数据挖掘在医学上的应用
大数据挖掘技术在医疗领域中的应用案例
大数据挖掘技术在医疗领域中的应用案例随着大数据技术的发展，大数据挖掘技术在医疗领域中的应用越来越受到关注。
通过对医疗数据进行挖掘分析，可以帮助医生更好地诊断疾病、预测疾病风险、优化治疗方案和提高医疗资源的利用效率。
本文将介绍一些大数据挖掘技术在医疗领域中的应用案例，以及这些案例所带来的效益。
一、肿瘤诊断和治疗肿瘤是一种常见的疾病，而且在临床上有很大的异质性。
利用大数据挖掘技术，可以对患者的病历数据、影像数据、基因组数据等进行分析，从而实现个性化诊断和治疗。
例如，美国的一家医疗机构利用大数据挖掘技术对乳腺癌患者的组织样本数据进行分析，发现了一种新的乳腺癌亚型，从而提出了更精准的治疗方案。
利用大数据挖掘技术，医生可以更好地了解患者的病情，从而制定更加个性化的治疗方案，提高治疗的效果和患者的生存率。
二、疾病预测和预防大数据挖掘技术可以帮助医生预测患者的疾病风险，并提前进行干预，从而降低疾病的发生率。
例如，一家中国的医疗机构利用大数据挖掘技术对患者的糖尿病风险进行预测，发现了一些与疾病相关的潜在因素，从而可以针对性地进行干预，降低患者的疾病风险。
大数据挖掘技术还可以帮助医生发现一些新的疾病风险因素，为疾病预防提供新的思路和方法。
三、临床决策辅助临床决策是医生在诊断和治疗过程中最关键的环节之一。
大数据挖掘技术可以帮助医生更好地进行临床决策。
例如，一家美国的医疗机构利用大数据挖掘技术对心血管疾病患者的病历数据进行分析，发现了一些新的临床决策规则，从而帮助医生更好地进行治疗决策，提高治疗的效果。
大数据挖掘技术还可以帮助医生更好地了解药物的副作用和相互作用，从而避免不良的处方，提高治疗的安全性。
四、医疗资源优化医疗资源的不均衡分布是一个普遍存在的问题。
大数据挖掘技术可以帮助医疗机构更好地理解医疗资源的分布情况，并优化资源的使用。
例如，一家英国的医疗机构利用大数据挖掘技术对急诊科的患者流量进行分析，发现了一些患者就诊的规律，从而优化了急诊科的资源配置，缩短了患者的等候时间。
数据挖掘技术在医学信息分析领域的应用案例
数据挖掘技术在医学信息分析领域的应用案例近年来，数据挖掘技术在医学信息分析领域得到了广泛应用，为医疗保健提供了更有效的方法和工具。
数据挖掘技术可以帮助医生和研究人员从海量的医学数据中发现隐藏的模式和关联性，以提高诊断精度、疾病预测、药物研发和治疗效果评估等方面的能力。
本文将介绍一些数据挖掘技术在医学信息分析领域的应用案例，展示其在临床实践中的重要价值。
1. 疾病预测数据挖掘技术可以帮助医生识别患者的疾病风险和预测患病可能性。
例如，利用机器学习算法对大规模的病历数据进行分析，可以建立预测模型来预测心脏病、糖尿病、癌症等疾病的患病概率。
医生可以根据预测结果采取相应的预防和治疗措施，从而及早干预和遏制疾病的发展。
2. 药物研发数据挖掘技术可以帮助药物研发人员加速新药的开发过程。
通过对大规模的药物数据库进行挖掘和分析，可以发现药物分子的相似性和相互作用模式，为新药设计和筛选提供指导。
此外，数据挖掘技术还可以通过挖掘临床试验数据，发现药物的副作用和不良反应，为安全性评估提供科学依据。
3. 诊断辅助数据挖掘技术可以辅助医生进行疾病诊断，提高诊断的准确性和效率。
通过挖掘患者的临床数据、影像数据和基因组数据，可以建立模型来分析疾病的特征和规律。
这些模型可以帮助医生对患者的病情进行评估和判断，并给出相应的诊断建议。
例如，在乳腺癌的早期诊断中，数据挖掘技术可以通过分析病人乳腺超声图像的特征，辅助医生对肿瘤进行鉴定和分类。
4. 临床决策支持数据挖掘技术可以为医生提供智能决策支持，帮助他们做出更准确、更科学的临床决策。
通过分析大规模的临床试验数据和治疗记录，数据挖掘技术可以发现患者的响应模式，评估不同治疗方案的效果，为医生提供个性化的治疗建议。
同时，数据挖掘技术还可以监测患者的生理指标和病情变化，及时发现异常情况并提醒医生采取相应的措施。
5. 医疗资源管理数据挖掘技术可以帮助医疗机构优化资源配置和管理，提高医疗服务的效率和质量。
数据挖掘在医学大数据研究中的应用
数据挖掘在医学大数据研究中的应用引言概述：随着医疗信息化的发展和医学大数据的快速增长，数据挖掘技术在医学领域中的应用日益广泛。
数据挖掘技术可以匡助医学研究人员从海量的医学数据中发现规律、预测趋势，为医学研究和临床实践提供重要支持和指导。
本文将探讨数据挖掘在医学大数据研究中的应用。
一、疾病预测与诊断1.1 利用数据挖掘技术对患者数据进行分析，建立疾病预测模型，实现早期诊断和预防。
1.2 基于医学影像数据和临床数据，应用数据挖掘技术进行疾病诊断，提高准确性和效率。
1.3 利用医疗大数据进行疾病风险评估，匡助医生制定个性化的治疗方案。
二、药物研发与药效预测2.1 基于药物份子结构和生物活性数据，利用数据挖掘技术加速新药研发过程。
2.2 利用医学大数据和临床试验数据，预测药物的有效性和副作用，提高药效评估的准确性。
2.3 基于患者个体化特征和基因组数据，利用数据挖掘技术实现个性化用药建议。
三、疾病流行病学研究3.1 利用数据挖掘技术对不同地区、不同人群的医学数据进行分析，揭示疾病的流行规律和趋势。
3.2 基于医疗机构和医生的数据，分析疾病的传播途径和风险因素，为疾病控制和防治提供科学依据。
3.3 结合社会经济数据和环境数据，利用数据挖掘技术预测疾病的爆发和传播趋势，提前采取控制措施。
四、临床决策支持4.1 基于医学大数据和临床实践数据，利用数据挖掘技术为医生提供临床决策支持，匡助医生制定治疗方案和手术方案。
4.2 分析患者的病史数据和实验室检查数据，预测疾病的发展趋势和治疗效果，指导临床实践。
4.3 结合医生的专业知识和数据挖掘技术，实现医疗决策的智能化和个性化。
五、健康管理与预防5.1 利用数据挖掘技术分析个人健康数据和生活习惯数据，评估健康风险，制定健康管理方案。
5.2 基于健康档案和体检数据，利用数据挖掘技术预测慢性病的发生和发展，提前干预和预防。
5.3 结合社区健康数据和公共卫生数据，利用数据挖掘技术指导健康教育和健康政策制定，促进全民健康。
数据挖掘在医疗行业的应用
数据挖掘在医疗行业的应用在当今数字化的时代，数据挖掘已经成为了众多领域的强大工具，医疗行业也不例外。
医疗数据的海量增长，为数据挖掘技术的应用提供了广阔的空间。
通过深入挖掘和分析这些数据，医疗行业能够实现更精准的诊断、更有效的治疗方案以及更高效的医疗资源管理。
医疗数据的特点是多样且复杂，包括患者的病历记录、诊断报告、实验室检查结果、影像学图像、用药信息等等。
这些数据来源广泛，格式不一，而且蕴含着丰富的潜在价值。
数据挖掘技术能够将这些看似杂乱无章的数据进行整合、清洗和分析，从中提取出有意义的信息和知识。
在疾病诊断方面，数据挖掘可以发挥重要作用。
传统的诊断方法往往依赖医生的经验和直觉，但人的认知和记忆是有限的。
而数据挖掘能够整合大量的病例数据，通过对症状、体征、检查结果等多维度信息的综合分析，建立疾病诊断模型。
例如，对于一些症状相似但病因不同的疾病，数据挖掘可以帮助医生更准确地进行鉴别诊断。
通过分析患者的临床表现、病史、家族病史等因素，预测疾病的发生概率和类型，为医生提供决策支持，减少误诊和漏诊的发生。
在治疗方案的制定上，数据挖掘也有着独特的优势。
不同的患者对于同一种治疗方法可能会有不同的反应。
通过对过往治疗案例的分析，数据挖掘可以发现影响治疗效果的关键因素，为患者量身定制个性化的治疗方案。
比如，在肿瘤治疗中，根据患者的基因特征、肿瘤类型、分期等因素，预测不同治疗药物的疗效，从而选择最适合患者的治疗药物和方案。
这不仅提高了治疗效果，还降低了不必要的医疗风险和成本。
疾病预测是数据挖掘在医疗领域的另一个重要应用。
通过分析大量人群的健康数据，包括生活方式、遗传因素、环境因素等，预测疾病的发生风险。
这有助于提前采取预防措施，降低疾病的发生率。
例如，通过对糖尿病高危人群的饮食、运动、体重等数据的分析，提前进行干预，如健康教育、饮食指导、运动建议等，预防糖尿病的发生。
对于心血管疾病，也可以通过对血压、血脂、血糖等指标的监测和分析，预测疾病的发作风险，及时采取预防措施。
数据挖掘在医疗领域中的应用分析
数据挖掘在医疗领域中的应用分析随着互联网时代的到来，数据的规模越来越大，而数据挖掘作为一种大数据分析技术，得到了广泛的应用。
在医疗领域中，利用数据挖掘技术可以有效地提高医疗质量和效率。
本文将探讨数据挖掘在医疗领域中的应用分析。
一、医疗领域中数据挖掘的应用场景1.1 医疗图像诊断医疗图像诊断是医疗领域中最常见的应用场景之一。
医生需要对患者的医疗图像（如CT、MRI等）进行分析和诊断。
利用数据挖掘技术，可以快速且准确地从海量医学图像中筛选出关键信息，帮助医生进行诊断。
1.2 临床决策支持数据挖掘还可以为医生提供临床决策支持。
通过分析海量的临床数据，数据挖掘可以发现医生未曾察觉到的规律和趋势，提供更加准确和科学的治疗方案。
1.3 疾病风险评估数据挖掘可以根据医生在系统上录入的患者个人信息、生理指标和疾病历史等数据，结合数据挖掘算法，对患者的风险进行评估；医生可以根据评估结果，提前制定针对性的治疗计划，及时预防和处理风险。
1.4 药物研究与开发药物的研究与开发需要大量的实验数据和分析，在这个过程中，数据挖掘技术可以帮助医疗科研人员，辅助研究、分析数据，加强药物的研究和开发。
二、数据挖掘在医疗领域中的应用案例2.1 糖尿病风险评估在一个糖尿病诊疗系统中，利用数据挖掘的技术将患者的糖尿病诊断结果与生理指标、生活方式等数据进行关联分析，能够根据当前病情和趋势预测患者糖尿病的风险，并推荐针对性治疗方法和饮食调整，帮助患者尽早发现并治疗糖尿病。
2.2 医疗费用预测在美国的一个医院中，采用了数据挖掘技术对患者医疗费用进行预测。
医院在之前的数据中分析出了不同因素对患者医疗费用的影响，如年龄、性别、疾病种类、治疗方案等。
通过数据挖掘算法，可以快速准确地预测患者将需要支付的费用，帮助患者更好地掌握自己的财务状况。
2.3 病症分类识别在某医院的病理诊断中心，数据挖掘技术被应用于病理标本的分类识别。
通过对大量的病理数据进行学习、分类和分析，医生可以快速地准确判别病理标本的类型，提高了病理诊断的效率和准确率。
数据挖掘在医学大数据研究中的应用
数据挖掘在医学大数据研究中的应用概述:医学大数据的快速增长为医学研究和临床实践带来了巨大的机遇和挑战。
数据挖掘作为一种从大规模数据集中提取知识和信息的技术，已经在医学大数据研究中得到广泛应用。
本文将详细介绍数据挖掘在医学大数据研究中的应用，包括疾病预测、药物发现、临床决策支持等方面。
1. 疾病预测:数据挖掘技术可以通过分析医学大数据中的病例信息、生理指标、基因表达等多种数据源，预测疾病的发生和发展趋势。
例如，通过建立疾病预测模型，可以提前识别高风险患者，并采取相应的预防措施。
此外，数据挖掘还可以发现潜在的疾病风险因素，为疾病的早期预警提供科学依据。
2. 药物发现:数据挖掘技术在药物发现中发挥着重要作用。
通过分析大规模的药物数据库和生物信息学数据，可以发现新的药物靶点、药物相互作用等信息，加速药物研发过程。
此外，数据挖掘还可以帮助优化药物配方，提高药物疗效和安全性。
3. 临床决策支持:数据挖掘技术可以分析医学大数据中的临床数据、病历信息、医学影像等多种数据源，为临床医生提供决策支持。
例如，通过挖掘患者的病历数据和临床指南，可以帮助医生制定个性化的治疗方案。
此外，数据挖掘还可以发现潜在的医疗错误和风险，提高医疗质量和安全性。
4. 健康管理和预防:数据挖掘技术可以分析个人健康数据、生活习惯、环境因素等多种数据源，为健康管理和预防提供科学依据。
例如，通过挖掘个人的健康数据和生活习惯，可以提供个性化的健康建议和预防措施。
此外，数据挖掘还可以发现潜在的健康风险因素，帮助人们采取相应的预防措施。
5. 数据隐私和安全:在医学大数据研究中，数据隐私和安全是一个重要的问题。
数据挖掘技术可以通过匿名化和加密等手段，保护医学大数据的隐私和安全。
此外，数据挖掘还可以发现潜在的数据泄露和滥用风险，提高数据的安全性。
结论:数据挖掘在医学大数据研究中具有广泛的应用前景。
通过利用数据挖掘技术，可以从医学大数据中挖掘出有价值的知识和信息，为医学研究和临床实践提供科学依据。
数据挖掘技术在医疗领域中的应用
数据挖掘技术在医疗领域中的应用随着信息技术的快速发展，数据挖掘技术在各个领域中得到了广泛应用，其中医疗领域是最有前景的应用领域之一。
因为在医疗领域中，存在着大量的数据和信息（如患者的病历、治疗记录、药物使用记录等），而这些数据和信息通过数据挖掘技术的分析可以帮助医生更好地预测疾病的发生和发展规律，更好地制定治疗计划和预防策略，也可以帮助医疗机构更好地管理患者和药品。
本文将介绍数据挖掘技术怎样应用于医疗领域中，并探讨他们的优缺点，以及未来发展的方向。
一、数据挖掘技术的应用医疗领域的数据挖掘技术主要包括以下几个方面：疾病预测、病人分析、药物管理和医疗机构管理。
1. 疾病预测数据挖掘技术可以通过对大量的患者病例和其他相关数据进行分析，帮助研究人员预测疾病的患病率、发展趋势和可能的原因。
例如，在医疗数据中，一个患有肺癌的患者可能会分享其他体征，如苦负、呼吸速率、年龄等等，通过深度学习和神经网络等模型，计算机可以预测患者是否能够患上肺癌，并预测患者的最好治疗方法。
2. 病人分析通过对患者电子病历的分析，可以更好地了解患者的病情和治疗过程，帮助医生制定更具针对性的治疗计划。
例如，在医疗数据中，一个患有高血压的患者的治疗记录包括了所有的用药记录、疾病发展情况、手术历史、实验和检查记录、卫生记录等等，通过数据挖掘技术，可以深入分析患者的健康状况，并进行相关的预测和治疗计划。
3. 药物管理通过药物数据和患者数据的结合，开发了一些药物管理模型，包括药物抗生素和药物耐受性的预测等。
例如，在药物管理的应用中，一些含有药物成分和患者使用情况的数据库提供了各种药物的感染范围，拦截高准确率的细菌感染。
通过数据挖掘技术来分析药物的有效性和使用频率，可以帮助医生更好地选择药物，确保治疗效果和患者的安全性。
4. 医疗机构管理利用数据分析模型，可以将医疗机构的资源和医疗服务与患者相关的特定数据结合起来，包括地理位置、性别、身体状况、年龄等等。
数据挖掘技术在医疗领域有什么用途
数据挖掘技术在医疗领域有什么用途在当今的医疗领域，数据挖掘技术正发挥着日益重要的作用。
随着医疗信息化的不断推进，医疗机构积累了海量的数据，包括患者的病历、诊断结果、治疗方案、用药情况等等。
如何从这些繁杂的数据中提取有价值的信息，为医疗决策提供支持，改善医疗服务质量，提高医疗效率，成为了医疗行业面临的重要挑战。
而数据挖掘技术的出现，为解决这些问题提供了有力的手段。
首先，数据挖掘技术在疾病预测方面有着显著的应用。
通过对大量患者的病史、生活习惯、遗传信息等数据进行分析，能够发现潜在的疾病模式和风险因素。
例如，对于心血管疾病，数据挖掘可以分析患者的年龄、体重、血压、血脂、吸烟史等因素，建立预测模型，提前识别出高风险人群。
这样，医疗机构就可以对这些人群进行早期干预，如提供健康生活方式的建议、定期体检、预防性用药等，从而降低疾病的发生率，减轻医疗负担。
其次，数据挖掘有助于优化医疗资源的配置。
在医疗系统中，资源的合理分配至关重要。
通过对医疗机构的就诊数据、住院数据、医疗设备使用数据等进行挖掘，可以了解不同地区、不同时间段的医疗需求情况。
例如，某个地区在特定季节流感患者数量增多，那么就可以提前调配医疗资源，增加相关药品的储备，安排更多的医护人员值班。
同时，数据挖掘还可以帮助医院合理安排病床、手术室等资源，提高资源的利用率，减少患者的等待时间，提升医疗服务的满意度。
再者，数据挖掘在药物研发中也发挥着关键作用。
在药物研发过程中，需要进行大量的临床试验来验证药物的安全性和有效性。
利用数据挖掘技术，可以对以往的临床试验数据进行深入分析，发现药物的潜在作用机制、副作用特征以及与其他药物的相互作用关系。
这有助于缩短药物研发周期，降低研发成本，提高研发成功率。
此外，数据挖掘还可以帮助研究人员筛选药物靶点，为新药的研发提供方向。
另外，数据挖掘能够提高医疗诊断的准确性。
现代医疗诊断往往依赖于各种检查结果，如血液检测、影像学检查等。
- 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)。
。
７ ６。 ４
安 徽 医 药
Ａ ｈ ｉ ｄ ａ ｎ ｈ ｒ ｃｕｉ ｌ ｏｒａ ２０ ｕ ：２ ８ ｎ ｕ Ｍｅ ｉ ｌ ｄＰ ａｍａｅｔａ Ｊｕｎ ｌ ０ ８Ａ ｇ １ （ ） ｃ ａ ｃ
◇小 专论 ◇
数 据 挖 掘 在 医 学 上 的应 用
Hale Waihona Puke 计算机信 息管理 系统在 医疗 机构 的广 泛应用 ， 同时电子 病历 的大量应用 ， 医疗设备 的数 字化 ， 促进 了医学信 息的数 字
化， 使得 医院数据库的信息容量快速 累积 ， 这些宝贵 的医学 信 息资源对于疾病 的诊 断 、 治疗和 医学研究都是 非常有价值的 。 然而 目前大多数 医院对数据库 的处理属于医学数据库 的低端
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｗ ｉ ｈ ｄ ｐ ｌ ａｉ ｎ ｏ ｓ ｉ ｌＩ ｆ ｒ ｔ ｎ Ｓ ｓｅ ｉ ｏ ｐ ｔｌ ， ｓ ｅ ｉ ｙ ｔ ｅ ｗ ｄ ｐ ｌ ａ ｉｎ ｉ ｌ ｉ ｙ ｔｍ ｆｔ ｅ ｓｒ ｃ ： ｔ ｔｅ ｗｉ ｅ ａ ｐ ｉ ｔ ｆＨｏ ｐ ｔ ｎ ｏ ｍａｉ ｙ ｔ ｍ ｎ ｈ ｓ ｉ ｓ ｅ ｐ ｃＭｌ ｈ ｉ ｅ ａ ｐ ｉ ｔ ｎ ｃｉ ｃ ｓ ｓｅ ｏ ｈ ｈ ｃ ｏ ａ ｏ ａ ｃ ｏ ｎ
基金项 目： 安徽 医科大学 科研基 金资助项 目（０ ６ ｊ８） 安徽 医科大 ２０ ｋ ２ ， 学科研基金追加 资助项 目（０ ８ ０ ） ２０ ￣６ ５ 作 者单位 ： 王 华 （ ９ ３一） 男 ， 士 ， 究方 向： １７ ， 硕 研 数据 挖掘 ， ： 人 ［智
能 ； － ａｌ７ ０ ２４ ＠ ｑ ．ｏ Ｅ ｍ ｉ：５ ３４ ７ ｑ ｔｍ
ｄｇ ｔｌｔｃ ｏｏ ｙ， ａａ ｍｉ ｉ ｇ ｏ ｄｉｉ ｓｎｅ ｅ ｓ ｒ＂ ｏ ｍｐｒｖｉｇ ｔ ｎ ｇ ｍ ｅ ｅ ｌｏ ｈ ｓ ｉａ ｎ ｏ ａｉ ｎ ａ ｄ ｐｒ ｉ ｉ ｇ ｓ ｉ ｉｉａ ｅ ｈｎ ｌｇ ｄ ｔ ｎ ｎ ｎ ｍｅ ｃｎｅｉ ｃ ｓ ａｙ ｆ ｒｉ ｏ ｎ ｈｅ ｍａ ａ ｅ ｎｔｌｖｅ ｆｔｅ ｈｏ ｐ ｔｌｉｆ ｒ ｔｏ ｎ ｏｖｄ ｎ ｃ ． ｍ ｅ ｔｆｃ ｄ ｃ ｓｏ ｍａ ｎ ｏ ｈｅｄｉｇ ｏ ｉ ｎ ｔｅ ｔ ｅ ｆｄｉｅ ｓ ｓ Ｉ ｈｉ ｐ ｒ， ｎ ｌ ｅ ｔ ｈ ｒ ｃ ｅｉｔｃ ｆｔ ｅ ｃ ｌｉ ｆｒ ｎｉ ｅ ｉｉｎ－ ｋｉｇ ｆｒｔ ａ ｎ ｓｓａ ｄ ｒ ａｍ ｎｔｏ ｓ ａ ｅ ． ｎ ｔ ｓｐａ ｅ ｗｅ ａ ａｙｚ ｈｅｃ ａ ａ ｔ ｒｓｉｓｏ ｈｅｍ ｄｉａ ｎ ｏｍａｔ ｎ ｉ ｉ ｏ ａ ｄ ｔｅ ｐｒｃｅ ｓｏ ｄ ｃ ｌｄａａ ｍ ｉ ｎ ｉｔｏ ｕ ｅ ｔ ｅ ａ ｌｃ ｔｏ ｆｄ ｔ ｎ ｎ ｏ ｍ ｅ ｉ ｉｅ． ｎ ｈ ｏ ｓ ｆｍｅ ｉ ａ ｔ ｎｉｇ，ｎ ｒ ｄ ｃ ｈ ｐｐ ｉａｉｎ ｏ ａａ ｍｉ ｉ ｇ ｔ ｄ ｃｎ Ｋｅ ｒ ｙ ｗｏ ｄｓ： ｔ ｉｉ ｇ； ｓｏ ｉ ｔ ｎ ｕ ｅ ； ｅ ｉａ ｎｆｒ ｔｏ ｄａａ ｍ ｎ ｎ ａ ｓ ｃ ａｉ ｒ ｌ ｓ ｍ ｄ ｃ ｌｉ ｏ ｍａ ｉｎ ｏ
王 华 江 启成 胡 学 钢 ， ，
２０３ ；． ３０２３ 合肥工业 大学计算机与信 息学院， 安徽 合肥 ２００ ） ３ ０９ （ 安徽 医科大学 Ｉ计算机 中心，、 、 ２ 卫生事业管理 学院， 安徽 合肥
摘要 ： 随着医 院信息系统 （ ｏｐｔ ｆ ｍ ｔ ｎｓｓ ｍ， Ｓ 在医院 的广泛应 用 ， 别是 数字新技 术在 门诊 系统 中的广泛应 用 ， ｈ ｓｉｌｎｏ ａｉ ｙｔ ＨＩ） ａｉ ｒ ｏ ｅ 特 医 学数据挖掘是提 高医院信息管理水平 ， 为疾病 的诊 断和治疗 提供科学 的、 准确 的决策 的需要 。本 文详细分析 了医学信息 的特点 及 医学数据挖掘 的过程 ， 最后介绍 了数据挖掘 在医学上 的应用 。 关键词 ： 数据挖掘 ， 关联规则 ， 医学信息
操作 ， 缺乏数据 的集成 和分析 ， 更谈不 上医学决策 和知识 的 自 动获取 ， 大量 的数据被 描述为“ 据丰 富 ， 信 息贫乏 ” 如何 数 但 ， 利用数据挖掘技术从 这些海量的数据 中找出有价值 的知识 和 规则 ， 挖掘 数据 中所 隐藏 的规 律利 用这些来 为疾病 的诊断和 治疗提供 科学 的决策 总结各种 医治方 案的疗效 ， 更好地 为医
院的决策管理 、 疗 、 研 和教学 服务 ， 医 科 已成 为 一 个 非 常 重 要 的 研 究 课 题 以及 对 海 量 的 数 据 进 行 自动 获 取 ， 需 要 新 的技 都 术来实现 。
Ａｐ ｌ ａ ｉ ｎ ｏ ａ ａ ｍ ｉ ｉ ｏ ｍ ｅ ｉ ｉ ｐ ｉ ｔｏ ｆ ｄ ｔ ｎ ｎｇ ｔ ｄ ｃ ｎｅ ｃ
ＷＡ Ｇ Ｈ ａ ．Ｉ Ｎ ｉ ｈｎ ＨＵ Ｘ ｅｇｎ Ｎ ｕ Ｊ Ｇ Ｑ ． ｅ ｇ ． ｕ ．ａ ｇ Ａ ｃ
（． ｏ ｐ ｔ ｅｔ ，． ｃｏｌｆＨ ａｔ Ｓｒ ｃ Ｍａａ ｅ ｅｔ ｎ ｕ Ｍｅｉ ｌＵ ｉ ｒｔ． ｅ ｉ ｎ ｕ，３ ０２ １ Ｃ ｍ ｕｅ Ｃｎｅ ２ Ｓｈｏ ｏ ｅｌ ｅｖ ｅ ｎｇ ｍ ｎ Ａ ｈ ｉ ｄ ａ ｎｖ ｓｙ Ｈｆ ｈ ｉ２０ ３ ： ｒ ｒ ｈ ｉ ｃ ｅｉ ｅＡ ３ Ｓｈｏ ｏ Ｃｍ ｕ ｒ Ｉ ｏｍ ｔｎＨｆｉ ｎ ｅ ｉ Ｔｃｎｌ ｙＨｆｉ ｎ ｕ ，３ ０９ ． ｃｏｌ ｏ ｐ ｔ ＆ ｎ ｒ ａｉ ｅ ｉ ｒｔ ｏ ｅｈｏｏ ， ｅ ｈ ｉ ０ ０ ） ｆ ｅ ｆ ｏ ｅ Ｕ ｖ ｓｙ ｆ ｇ ｅＡ ２