 强 等诸多 特 点 。近 年来 ， 该 技 术 被应 用 到 医 学、 生 物学 、 地理 学等 很 多学科 领域 － １ Ｊ 。 数 字 图像 在 医学 图像 处理 中的应 用 十分 广 泛 ， 医学 图像 主要 涉及 Ｃ Ｔ 、 ＭＲ Ｉ 图 像 的边 缘 提 取 、 图像 增强 、 显微图像拼接、 图像分割、 立体重建等技术。 通过 医学 图像 的预 处 理 ， 去 除 噪声 ， 提 高 图像 质 量 ， 对人 体器 官或 肌体 组织 特征 表示 ， 确定 参数 ， 从 而给 医学诊 断提供 一定 的判 断依 据 。 医学 图像 数据 具 有 数 据 量大 、 数 据 结构 复 杂等 特 点 。计 算机 技术 的不 断 进 步 和发 展 ， 促 成 数字 医 学 图像 能够实 现高 效 和管理 。信 息科 学研究领 域 中 的模式识 别 、 数据挖掘、 图像 处 理 等技 术 ， 从 更 深层
高 医学图像数据的利用 价值有着深远影响 ， 可 以大 大 提高 临床诊 断 和治 疗 的正确 性 ． 】 。
２ 医学 图像特征表达 的方法
数据挖掘的研究进展及在临床医学中的应用
随着 信 息化 技术 的 快 速 发 展 ， 据 库 的 应 用 不 断 深 化 ， 数 各
行 各 业 数据 呈 爆 炸 式 增 长 ， 学 领 域 同 样 如 此 。仅 登 录 美 国 医 ＧｅＢ ｎ ｎ ａｋ数 据 库 中 Ｄ ＮＡ 序 列 总 量 于 ２ ０ ０ ２年 就 已超 过 ２ ０亿 ８ 个 碱基 对 ［ 。传 统 数 据库 管 理 系 统 和 统 计 学 分 析 方 法 已 无 法 １ ］ 有 效 地 分 析 这些 数 据 ， 致 “ 据 爆 炸 、 识 贫 乏 ” 现 象 。在 导 数 知 的 这 种 背 景 下 数 据 挖 掘 （ ａａｍｉｉｇ Ｄ 应 运 而 生 。 Ｄ 是 一 ｄｔ ｎｎ ， Ｍ） Ｍ
酯类及一些氟喹诺酮类 。
ｃｒｎｃｒａｔ ｅａｒ ｙｄｓａｅＪ ．ｎｅｔ ｍｍｕ ｏ，０ ２ ７ （ ） ｈｏ ｉ ｅｃｉ ｉ ｖ ｗａ ｉ ｓ ［］ Ｉｆｃ ｅ Ｉ ｎ ｌ２ ０ ，０ ２ ：
６ ９ ６ ４ ４－５ ．
Ｉ ］ 黄 汉 菊 ． 学微 生物 学 Ｉ ． 京 ： 等 教 育 出 版社 ，０ ８：５ ． － ６ 医 － Ｍ］ 北 高 ２０ １ ６
［ ］ ＨａｓｎＪ Ｉ ｎＦ， ｏ ｌｙＳ ｅ １Ｍｙｏ ｌｓ ｎ ｕ ｎａ ｎｅ— ７ ｓａ ，ｒ Ｄ ｏｅ ，ｔ ． ｃｐａｍａｐ ｅｍｏ ｉｅｉｆｃ ｗｉ ａ
数据挖掘在医疗健康管理中的应用与效果分析
数据挖掘在医疗健康管理中的应用与效果分析1. 引言随着现代医疗技术的飞速发展，医疗健康管理成为人们关注的热点。
数据挖掘作为一种从大量数据中发现隐藏模式和知识的技术，在医疗健康管理中扮演着重要的角色。
本文主要探讨数据挖掘在医疗健康管理中的应用及其效果，并进行分析。
2. 数据挖掘在医疗健康管理中的应用2.1. 病人分类与预测通过数据挖掘技术，可以将病人分为不同的类别，例如高风险人群和低风险人群。
同时，数据挖掘还能够基于历史数据和现有特征，预测病人的未来健康状况。
这些分类和预测结果可以帮助医疗机构进行个性化的健康干预和管理。
2.2. 疾病预测与早期诊断数据挖掘技术可以对大量病例数据进行分析，发现一些潜在的疾病影响因素，并通过建立预测模型来预测患病概率。
此外，数据挖掘还可以提供早期诊断的工具，通过分析患者的生理数据、病例数据和其他相关信息，提前发现潜在的疾病风险。
2.3. 药物研发与优化数据挖掘技术可以加快药物的研发过程。
通过对大量的药物数据和基因组数据进行分析，可以发现新的潜在药物靶点，提高药物研发的效率。
此外，数据挖掘还可以帮助优化药物治疗方案，提升治疗的准确性和效果。
2.4. 合理用药与疗效评估通过对大量临床数据进行挖掘，可以发现某些药物的适应症范围，提供科学的用药指南。
此外，数据挖掘还能够分析不同药物治疗的疗效，帮助医疗机构进行治疗效果评估，并优化治疗方案。
3. 数据挖掘在医疗健康管理中的效果3.1. 个性化健康管理数据挖掘技术可以根据个体的特征和历史数据，实现个性化的健康管理。
通过对个人数据的分析，可以为每个人制定相应的健康管理计划，提高个体的健康水平。
3.2. 疾病风险评估借助数据挖掘技术，可以对患者的个人数据和历史数据进行分析，评估其患病的风险。
这有助于提前采取有效的预防措施，减少疾病的发生。
3.3. 医疗资源优化分配通过分析大量医疗数据，可以了解医疗资源的使用情况和分布，优化医疗资源的配置。
医疗健康大数据的挖掘和应用
医疗健康大数据的挖掘和应用随着信息技术的飞速发展和应用，医疗健康大数据的挖掘和应用日益受到关注。
医疗健康大数据是指医疗健康领域的大规模、多种类数据，包括各种医学研究、临床数据、个人健康信息、医疗保健服务等。
这些数据凝聚了人们的健康信息，蕴含着许多宝贵的医学信息和健康知识，对于人们的健康保健和医学研究有着非常重要的意义。
医疗健康大数据的挖掘是指在医疗健康数据中挖掘出有价值的信息，进行分析和研究。
在这个过程中，需要利用数据挖掘、信息提取、模式识别等技术，从大量的数据中发现规律，挖掘出有用的信息。
以往只能通过手工方式分析处理数据，但是随着信息技术的发展，现在可以通过计算机技术和人工智能等技术，对大量数据进行分析，提高分析效率和准确性。
医疗健康大数据的应用可以应用于医学研究、临床应用、健康管理、医疗保险等领域。
在医学研究方面，医疗健康大数据可以提供大量的医学信息和数据，帮助医学研究人员发现新的医疗知识和技术，推动医学的发展。
在临床应用方面，医疗健康大数据可以帮助医生进行诊断和治疗，提高医疗效率和准确性，减少医疗错误，改善医疗质量。
在健康管理方面，医疗健康大数据可以帮助人们进行健康评估和健康管理，提高人们的健康水平和生活质量。
在医疗保险方面，医疗健康大数据可以帮助医疗保险机构定价、风险管理和控制医疗成本等。
医疗健康大数据的挖掘和应用还面临着一些挑战和问题。
首先，医疗健康大数据的收集、存储、处理和分析需要投入大量的人力、物力和财力，也需要协调各方面资源，保障数据质量和隐私安全。
其次，医疗健康大数据的挖掘和应用需要多学科跨界融合，同时还需要保持数据的真实性、完整性和准确性。
最后，医疗健康大数据的挖掘和应用需要考虑伦理和法律等问题，例如隐私保护、知情权、知识产权等方面。
总之，医疗健康大数据的挖掘和应用是信息技术和医学融合的重要领域，具有广阔的研究方向和应用前景。
未来我们需要在技术、政策、管理、伦理等方面持续探索和深耕，推动医疗健康大数据的高质量发展，为人们的健康保健和医学研究做出更为重要的贡献。
基于数据挖掘的医院诊疗系统的研究
【 词】 关键 数据挖掘 ； 关联规则；Ｐ ｇ ｗｈ Ｆ— ｏ ｔ ｒ
Ｒｅ ｅ ｃ ｎ Ｍ ｅ ｉ ｉ ａ ｎｏ ｔｃ Ｓ ｓｅ Ｂａ ｅ ｎ Ｄａ ａ ｉ ｉ ｇ ｓ ａｒ ｈ ｏ ｄ ｃｎｅ Ｄｉ ｇ ｓｉ ｙ ｔ ｍ ｓ ｄ ｏ ｔ Ｍ ｎ ｎ
ＱＩ Ｙ ｎ ｂｎ Ｘ Ａ Ｓ ｕ ｊａ Ｎ ａ － ｉ Ｉ －ｉｎ
ｍｉ ｎ ｄ ｌ ｎ ｄ ｔｉ， ｉｈ ｃ ｎｅ ｔｎ ｈ ｕ ｃｉｎ ｆｔｉ ｙｔｍ ｎ ｍｐ ｅｄａ ｎ ｓｉ ｆ ｃｅ ｃ ． ｎｉｇｍｏ ｕｅｉ ｅａｌ ｗｈｃ ａ ｘｅ ｄ ｔｅｆｎ ｔｏ ｓｏ ｓｓ ｓｅ ａ ｄｉ ｍｖ ｉｇ ｏｔｃｅ ｉｎ ｙ ｈ ｉ
【 ｅ ｏｄ】 ａ ｉｎ ；ｓ ｃ ｔｎｒ ｅ；Ｐ ｇ ｓｈ Ｋ ｙｗ ｒｓＤ ｔｍｎ ｇＡｓ ｉｉ ｌ Ｆ — ｏ ａ ｉ ｏ ａｏ ｕ ｓ
要】 随着计算机科技的发展和 医院对信息平 台的建设 ， 医学诊疗 系统 已经成为其 中不可缺 少的一部分。如何扩展 医院诊 疗 系统就成
为 了重申之 重， 当前数据挖掘技 术对于医学来说 已经有很大的应用． 文将数据挖掘技 术应 用到 医院诊疗 系统 中． 本 详细描 述 了 数据挖掘模块在 系统 中的实现和算 法． 大大扩展 了系统的功能 ． 并提高 了诊 疗效率
【 ｂ ｔ ｃ Ｗｉ ｈ ｅｅ ｐ ｅ ｔ ｆｃ ｐ ｔ ｎ ｏｓ ｕ ｔ ｇ ｏ ｉ ｏ ａ ｏ ｌ ｆ ｍ ｍ ｄｃ ｅ ｄ ｇｏ ｉ ｓｓ ｍ ｈ ｓｂｃ ｍ ｈ ｏ Ａ ｓ ａｔ ｔ ｔｅ ｄｖｌ ｍ ｎ ｏ ｏ ｕ ｒａｄ ｃｎ ｒｃ ｎ ｆ ｎ ｒ ｔ ｎ ｐ ｔ ｒ ， ｅｉ ｎ ｉ ｎ ｓｃ ｙ ｅ ａ ｅｏ ｅ ｔ ｍ ｓ ｒ ］ ｈ ｏ ｍ ｅ ｔ ｉ ｆｍ ｉ ａｏ ｉ ａ ｔ ｔ ｅ ｔ
医疗健康大数据挖掘的技术和方法
医疗健康大数据挖掘的技术和方法随着技术的不断进步和医疗健康行业的发展，医疗健康大数据成为一个备受关注的领域。
对于医疗健康领域来说，大数据的挖掘和分析可以为各种临床诊断和治疗方法提供宝贵的参考和支持，有效提升医疗工作的质量与效率。
一、医疗健康大数据的意义医疗健康大数据包含了大量的病历、诊疗数据、医疗检查数据和生理数据等等，这些数据可以帮助医务人员更好地了解患者的病情和治疗效果，以及整个社会的健康情况。
对于疾病的预防、诊断和治疗策略的制定，医疗健康大数据的应用具有非常重要的意义。
首先，医疗健康大数据的应用可以提升疾病的预防效果。
医疗健康大数据可以分析病例数据、流行病学数据、环境数据等等，从而找出疾病的发生规律、影响因素和预测趋势。
根据这些数据，我们可以采取相应的预防措施，降低疾病的发生率和传播程度，保护公众的健康。
其次，医疗健康大数据的应用可以提高疾病的诊断和治疗效果。
医疗健康大数据可以分析大规模的患者数据和医疗技术数据，发现不同患者之间的差异性和特异性，为医生提供更准确的诊断和治疗方案。
这些方案会更加个性化、精准和有效，能够提高治疗的成功率和减轻患者的痛苦。
总的来说，医疗健康大数据的挖掘和应用能够有效提升医疗行业的工作效率和医疗服务质量，为公众带来更好的健康保障和生活品质。
二、医疗健康大数据的挖掘技术在医疗健康大数据的挖掘过程中，主要涉及到数据的处理和分析两个过程。
数据的处理包括数据收集、清洗、融合、质量控制等等；数据的分析包括数据挖掘、机器学习、人工智能等等。
下面将介绍医疗健康大数据的挖掘技术。
（1）数据挖掘数据挖掘是通过算法和技术从庞大的数据集合中提取有价值信息的过程。
在医疗健康大数据的挖掘中，数据挖掘技术可以发现患者数据中的相关性和潜在模式，挖掘出潜在的诊断标志和治疗方法，并为医生提供更加精准的诊断和治疗方案。
数据挖掘技术主要包括聚类分析、关联规则、分类决策树、神经网络等。
（2）机器学习机器学习是利用人工智能算法和技术，通过学习历史数据和模型，实现智能决策和预测的过程。
医学数据挖掘的现状分析
平 和 服 务 质量 的 提 高 ．数 据 挖 掘 技 术 的 研 究 与 应 用 有很 旺盛 的 生 命 力 。
很 多 医学 数 据 如脑 电图 、心 电图 的 检 测数 据 呈 非 规 则 的波 ３ ． ２疾病 诊 断 、 测 预 数 据 挖掘 可 以通 过 对 患 者 大 量 的 数 据 资 料 的处 理 ．挖掘 出 形 、 压 、 率 等 数 据 与 时 间呈 函数 关 系： 些 疾 病 病 人 的 门诊 、 血 心 某 有 价值 的诊 断 规 则 ， 立 预测 模 型 ， 对 这 个 模 型进 行 测 试 训 练 ， 建 再 急诊 、 院 就 诊 与 季节 、 域 有 时 问序 列 关 系 。 住 地 ２ １３冗 余性 ．． 得 到合 适 的 算 法模 型 。 利用 这 种 模 型 可 以辅 助临 床 医 学诊 断 。 挖 ＩＵ 类 医学 数 据 呈指 数 增 长并 不 意 味 着 与信 息 呈 正 比 ，有 大 量 与 掘技 术 已应 用 于 胸 痛 发 展 结 果 的 预 测 诊 断 、Ｃ 应急 诊 断 、 风 诊 疗 及管 理无 关 的 数据 ． 要 与 之 相 适 应 的数 据整 合 、 征 提 取 湿类 型 的 辨别 诊 断 、 腺 疾 病 的 诊 断 、 需 特 乳 胎儿 早 产 的诊 断 、 病 分 肝 等 方 法 。 之 医 院数 据 的 多 样性 及 特 殊 性 ， 要该 领域 方 法 学 的 类诊 断 、 总 需 急性 阑 尾 炎分 类 等 诊 断 。 研究 。 利用 数 据 挖 掘确 定 某 些 疾 病 的 发展 模式 ．根 据 病 人 的病 史 预测 病 情 的 发展 趋 势 。 而 可 以 有 针 对 性 的预 防 疾 病 的发 生 。 从 如 ２２ 医学 数 据 挖 掘 的关 键 技 术 ． Ｂ ｙｓ 网 结 医学 数据 的特 点使 得 医学 数 据挖 掘 与 常 规 的 数 据 挖 掘 之 间 借 助 数 据 挖 掘 技 术 中 的 贝 叶 斯 （ ａｅ） 络 技 术 ． 合 中 医 理 存 在较 大 的差 异． 医学 数 据挖 掘 的关 键技 术 如 下 ： 论 、专 家经 验 及 其 它 各种 统 计 方法 来 研 究 抑 郁 症 的 中 医证 侯 规 ２ ． 据 顶处 理 ． １数 ２ 律 【 ｌ １ ． ． 医学 数 据 库 中 含有 海 量 的 、 同来 源 的 原 始 信 息， 中包 括 ３３医 学 图像 挖 掘 不 其 医 学 图像 （ Ｃ 、 ＩＰ Ｔ等 ） 利 用 人 体 内不 同 器 官 和 组 如 Ｔ ＭＲ 、Ｅ 是 大量 模 糊 的 、 完 整 的 、 有 噪 声 和 冗余 的信 息 。 在数 据 挖 掘 之 不 带 超 光 透射 、 射 和吸 收 的不 同特 反 前 ． 须 对 这些 信 息 进 行 清理 和 过 滤。 必 以确 保 数 据 的 一 致性 和 确 织 对 Ｘ射 线 、 声 波 、 线 等 的散 射 、 定性 。 其 变 成适 合 挖 掘 的形 式 。 将 性而形成的 。 为对人体骨骼 、 脏器官疾病和损伤进行诊断 、 它 内 定 位提 供 了有 效 的手 段 。医 学 领 域 中 越 来 越 多 地使 用 图像 作 为 ２２ ．２信 息融 合 技 术 ． 医学 信 息 是 由文 字 、 据 、 形 信 号 、 像 、 数 波 图 以及 少 量 的 语 音 疾 病诊 断的 工具 。 论 上 图 像数 据 挖 掘 是 数 据 挖 掘 的分 支 。 是 理 但 和视 频信 号组 成 。 这些 不 同物 理属 性 的 医 学 数 据， 采 用 不 同 由于挖掘对象的复杂性 ． ０ ０年召开第一届多媒体数据挖掘 对 应 自２ ０ 这 仍 的技 术 和措 施 进 行 处理 。 其 在 属性 上 趋 同 或 一致 ， 对 处 理 的 年 会 至今 ． 方 面 研 究 尚 未形 成 完 整 的理 论 框 架 和 技 术方 法 ， 使 再 孙蕾等人利用数据挖掘技术 。 针对乳腺影像数据 结 果 进行 综 合 。 医 学信 息 的 多 源性 、时 序 性 和 非 时 序 性数 据共 处于探索阶段。 存 、 字 型数 据 和 非 数 字型 数 据 共存 的特 点 ， 大 了信 息融 合 的 库 开发 了相应 的计 算 机 辅 助诊 断 系统 数 加 难度。 ３４生 物 信 息学 一 一 Ｎ 分析 ． ＤＡ 人 类 基 因 组 计 划 的 开展 随 之 产 生 了 巨 量 的 基 因 组 信 息 。 区 ２ ． 速 的 、 棒 的挖 掘 算 法 ． ３快 ２ 鲁 医学数据库是一个涉及面广 、 信息量大 的信息库。 要在这样 分 Ｄ Ａ 序列 上 的外 显 子 和 内含 子 成 为 基 因 工 程 中对 基 因进 行 Ｎ 庞 大 的数 据 库 中 提取 知 识。需 要 花 费 比其 它数 据 库 更 多 的时 间 。 识 别 和 鉴 定关 键 环 节 之 一 。 如何 建 立 良好 的 系统 模 型 将 基 因组 因 此必 须 考 虑 医学 数 据挖 掘 的效 率 问 题 。 研 究 快 速挖 掘 算 法对 数 据 进 行 有 效 地 存储 、 析 和 挖 掘 ， 是 难 题 。 使 用 有效 的数 据 分 仍 下 ３页 ） 于 远 程 医 疗 和社 区 医疗 具 有 更 深 远 的 意义 ． 直 接 影 响 其 响 应 挖 掘 方 法从 大 量 的生 物数 据 中挖 掘 有 价 值 的知 （ 转 第 ７ 将
医学数据挖掘解析
１ ． 引 言
随着 数据 库 技术 的迅速 发 展 ，在 医疗 机 构 中有 大量 的医疗 数据被记 录下来 。这 些数据 对于疾 病的诊 断，治疗及流 行病学研 究都有重 要价值 。然而 ，如果缺乏 正确有效 的工 具，信 息 的利 用将面 临很多 问题 ：如信息量 巨大，难 以消化 ；信息真假 难 以辨识 ；信息安全 难 以保 证 ；信 息形式 不一致 ，难 以统一 处理等 等…。 数据挖 掘技术 的发展在一定 程度上解决 了这些 问题 ，利用数据挖 掘技术可 以从海量 的医学资 源 中找 到有价值 的信息为疾 病的诊治提 供决策 支持 。 所 谓 数据 挖 掘技 术 ，是 指 从 大量 的 、不 完全 的、有噪 声的、模糊 的数据 中，提 取隐含 的、未知的 、非平 凡 的及有 潜在 的应用 价值的 信 息或 模式 ，帮助 决策者调 整市场策 略，减少 风 险，做 出正 确的判 断和决策 Ｊ 。医学 数据挖 掘处理 的数据量 非常 巨大 ，而医学数据 的不完 整及 隐私性等特 性 ，对合理 的挖掘方法 提出新 的挑 战。下面介 绍几种在 医学上常用 的数据挖 掘方法 。 ２ ． 医学数据挖掘方法 ２ ． １ 预测建模 。通过对病例 的数据挖掘 ， 对人体病 例的体征 数据进行 分析对 比，从而学 习到新 的预测病例 的方法 ，可以提前预测疾 病 的发生 ，及时 挽救患者 的生命 。预测建模 有 两种模 式：分类和 回归 。分 类用于预测 离散的 目标变 量，而 回归用于预测 连续的 目 标变 量 。 Ｍ ｅ ｌ ｇ ａ ｎ ｉ 和Ｂ ａ ｚ ｉ 以美 国麻省理工 学院的心律失 常数据 库的心 电图为原始数 据，采用不 同分类 模 型，对 心 电图 的５ 种异 性波形 进行 分类 ，为 预测心脏病 的发生提供了科 学依据 。 ２ ． ２ 关联分析 。关联是反 映一个 事件和其 他事件 之间 的依赖或 联系 。关联分析主 要用于 Ｄ Ｎ Ａ 序列 间相似 搜索 与 比较 、识 别 同时 出现 的 基 因序 列、在 患者 生理参数 分析 中的应 用、疾 病相关 因素分 析等 。其处理包 括两个 步骤 ： 第一步是利用标准关联规则挖掘算法挖掘有关的 关联规则 ，第二步是基于所挖掘 出的关联规则构 造 出一个分类器。关联规则有 如下优点：可以产 生清晰有用的结果；支持间接数据挖掘；可以处 理变长数据 ； 计算的消耗量可以预见 。 ２ ． ３ 聚类分析 。聚类分析是对输 入集中的 记录进 行分类 。聚类分析是 一种探索性 统计分
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
医学数据挖掘研究 陈彬玫① ① 成都市郫县中医医院，610225 摘 要 当今医疗数据海量增长，利用数据挖掘找出对各类医疗决策有价值的知识迫在眉睫。本文介绍了大数据时代背景下医学数据的内容和特点，并研究了数据仓库构建医疗信息化知识平台的动力、关键技术，最后总结了医学数据挖掘挑战。
关键词 医学数据；数据挖掘；数据仓库； 1 引言 以计算机技术为核心的信息与通信技术凭借互联网的飞速发展，大大地促进了医疗卫生行业各个应用领域和行业的发展，形成了包括医院信息系统、公共卫生信息系统、远程医疗、家庭护理和区域协同医疗等数百亿的医疗卫生ＩＣＴ产业，并得到了学术界和工业界的广泛重视。医疗信息化的发展，也促进了医疗数据的爆炸性增长。 但是，医疗信息化也面临很多问题。在资源利用方面，大病小病都找三甲医院，优质医疗资源紧张，医生的经验与精力也有限，没有充分发挥医生的价值。在医患信息交流方面，信息缺乏，信息不对称。民众医学健康、预防、康复知识匮乏，信息化建设的过程中也缺乏病人的主动参与。对于医疗行业本身，患者个体差异大，医疗疾病种类繁多，复合疾病常见，关系复杂，很难标准化、自动化。在医学认知方面，新的疾病不断产生和变化，医疗发展水平还有未知领域。 人的健康是开展医疗信息化的最终目的，也是国家投入巨资推动医疗信息化的出发点和落脚点。目前，区域医疗信息化是投资的重点，其主要内容是以电子病历和电子档案为基础的数据集成和共享。在这些信息系统的基础上，医疗服务将从传统经验分析和临床试验发展到从海量医疗健康数据中挖掘医疗知识，利用信息化技术创造优质的医疗服务惠及广大民众。
2 医学数据挖掘的研究动力 2.1 伦理需求 身体健康是人类社会的本质需求。因此，医疗信息化的根本使命是保证人们身体健康，满足个性化医疗服务，最大限度保证公民的医疗质量和医疗安全。通过信息化建设和数据挖掘平台的建设，可以促进现代医疗模式的应用，大大扩展了医疗服务的活动范围。进而使得社会获得巨大的信息化红利，提高人们的生活水平和生活质量。
2.2 经济效益 医疗行业是继电信行业之后最有可能深入广泛开展数据挖掘并从中获得实际效益的行业之一。医疗行业是具有大量现金流的行业，完全有能力通过开展数据挖掘。作为根本的民生举措，国家也在持续加大投入。计世资讯《2013年中国医卫行业信息化建设与IT应用趋势研究报告》的研究结果显示，2012年中国医卫行业IT投入达185.6亿元，较2011年同比增长22.6%；2013年医卫行业信息化建设投入将继续保持理性状态，呈现平稳增长趋势。2013年中国医卫行业的IT投资规模约为225.5亿元人民币，较2012年同比增长21.5%。如下图所示。 图1 2011-2013年中国医疗行业信息化投资规模 通过开展数据挖掘，医疗单位可以提升医疗服务质量，增加医疗项目，降低医疗费用和医疗风险。
2.3 数据资源 医疗行业具有丰富的第一手的数据资源。医院每天都在产生数据，人们在生活的过程中时时刻刻在产生数据指标。这些数据通过建模、抽取、加载和转换，经过计算机的处理，将成为个人医疗服务和疾病诊断的宝贵资料。
3 医学数据的内容及特点 3.1 种类多样和模式多态 医学数据产生于医院的日常经营过程中，既包括医院管理信息，也包括临床医疗信息。医学数据具有多种形式，包括影像、信号、纯数据、文字以及用于科普、咨询的动画、语音和视频信息等，医学数据的多样性是它区别于其他领域数据的最显著特征[1-4]。
3.2 异质性 医生和患者沟通过程是一种社会性沟通过程，其中的诊断数据采集难度大，不易标准化。这给数据的建模和集成带来巨大挑战。
3.3 数据的隐私性 医学资料是关于人的资料，涉及隐私、伦理、法律和社会方面的问题。因此医学数据挖掘者有义务和职责在保护患者隐私的基础上进行科学研究，并且确保这些医学数据的安全性和机密性[1-4]。文献[7,9]探讨了隐私性的解决方案。
3.4 不完整性 由于疾病的个体差异以及诊治医生的不同，许多医学信息的表达和病案记录本身就具有不确定性和模糊的特点，有一定的主观性。病例和病案的有限性使医学数据库不可能对任何一种疾病信息都能全面地反映[1-4]。
3.5 时间性 人的生命和就诊记录都是时间的函数，医学检测的波形、图像也是时间的函数，这些数据具有时间序列性。
3.6 冗余性 医学诊疗记录的社会化属性决定医学数据是现实社会反映，必然存在很多冗余的数据。 4 医学数据挖掘平台的构建 4.1 数据仓库的概念 数据仓库之父Bill Inmon在1991年出版的“Building the Data Warehouse”一书中所提出的定义被广泛接受——数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策(Decision Making Support)。
这是一个偏向学术的定义，却非常准确的界定了数据仓库与其他数据库系统的本质区别。数据库是一种通用平台，建立于严格的数学模型之上，用来管理企业数据，进行事务处理，完成相关业务。而数据仓库没有严格的数据理论，更偏向于工程，它不是花钱就可购买到的成品，而是企业一个日积月累的建立过程，它的应用对象是不同层次的管理者，它的数据源是多种数据源，库中数据无须修改删除，主要是大规模查询和分析，因此要求有大量的历史数据和汇总数据。
4.2 医学数据挖掘的过程 数据仓库的目的就是在多个维度整合和归纳数据，包括数据清洗、数据集成、数据转换、数据加载（ETL过程）等（如图2所示）。数据仓库可以看作是数据挖掘的一个重要过程。另外，数据仓库还提供OLAP工具用于交互分析：多维数据在不同粒度上的分析——方便高效的数据整合和挖掘。可以继承到OLAP操作中的数据挖掘工具包括：关联分析、分类、聚类和预测等（这些操作都可以增强知识的挖掘）。因此数据仓库是医学数据挖掘的一个非常重要的平台。 图2 数据挖掘的过程 4.3 数据仓库构建的关键技术 图3展示数据仓库的子模块，其中三个模块是非常重要的，分别介绍如下：
图3 数据仓库的模块组成 4.3.1 数据建模 数据的建模主要解决数据异构和异质的问题。其主要任务是将多个异构数据源，多种业务的数据，采用合适的数据拓扑承载数据，使其在业务系统中能够更好的组织和展示，这是解决数据异构的问题。而对于数据本身，则需要准确的抽象，例如，如何抽象和表示数据，一个业务数据可以抽象为多少个measurement，多少个counter，这是解决数据异质的问题。另外，还需要对数据的维度建模，根据医学数据的特点，可以抽象出多少种数据的维度，例如时间、业务对象等，以及在这些维度上如何做数据的聚合。 4.3.2 ETLoad设计 ETLoad是指数据的抽取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load），主要完成原始数据向模型数据的转化工作。ETLoad首先是要处理海量的数据流，能够在多个进程之间如在均衡。在获取文件之后要能够解析多种格式的文件并加载入库。在多层的数据集成系统中，ETLoad还需要上层数据集成系统传递数据。ETLoad还需要完成数据按照多个维度的汇聚工作。多维数据立方体操作已有大量研究。 4.3.3 OLAP设计 OLAP主要完成数据上卷（Roll-up）、下钻（drill-down）、切片（Slicing、Dicing）等工作。上卷（Roll-up）又称为整合（consolidation），即是数据的聚合，使得数据在一个或者多个维度积累和计算。上卷（Roll-up）就是为了预测趋势。相反，下钻（drill-down）是使得用户查看数据细节的技术，Slicing是指抽出OLAP空间中特定集合的数据； Dicing是指从不同视角查看数据片。
4.4 医疗数据挖掘平台服务框架 数据仓库是数据挖掘的基础数据存储平台，是面向多维数据分析的基础库[5,6]。在数据仓库之上，可以构建各种数据挖掘算法库和个性化医疗服务的推荐系统等，文献[2]提出了一种数
据挖掘平台服务框架(如图4所示)。
图4 医疗数据挖掘平台服务框架 5 医学数据挖掘的挑战 5.1 多学科交叉 医学数据挖掘涉及医学、统计、计算机等多个学科，研究内容偏向前沿问题和尚未解决的问题，在数据尺度增加的情况下，问题更加复杂。生物医学工作者往往不能掌握复杂的分析工具，计算机科学工作者缺乏相应的医学背景，因此，培养能够在多个学科内长期积累和沉淀的数据人才至关重要。另外，从工具的角度来讲，把数据挖掘的流程模块化，把数据挖掘的工具组件化，把数据挖掘的过程智能化，可以大大的提供医学工作者的效率。文献[1]探讨了医学工作者对于数据挖掘的“望而却步”心理和高校医学教育中的知识结构问题。
5.2 数据的集成和共享 数据的集成和共享，避免信息孤岛是行业信息系统的共同目标，在医疗行业实现该目标的挑战则更大。其原因主要是业务本身的复杂性和数据的多样性，各个医疗部门在构建系统之初，不可能采用统一的平台，这势必为后期数据集成带来困难。
5.3 统一数据接口 各个医疗部门采用不同厂商的硬件和软件，在内部数据格式上更是千差万别。为了开展有效的数据挖掘，制定统一数据接口标准至关重要。
5.4 数据隐私性问题 医疗机构数据分析技能的不足导致对第三方分析机构的依赖，同时也引入了医疗敏感信息的泄露问题。文献[7]探讨了医学数据挖掘中隐私性保护，通过数据库表的映射实现病人隐私信息的保护。文献[8]综述多种面向数据库的隐私保护技术，如下表所示。
表1 隐私保护技术的对比分析 技术名称 主要优点 主要缺点 基于数据失真的隐私保护技术 计算开销小；实现简单 数据失真；严重依赖于数据, 不同数据需设计不同的算法 基于数据加密的隐私保护技术 数据真实、无缺损；高隐私保护度 计算开销、通信开销大 部署复杂, 实际应用难度较高 数据匿名化 适用于各类数据、众多应用, 算法通用性高 能保证发布数据的真实性实现简单 存在一定程度的数据缺损；存在一定程度的隐私泄露；实现最优化的数据匿名开销较大
6 总结 本文主要对医疗数据挖掘的相关概念与技术做出归纳与总结，下一步工作是在目前工作的基础上研究数据挖掘在中医院医疗系统中的应用。
参考文献 [1]龚著琳, 陈瑛, 苏懿, 等. 数据挖掘在生物医学数据分析中的应用[J]. 上海交通大学学报: 医学版, 2010, 30(011): 1420-1423. [2]吴信东, 叶明全, 胡东辉, 等. 普适医疗信息管理与服务的关键技术与挑战[J]. 计算机学报, 2012, 35(5): 827-845. [3]黄秋燕, 金京皓, 沈岳龙, 等. 数据挖掘在医学信息中的应用[J]. 医学信息: 上旬刊, 2010, 23(016): 2503-2506.