医学数据挖掘.
计算机技术在医学中的应用
计算机技术在医学中的应用1. 引言计算机技术是现代医学科研和临床实践中不可或缺的部分。
随着技术的不断发展，计算机技术在医学中的应用也日益广泛。
它已经成为医学的重要支撑，可以极大地提高医学诊疗的效率和准确度，改善患者的治疗效果和医疗体验。
本文将从医学影像分析、医学诊断决策、医学数据管理和医学康复等方面介绍计算机技术在医学中的应用。
2. 医学影像分析医学影像分析是计算机技术在医学中的重要应用之一，其主要内容包括医学影像的获取、存储、处理、分析和识别等。
医学影像技术的不断发展使得医生们可以通过影像来观察人体内部的结构和功能，帮助医生进行准确的诊断和治疗。
2.1 医学影像获取和存储医学影像获取通常使用放射学、超声波、CT、MRI等不同的技术，这些技术可以通过计算机来进行数字化处理和存储，从而更加方便地进行后续的分析和识别。
例如，现在常用的数字化医学成像和通信系统(DICOM)可以将医学影像数据以数字形式存储在计算机中，并能够在医疗机构之间进行快速的传输和共享。
2.2 医学影像处理和分析医学影像处理和分析是医学影像分析的关键环节，通过这些技术可以对医学影像进行数字化处理和分析，提取出不同的指标来帮助医生进行诊断和治疗。
例如，可以使用图像处理技术来去噪、增强和矫正医学影像，从而提高影像的清晰度和准确性。
此外，还可以使用计算机视觉技术来自动检测病灶和结构，并提取出相应的形态、纹理和统计特征，从而帮助医生进行诊断和治疗决策。
2.3 医学影像识别医学影像识别是医学影像分析的重要应用之一。
通过计算机视觉技术，可以对医学影像中的不同结构和病灶进行自动分割和识别，从而帮助医生进行准确的诊断和治疗决策。
例如，可以使用人工神经网络或深度学习技术来进行医学影像的自动分类和识别。
3. 医学诊断决策医学诊断是医学领域的核心环节之一。
随着计算机技术的不断发展，医生们可以利用计算机技术来进行更加精确的疾病诊断和治疗决策。
计算机辅助诊断技术已经成为医学临床实践中不可缺少的部分，可以提高医生的诊断精度和效率，进而提高治疗效果和患者的医疗体验。
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 ：
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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
浅谈高等医学院校学生＂数据挖掘＂能力的培养
过程 中 ， 大量 医 疗仪 器和 设备 的应 用 ， 形成 分 析 ， 确定 数 据 挖 掘 目标 ， 制定 挖 掘计 划 。 了 大 量 的 医疗 数 据 ， 些 数 据 对 于 疾 病 的 这
诊 断 、 疗 和 研 究 都 是 很 有 价 值 的 。 等 医 治 高 学 生 初 步 确 定 数 据 挖 掘 需要 的 数 据 属 性 ，
据 上 ，并 给 出 了具 体 实 例 关键词 ： 数据 挖 掘 医 学 能 力培 养 应 用
中 图分类 号 ： ４２ Ｇ６
文献标 识 码 ： Ａ
文章 编号 ： ７ —０ ８ ２ １ ） １ｅ一０ ２ ０ １ ４ ９ ｘ（ ０ １ （） １ － １ Ｂ ０ ８
当今 社 会 ， 计算 机 技 术 日新 月 异 ， 医 在
学 院 校 是 培 养 医 生的 摇 篮 ， 目前 高 等 医 而 学 院 校 学生 对 医 疗数 据 的 挖 掘 与分 析 能 力
极 为有 限 ， 停 留在 对表 面 数 据 的读 取 ， 只 对
再 次 ， 成 数据 模 型 。 生 对 提 取 的数 形 学 据 集 进 行 挖 掘 ， 如学 生从 中 可 找 出 支 持 比 度 为２ ％可 信 度为 ８ ％的 一 条规 则 ：年 龄 ： ０ ０ （ ３ ～４ ） 吸烟 量 ： 包以上／天） 肺病（Ｏ ５ ５ ＾（ ｌ ８ ％．
并 从原 始 数 据 库 中小 规 模 采 样 进行 初步 挖 掘 试验 ， 试验 结 果 与 挖掘 目标 进行 对 比 ， 将 必要 时可 重新 设 置数 据 属 性 。 ③ 处 理 数 据 ： 是 决 定 整 个 医 学 数 据 这 挖 掘 结 论 正 确 与否 的 关 键 性 步 骤 。 学生 要 对数 据 集 中 不 完 全 、 噪 声 的 医学 数据 进 有 行预 处 理 ， 比如 清 洗不 完 全 的数 据 、 数据 对 进 行 初步 的描 述 分析 、 充 缺 失 的值 、 填 光滑
临床医学中数据挖掘技术的运用分析
通过数据挖 掘技 术运用 ． 能够确定疾病 的未来发展方 向． 结合患 者 的病史 、 临床症状 ， 分析 、 预测疾病 的发展 ， 从而有的方式 的进行疾 病预防 比如说 ． 运用粗糙集 分析方法 ， 可 以有预测疾病 的发生 。现阶 段． 通过粗糙集理论 预测疾早产准确率高达 ７ ０ ％一 ９ ０ ％． 而人工 预测准 确性仅为 １ ６ ％一 ３ ５ ％。 ３ ＿ ４ 在临床影像 学中的应用 随着 医学 的不断进步以及影像学 的发 展 ． 在临床 医学 中 ． 影像图 像被越来越多的应用到临床疾病诊断中去。 Ｐ Ｅ Ｔ 、 Ｍ Ｒ Ｉ 、 Ｃ Ｔ 等就是常用 的疾病诊断工具。随着数据挖掘技术的发展与应用 ． 其在医学图像中 ２ ． ２ 人 工 神 经 网络 法 并发挥越来越重要 的价值。 西方学者【 叼 通过数据挖掘机是成 作为计算领 域的重要技术 ． 人工 的神经元 网络技术日 能根据管理 逐渐应用 ， 模式或者非管理模式进行学 习和研究 ． 管理模式 中的神经 网络要预测 功对 Ｓ Ｐ Ｅ Ｃ Ｔ 心肌图像进行了临床 诊断分类。 ● 现有 的示例可能造成的结果 ．并将预测到 的结果 同 目标答案 比较 ： 非 【 参考文献】 管理模式学习法对数据的描 述很有效却可 以预测结果 ． 而非管理模式 １ ］ 李晓毅． Ｂ ａ ｙ ｅ ｓ 判别分析及其 在疾病诊 断中的应用ｌ Ｊ ｌ ｌ 中国卫生统计 ， ２ ０ １ １ ， ２ １ 里的神经网络创建 了 自己的合法性验证及操作 、 类 描述 ． 无关 于数据 ［ ６ ） ： ３ ５ ６ － ３ ５ ７ ． 模式。 神经网络需要经历 相当的时间 ． 同时由于它们像黑盒一样 的行 （ ［ ２ ］ 网帅立 ， 吴永 明． 数据挖 掘技术在 Ｈ Ｉ Ｓ中的应用探讨Ⅱ ］ ． 计 算机应用与软 件 ， 为会不能满足信息分析员的要 求 ２ ０ １ ２ ， ２ ０ （ ４ ） ： ２ ４ ８ — ２ ４ ９ ． ２ ＿ ３ 决策规则法与决策树 ［ ３ ］ 姜兴岳 ， 耿道颖． 人工神经元 网络鉴别 星形 胶质细胞瘤 良恶性的初步研究ｌ Ｊ ｌ ｌ 决策 规则法与决策树 就是一种解决在实 际应 用中的分类 问题 的 中国医学计算机成像杂志 ． ２ ０ １ １ ． ２ ７ （ ２ ） ： １ ８ ６ — １ ８ ７ ． 方法， 简单 的说 ． 分类是使 数据反映到一个 事先 定义好的类 中的函数 『 ４ ］ 刘革平， 黄智兴， 邱玉辉． 基于数据挖掘 的远程学 习过程评价系统设计与实现 过程， 以一组输入属性值的向量或者相应类 ． 归纳学 习算法 ． 然后得 出 ＿ Ｊ ］ ． 电化教育研究， ２ ０ １ ２ ， １ ３ （ ０ ７ １ ： ９ ９ — １ ０ ０ ． 分类 。学 习的 目 标就是要构建分类模 型． 根据属性输人值来 预测实体 ［ ５ ］ 黄 晶晶， 倪 天倪 ． 分类挖掘在大学生智 能评估系统中的设计与实现咖计 算机 的类。换 言之 ， 分类就是将一不连续标识值分 到一个未标识 的记录中 与现代化 ， ２ ０ １ ２ ． ５ （ １ １ ） ： １ ６ － １ ７ ． 的过程 ． 分类规则 由于较直观 ， 因而易容 于让人接受 ． 许 多实施 的决 策 ［ 责任编辑 ： 汤静］ 树在机器 获取领域 中得到了有效算法
医学信息学知识点
医学信息学知识点医学信息学是医学科学与计算机科学的结合，旨在利用信息技术和计算机科学的方法来解决医学领域的问题。
它涵盖了信息处理、数据库管理、数据分析、人工智能等方面的知识。
本文将介绍医学信息学的几个主要知识点。
一、医学数据库医学数据库是医学信息学的重要组成部分，它存储和管理了大量的医学数据，包括病人的个人信息、临床数据、实验数据等。
常见的医学数据库包括临床数据库、基因组数据库、药物数据库等。
医学数据库的设计和维护需要考虑数据的准确性、安全性和可靠性，同时还要保证数据的易访问性和易使用性。
二、医学图像处理医学图像处理是医学信息学中的一个重要领域，它涉及图像获取、预处理、分析和解释等过程。
医学图像可以来自于X射线、CT扫描、MRI等各种医学设备，通过图像处理技术可以实现对图像的增强、分割、配准等操作，进而提取有用的医学信息。
医学图像处理在临床诊断、疾病监测和治疗过程中发挥了重要作用。
三、医学数据挖掘医学数据挖掘是通过从大量医学数据中挖掘隐藏的模式和知识，帮助医生做出准确的诊断和治疗决策的过程。
医学数据挖掘可以应用于分析病历数据、基因组数据、生物标志物数据等，通过统计学、机器学习和人工智能等技术来发现数据中的规律和关联性。
它可以帮助医生预测疾病风险、诊断疾病和制定个性化治疗方案。
四、医学人工智能医学人工智能是近年来医学信息学领域的新兴研究方向，它利用机器学习、深度学习和自然语言处理等技术来构建医学决策支持系统、智能诊断系统等。
医学人工智能可以自动分析医学影像、解读医学文献、辅助医生制定治疗方案等，提高医疗效率和准确性。
然而，医学人工智能也面临着数据隐私和伦理等问题，需要进行深入的研究和探索。
五、医学信息安全医学信息安全是保护医学数据和信息系统免受未经授权的访问、使用和破坏的过程。
医学信息安全包括网络安全、数据加密、访问控制、身份认证等措施，目的是确保医学数据的隐私和机密性。
随着医疗信息化的深入发展，医学信息安全变得越来越重要，需要医学信息学专家不断研究和提供安全的解决方案。
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。
中医科研中几种常用数据挖掘方法浅析
聚类分析是一种探索性的统计分析方法 ,是在没 有先验知识的情况下对数据资料进行分类 ,其实质就 是按照资料的内在相似或相关程度将数据分为若干个 类别 ,以使得类别内数据的“差异”尽可能小 ,类别间 “差异”尽可能大 。可分为层次聚类法和 非层次聚类 法 。也可按分类目的分为 R 型聚类和 Q 型聚类 。聚 类分析可用于中医证候的研究 ,如刘明[1 ] 等对八纲中 的六纲症状及肾虚症状以及张世筠[2 ] 等对肝证变量的 聚类分析等 。聚类分析还可用来探讨方剂中药物的组 合规律及微量元素含量 、中药指纹图谱等 ,如李国春[3 ] 等对半夏泻心汤临床案例的用药规律等进行了聚类分 析 ;张巧艳[ 4] 等对中药蛇床子中的微量元素进行了聚 类分析 。
中医药的研究中常常运用一些数理统计方法来对 科研结果进行探讨以使数据分析的结果更具客观性 。 多元的统计分析方法主要用来探讨高维数据的内在规 律 ,如研究多元变量间的相互关系 、数据结构和数据简 化等。这些方法在实际运用中各有自已的特色和适用 条件 ,不同研究目的和不同变量类型往往需要不同的 方法 ,只有正确地运用这些先进的方法 ,才能得到准确 的结果 。在一定程度上这种学科的交叉已对中医学的 发展起了相当的推动和促进作用 ,现将一些数理统计 方法在中医药中的运用进行浅析。 1 聚类分析
数据挖掘在药物警戒中的应用研究
数据挖掘在药物警戒中的应用研究摘要：针对数据信号进行挖掘和分析是监测药品不良反应的重要环节。
现阶段，自发呈报系统数据中的数据越来越丰富完善，常规分析方法的局限性和不足慢慢显露出来，因此需要引入全新的数据挖掘技术，以此来生成药品不良反应信号。
当前各个国家应用率较高的数据挖掘技术有频数法和贝叶斯法，本文主要对两种方法的原理、信号标准、在各种组织中的应用情况进行对比，旨在能够为药品不良反应的监测提供技术参考。
关键词：数据挖掘；药物警戒；应用研究药物警戒是相关部门针对药品不良反应监测的扩展和延伸，同时也是药品不良反应监测事业发展的主要方向，它包含着药品不良反应、非预期缺乏疗效的监测、药品质量、药物依赖性等等，同时也涉及临床试验和临床研究，以及药品上市后的再评价等等。
药物警戒的重点分别有收集、分析上市后的药物观察数据，对其进行深入的分析，获得更具精确性的结论，由此生成信号，便于后续的研究。
一、数据挖掘在药物警戒中的应用价值在医疗技术不断进步和发展的背景下，各个领域的数据采集能力实现了发展，数据挖掘有利于医药行业更好地监测药物不良反应、药物之间的相互作用等等，通过对复杂多样的医疗数据进行分析的方式，利用专业工具生成临床试验中被忽略的风险信号，从而提高研究人员的重视，强化药物安全性的管理[1]。
另外，数据挖掘还能够帮助医药企业更加深入地了解和掌握广大群众的用药习惯，从而精确地把控制药市场，生产更多大众应用频繁的药物，满足大众的用药需求。
二、信号的来源根据世界卫生组织对信号的定义来看，信号指的是未知的，或是尚未得到证明的药物和不良事件的信息。
现阶段信号主要来源于药物不良反应自发呈报系统，通常情况下需要多份不良反应报告才能生成信号[2]。
我国当前搭建起药物不良反应自发呈报系统，也就是全国药品不良反应监测网络，该系统实现了全国各个地区药品不良反应监测中心、药品生产单位、经营企业以及医疗防疫机构的全面覆盖，它由69个变量组合而成，能够兼容患者的信息、不良反应事件、药品信息以及报告单位等等。