数据挖掘在医学方面的应用
数据挖掘在医学方面的应用
摘要：着信息技术的发展，采集、存储和管理数据的手段日益完善。数据挖掘学科应运而生。本文介绍数据挖掘的概念和应用，以及国内医学方面数据挖掘的应用现状及展望。
关键字：数据挖掘 医学
Abstract: The discipline of data mining emerges with the development of technology
and maturation of methods of data collection, storage and management. The paper
introduces the concept of data mining. This paper introduces data mining concepts
and applications, as well as domestic medical data mining application status and
its prospect.
Key Words: data mining；biomedical
1引言
随着数据库技术的飞速发展，信息技术已渗透到包括医学在内的各种领域。很多大中型医院都相继建立了自己的医院信息系统(HIS)，随着HIS的应用和不断发展，数据库中的数据量迅速膨胀，数据库规模逐渐扩大，复杂程度日益增加。但是尽管积累了大量的业务数据，真正能将这些数据的价值挖掘出来，并运用到医院的临床辅助诊断和日常管理决策中去的却很少。提出了建立基于HIS系统的医学信息数据仓库，在此基础上，对数据仓库中的医疗数据进行疾病监测、预测、医院管理辅助决策等方面的数据挖掘。为医务工作者、临床管理人员、科研人员提供辅助决策与综合分析的工具。在医疗方面具有重要的意义。
2.数据挖掘技术介绍
2.1数据挖掘额的概念
数据挖掘是商务智能应用中较高层次的一项技术，是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程1。利用数据挖掘用户将可以更加方便地发现数据的规律，用户可以利用这些规律对某些符合特征的数据作出预测。
数据挖掘所得到的信息应具有先未知，有效和可实用三个特征。先未知是指数据挖掘所得到的信息应该是先前不能凭直觉或一般的技术方法所能得到的信息，挖掘到的住处越是出乎意料就可能越有价值。在这方面的一个典型例子就是一家连锁商店通过数据挖掘发现小孩尿布和啤酒之间有着惊人的联系。而有效和可实用是数据挖掘的目的所在。
数据挖掘的分析方法有很多种，针对不同的用途就有不同的分析方法，比较常见的分析方法有一下集几种：分类、预测、相关性分组活关联规则、聚类、估值、描述和可视化、复杂数据类型挖掘，包括文本数据挖掘。WEB数据挖掘、图形图像数据挖掘、视频和音频数据挖掘。
2.2数据挖掘的过程
数据挖掘的过程一般由三个主要的阶段构成：数据准备、开采操作、结果表达和解释，对知识的发现可以描述为这三个阶段的反复过程。
(1)数据准备
这个阶段又可进一步分成三个子步骤：数据集成，数据选择、数据预处理。数据集成将多文件和多数据库运行环境中的数据进行组合，解决语义模糊性，处理数据中的遗漏和清洗无效数据等。数据选择的目的是辨别出需要分析的数据集合，缩小处理范围，提高数据挖掘的质量。预处理是为了克服目前数据挖掘工具的局限性。
(2)数据挖掘
这个阶段进行实际性分析工作，包括的要点是：先决定如何产生假设，是让数据挖掘系
统为用户产生假设，还是用户自己对数据库中可能包含的知识提出假设，前一种称为发现型的数据挖掘；后一种称为验证型的数据挖掘。再选择合适的工具进行发掘知识的操作，最后进行证实。
(3)结果表述和解释
根据用户的需求对提取的信息进行分析，挑选出有效信息，并且通过决策支持工具进行移交。因此，这一步骤的任务不仅是把结果表达出来(例如采用信息可视化方法)，还要对信息进行过滤处理，如果不能令用户满意，需要重复以上数据挖掘的过此，这一步骤的任务不仅是把结果表达出来(例如采用信息可视化方法)，还要对信息进行过滤处理，如果不能令用户满意，需要重复以上数据挖掘的过程。
2．3数据挖掘的功能
(1)自动预测趋势和行为：数据挖掘自动在大型数据库中寻找预测性信息，以往需要进行大量手工分析的问题如今可以迅速直接由数据本身得出结论。
(2)关联分析：数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。关联可分为简单关联、时序关联、因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。有时并不知道数据库中数据的关联函数，即使知道也是不确定的，因此关联分析生成的规则带有可信度。
(3)聚类：数据库中的记录可被划分为一系列有意义的子集，即聚类。聚类增强了人们对客观现实的认识，是概念描述和偏差分析的先决条件。
(4)概念描述：概念描述就是对某类对象的内涵进行描述，并概括这类对象的有关特征。概念描述分为特征性描述和区别性描述，前者描述某类对象的共同特征，后者描述不同类对象之间的区别。
(5)偏差检测：数据库中的数据常有一些异常记录，从数据库中检测这些偏差很有意义。偏差包括很多潜在的知识，如分类中的反常实例、不满足规则的特例、观测结果与模型预测值的偏差、量值随时间的变化等。偏差检测的基本方法是寻找观测结果与参照值之间有意义的差别。
3数据挖掘在医学中的应用
3．1数据挖掘在生物医学／DNA中的应用
随着全球人类基因组计划(Human Genome Project)对人类24对染色体全部基因测序的完成，人类基因的研究将进入全新的发展阶段。因此对DNA的序列模式分析是分子生物医学领域工作者面临的重要任务，而数据挖掘成为DNA分析中的强有力的工具，并在以下方面对DNA的分析做出不小的贡献。
(1)DNA序列问相似搜索与比较：在基因分析中一个最为重要的搜索问题是DNA序列中的相似搜索和比较。对分别来自带病和健康组织的基因序列，进行比较以识别两类基因间的差异。做法可以是首先从两类基因中检索出基因序列，然后找出并比较每一类中频繁出现的模式，通常在带病样本中出现频度超出健康样本的序列，可以认为是导致疾病的基因因素；另一方面，在健康样本中出现频度超出带病样本的序列，可以认为是抗疾病的因素。
(2)关联分析：同时出现的基因序列的识别：目前许多研究关注的是一个基因与另一个基因的比较。大部分疾病不是由单一基因引起的，而是基因组合起来共同起作用的结果。关联分析方法可用于帮助确定在目标样本中同时出现的基因种类，此类分析将有助于发现基因组和x,-t基因间的交叉与联系的研究。
(3)路径分析：发现在不同阶段的致病基因：引起一种疾病的基因可能不止一个，不过不同基因可能在不同阶段起着作用。如果能找到疾病发展的不同阶段遗传因素序列，就有可能开发针对疾病不同阶段的治疗药物，从而取得更为有效的治疗效果，在遗传研究中路径分析会起到重要的作用。
(4) DNA序列分类：DNA序列中有外显子和内含子，外显子是被转录为信使RNA并被翻译成蛋白质的序列，而内显子则不然。区分DNA序列中的外显子和内含子也是很重要的，非线性相关统计法——AMI(average mutual information)是可行的，另外，神经网络、分类及聚类算法也是有用的。
3．2数据挖掘在医学中的应用
(1)疾病诊断：正确的诊断对于指导病人的用药及康复显然是重要的，在临床中有些疾病错综复杂，数据挖掘的有关分类分析可以应用于疾病的诊断。粗糙集理论、人T神经网络、模糊逻辑分析在疾病诊断方面是有效的。国内有学者将粗糙集理论应用于中医类风湿的诊断，取得了满意的效果，大大提高了诊断准确率，国外A.Kusiak等将基于粗糙集理论的两种算法应用于实体性肺结节的诊断，诊断准确率达100％,Roshawrma Scales等基于人工神经网络理论及模糊逻辑开发的对心血管疾病诊断的工具对疾病诊断的正确率达到92％。
(2)疾病相关因素分析：在病案信息库中有大量的关于病人的病情和病人的个人信息，包括年龄、性别、居住地、职业、生活情况等，对数据库中的信息进行关联规则分析可以发现有意义的关系及模式，某种疾病的相关发病危险因素分析可以指导患者如何预防该疾病。Jonathan C．Prather等成功地应用数据挖掘的有关理论对Duke大学医学中心的产科病人早产的3个危险因素进行了分析。
(3)疾病预测：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，从而有针对性的预防疾病的发生。应用粗糙集理论根据以往病例归纳出诊断规则，用来预测新的疾病的发生，现有的人工预测早产的准确率只有17％～38％，应用粗糙集理论则可提高到68％～90％。
(4)在医疗质量管理中的应用：医疗保健领域的改革使得费用压力增加，另外一方面对医院医疗质量的需求也增高，以及其他医疗服务机构的增多，使得医院管理者比以往更关心医疗及管理的质量以及费用一效益比率。医疗质量管理的核心是数据、标准、计划以及治疗的质量，这些质量可以用不同的指数来衡量，数据挖掘可以帮助质量管理者解决下列任务：发现新的关于数据、标准、计划以及治疗的质量指数的假说；检验现有的关于数据、标准、计划以及治疗的质量指数是否有效；提炼，粗糙化及调整关于数据、标准、计划以及治疗的质量指数。常见的问题有：什么原因导致违背标准?个人信息、年龄、性别是怎样影响对标准的违背的?比如：若年龄因素和某种治疗导致住院时间比标准住院时间长，是否考虑修改治疗方案?数据挖掘可以帮助发现有关提高临床服务效率及质量潜力的证据。
(5)在医学图像中的应用：医学领域中越来越多地应用图像作为疾病诊断的工具，如SPECT、CT、MRI、PET等，数据挖掘可以应用于医学图像的分析。Sacha等成功地运用基于贝叶斯分类的数据挖掘模式对心肌SPECT图像进行分类诊断。
(6)在医学其他方面的应用：数据挖掘还应用于毒理学方面，药物的新的副作用发现。
4.国内生物医学数据挖掘的应用现状及展望
我国的医院信息系统(HIS)经过多年的自动化建设，已具备相当的物质条件和人才储备，并积累了大量数据，为数据挖掘应用奠定了一定的物质基础。而且，医院信息化发展是我国信息化建设的重要组成部分，国家对此给予了高度的重视并提供了大量政策上和经济上的支持，为行业性数据挖掘的实施提供了良好的政策环境和经济保障。
在我国，尽管医学的数据极为丰富，但运用数据挖掘技术分析和处理这些数据资源的研究尚处于起步阶段。原因主要在于以下两个方面：其一，数据挖掘采用许多复杂的数学工具，这可能使生物医学科学研究者“望而却步”。其实，这种“恐惧”心理是不必要的。对于生物医学领域的研究者而言，并不需要设计这些数学工具，他们需要的是理性地使用这些现有的工具。许多数据处理软件包(如Weka、BMiner、SPSS Clementine和SAS Enterprise Miner等)都包含常用数据挖掘方法的功能。其二，当前医学教育中的知识结构使大部分生物医学
数学技术在医学研究中的应用与创新
数学技术在医学研究中的应用与创新
随着科技的不断进步，数学技术在医学研究中的应用和创新正变得越来越重要。数学作为一门精确的科学，可以为医学研究提供强大的工具和方法。本文将探讨数学技术在医学研究中的应用和创新，并展望未来的发展趋势。
一、数学模型在疾病预测和治疗中的应用
数学模型在医学领域的应用可以帮助科学家们预测疾病的发展趋势和制定更有效的治疗方案。例如，通过建立数学模型来分析疾病的传播规律，可以帮助预测疾病的爆发时间和地点，从而采取相应的防控措施。此外，数学模型还可以用于研究药物的作用机制和剂量优化，为药物的研发和治疗方案的制定提供依据。
二、数据挖掘和机器学习在医学研究中的应用
数据挖掘和机器学习技术可以帮助医学研究者从大量的医疗数据中发现隐藏的模式和规律。通过分析患者的病历数据和生物标记物数据，可以发现潜在的疾病风险因素和预测疾病的发展趋势。此外，机器学习技术还可以用于医学影像分析和诊断，帮助医生更准确地判断疾病的类型和程度。
三、生物数学和计算生物学的创新
生物数学和计算生物学是数学技术在医学研究中的创新领域。生物数学通过建立数学模型来描述生物系统的动态过程，从而揭示生物学的基本原理。计算生物学则利用计算机模拟和仿真技术来研究生物系统的结构和功能。这些创新技术为疾病的研究和治疗提供了新的思路和方法。
四、医学图像处理和重建技术的进展
医学图像处理和重建技术是数学技术在医学研究中的又一重要应用领域。通过数学算法和模型，可以对医学图像进行去噪、增强和重建，提高图像的质量和分辨率。这对于医生的诊断和治疗决策具有重要意义。此外，医学图像处理和重建技术还可以用于辅助手术规划和康复监测，为患者提供更好的医疗服务。
未来的发展趋势
随着数学技术的不断发展和创新，其在医学研究中的应用和创新也将不断深化。未来，数学模型和机器学习技术将更加准确地预测疾病的发展趋势和制定个性化的治疗方案。生物数学和计算生物学将揭示更多生物学的奥秘，为疾病的研究和治疗提供更多思路和方法。医学图像处理和重建技术将进一步提高图像的质量和分辨率，为医生的诊断和治疗决策提供更准确的信息。
大数据技术在医学研究中的应用与展望
大数据技术在医学研究中的应用与展望
随着信息技术的不断进步，大数据技术在各个领域得到广泛应用。其中，医学研究也成为了大数据技术应用的热点领域之一。本文将从医学研究中大数据技术的应用入手，探讨大数据技术对医学研究的推动作用以及未来的展望。
一、基于大数据的医学研究
在过去，医学研究主要依靠单个或少量样本进行研究。这种方法具有局限性，数据采集难度大，且存在一定的算法不可靠性。然而，随着大数据技术的发展，医学研究中的数据源多样化，数据量大大增加，这使得研究者可以更为全面地了解疾病、病因以及疗法，并对患者进行个性化治疗。大数据技术在医学研究中应用的主要途径有以下几种。
1.基于数据挖掘的疾病预测
目前，许多医院和健康管理平台收集了大量的医疗数据，包括患者的病历、体征、检验结果和治疗记录等。这些数据中有些已经被转换成电子病历或其他格式存储在计算机系统中。通过数据挖掘技术，可以在这些数据中发掘患者的信息，建立预测模型，从而预测患者患某种疾病的风险。这种预测模型可以帮助医生为患者制定个性化的治疗方案，从而更好地治疗患者。
2.基于人工智能的诊断与治疗
随着人工智能的不断发展，医疗领域也在逐渐应用人工智能技术。通过机器学习技术，医生可以快速准确地诊断出患者的病情，并且为患者提供个性化的治疗方案。例如，一些医疗机构已经采用了人工智能技术来辅助医生进行病理诊断。
3.基于整合分析的药物研发
药物研发是医学研究的重要方向之一，但传统的药物研发流程长、耗费巨大。通过大数据技术，可以整合多种数据源，包括生物信息学数据、基因组学和临床数据等，进行数据分析，从而加速药物研发的过程。
二、大数据技术带来的好处
大数据技术的应用在医学研究中带来了许多好处。主要包括以下几个方面。
1.提高疾病预测准确率
通过大数据技术的应用，医生可以建立更加准确的预测模型，并为患者提供更加个性化的治疗方案。这种方式可以减少治疗时间和治疗方案的失败概率，帮助患者更好地康复。
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。
医学数据挖掘应用
２０１０年６月 情报探索 第６期（总１５２期）
医学数据挖掘应用
纪征
（中山大学资讯管理系 广东广州 ５１０００４）
摘要：介绍了数据挖掘技术的概况以及医学数据的特点，阐述了医学数据挖掘的现实应用。 关键词：数据挖掘 医学数据 医院信息系统 中图分类号：Ｒ３１９ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００５—８０９５（２０１０）０６－－０１０５—０２
随着计算机在医疗单位的广泛运用，医学信息
趋于数字化。医学的数据产生相对集中，不仅包括各
种经营数据，还包含大量临床医疗数据，药品管理信 息以及医院管理信息等，这些宝贵的医学信息资源
对于疾病的诊断、治疗和研究都是非常有价值的［”。
从浩瀚的数据海洋中挖掘出有用的信息有着极其重 要的现实意义，有助于医院管理者做出明智决策、医
生对病人的正确诊断和治疗，对医学研究和促进人
类健康都有积极作用。医院的信息系统（ＨＩＳ）相对简
单的数据检索和查询功能已不能满足从海量数据中
挖掘利用有价值信息的要求，因此，数据挖掘和知识
发现技术在这样一个“数据丰富，信息贫乏”的时代 背景下也显得越发重要。
１数据挖掘技术概述 数据挖掘是近年来随着数据库和人工智能技术
发展而出现的一种新兴信息技术，指从数据库的大
量数据中揭示出隐含的、先前未知的、对决策有潜在
价值的知识和规则，为决策提供支持，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［２３。
它既是一种技术，也是一个过程，它能高度自动化地
分析数据仓库原有数据，做出归纳性推理，挖掘出潜
在的模式，最大效能地利用已有信息和数据。
数据挖掘处理的数据量非常巨大，其挖掘质量
有赖于挖掘算法的优劣。不同于传统的数据库技术， 数据挖掘查询时不要求要严格的表达式，常采用一
种类ＳＱＬ语言来描述，有即时、随机的特点，也不一
定都生成严格的结果集：挖掘过程往往基于统计规 律。产生的规则并不要求对所有的数据项总是成立。
只要达到预定的阈值即可；可以实现数据库不同层
数据挖掘在医学上的应用
…………………………． 婴筮 一一 Ｊ
数据挖掘在医学上的应用
中国医科大学任杰
山西医科大学王一婧
中国医科大学 刘尚辉
【摘要】医学数据挖掘是一门涉及面广、技术难度大的新兴交叉学科。本文在阐述医学数据特点的基础上，初步探讨了医学数据挖掘的一般过程，并讨论了其在
医学方方面面中的应用。最后，文章简要介绍了医学数据挖掘现状及未来前景。
【关键词】医学数据挖掘；挖掘特点；挖掘过程；应用现状
１．引言 在临床研究中，随着近年来大型医院
信息管理系统的发展，有关病人和疾病的电
子格式的数据日益增多，通过临床日常工作
和各项检查数据进行的数据采掘研究也逐年
增加。有人应用数据采掘技术在心电图中
寻找并且定位心肌梗塞的关键指征；还有
人应用大型的数据采掘软件（￣ＨＤＭＳＳ软件，
Ｄａｔａ Ｍｉｎｉｎｇ Ｓｕｒｖｅｉｌｌａｎｃｅ Ｓｙｓｔｅｍ）对ＩＣＵ病
房的微生物学数据进行分析，发现感染和抗
药性模式上的变化；还有人对医院感染和卫
生检测数据进行数据采掘研究。由于基因组
学的革命产生了大量的电子格式的生物信息
学信息。人们将信息学的研究方法引进生物 学的研究中，产生了新的学科一生物信息学
（Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ）。数据采掘也成为在大量
的生物信息学术举重发现知识的重要工具。
通过ＷＷＷ可以进入公共数据库（￣ＨＧｅｎＢａｎｋ、
ＥＭＢＬ）获取公开的测序数据，这些数据中蕴
含着大量的未知的信息，对它们进行数据采
掘会得出丰硕的成果。￣ＨＺｗｅｉｇｅｒ等提出可
以对基因组数据中的基因表达微列阵进行挖
掘以发现新的知识。有人还开发出领域服
务器直接从ＢＬＡＳＴ检索中测定蛋白质的同源
性。Ｗｈｉｓｓｔｏｃｋ等通过在基因组序列中采掘
确认与己知的蛋白质家族的远距离同源蛋
白。Ｇｒｅｌｌｅ等尝试在基因和蛋白质中寻找其
选择性表达。因此，掌握医学数据挖掘的能
力越来越成为开展基础医学和临床医学等医
学课题的先决条件。
医学信息工程在医学数据挖掘与分析中的研究进展
医学信息工程在医学数据挖掘与分析中的研究进展
近年来，医学信息工程在医学领域的应用越来越广泛，其中尤为重要的是在医学数据挖掘与分析方面的研究。医学数据挖掘与分析旨在通过运用统计学、数据挖掘、机器学习等技术，从大规模的医学数据中发现隐含的知识和规律，为医学研究和临床实践提供支持和指导。本文将介绍医学信息工程在医学数据挖掘与分析中的研究进展，并展望未来的发展方向。
一、医学数据挖掘技术的应用
医学数据挖掘技术是指运用各种数据挖掘算法和方法来发现医学数据中的潜在信息和规律。在医学领域，数据来源非常广泛，包括电子病历、医学影像、基因组学数据等。医学数据挖掘技术可以帮助医生和研究人员从这些复杂的数据中提取有关疾病的诊断、预测和治疗等方面的有用信息。
目前，医学数据挖掘技术已经在多个领域取得了显著的进展。例如，在疾病诊断方面，可以利用数据挖掘技术来发现潜在的病因和病因相关因素，进而辅助医生进行准确的诊断。在药物研发方面，医学数据挖掘可以帮助研究人员从大量的临床试验数据中筛选出候选药物，加快药物研发的进程。此外，医学数据挖掘还可以应用于医疗资源的分配优化、疾病预测与预防等方面，具有广泛的应用前景。
二、医学信息工程在医学数据挖掘中的地位和作用 医学信息工程是将信息科学与医学相结合的学科，旨在利用信息技术和计算机科学的方法来处理和管理医学信息。在医学数据挖掘与分析中，医学信息工程起着举足轻重的作用。它提供了强大的数据处理和分析工具，帮助医生和研究人员从大规模的医学数据中获取有用的信息。
医学信息工程可以通过建立数据仓库和数据挖掘模型，对医学数据进行整合和分析。数据仓库可以将来自不同来源的医学数据集中存储，并建立相应的数据模型，为后续的数据挖掘和分析提供基础。同时，医学信息工程还可以运用一系列的数据挖掘算法和技术对数据进行预处理、特征选择和模式发现等操作，从而发现医学数据中的隐含关系和规律。这些工具和技术的应用，不仅可以加快医学研究的进程，还可以提高医疗服务的质量和效率。
数据挖掘在医学信息中的应用
医学信息２０１０年Ｏ８月第２３卷第８期Ｍｅｄｉｃａｌ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ．Ａｕｇ．２０１０．Ｖｏ１．２３．Ｎｏ．８
－临床医学信息学・
数据挖掘在医学信息中的应用
黄秋燕，金京皓，沈岳龙，郑晖
（汕头大学医学院第一附属医院信息技术中心，广东 汕头５１５０４１）
医学信息数据挖掘是一门涉及面广、技术难度大的新兴交叉学
科。本文首先对数据挖掘概念及功能进行详细地阐述，在此基础上 探讨了医学数据挖掘的几项关键技术，并讨论了医学信息数据挖掘
中的主题选取；最后，讨论了医学数据挖掘中存在的问题以及解决方
案。
１数据挖掘 １．１数据挖掘概述数据挖掘于１９８９年３月在美国底特律召开的第
１ １届国际人工智能联合会议的专题讨论会上被首次提出。它是一门 新兴的、交叉性学科，涉及到机器学习、模式识别、统计学、数据库和
专家系统等多个领域。但数据挖掘更强调与数据库的联系。有学者认 为数据挖掘是ＫＤＤ其中的一个步骤。
１９９３年ＩＥＥＥ的ＫｎｏｗｌｅｄｇｅａｎｄＤａｔａＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ率先出版了ＫＤＤ 专刊。随后，各类ＫＤＤ会议、研讨会纷纷涌现，许多领域的国际会议
也将ＫＤＤ列为专题讨论。数据挖掘界于１９９５年召开了第一届知识
发现和数据挖掘国际学术会议，该会议是由１９８９～１９９４年举行的四 次数据库中知识发现国际研讨会发展起来的。 数据挖掘界于１９９８年建立起一个新的组织ＡＣＭ—ＳＩＧＫＤＤ即
ＡＣＭ下的数据库中的知识发现专业组。近两年ＩＥＥＥ和ＡＣＭ也分别
推出了ＫＤＤ专刊，介绍数据挖掘在各个领域的应用成果。
１．２数据挖掘的基本概念名词定义尤其是学科的定义特别容易引
起争议，不同的教材、不同的学者从所关注的不同角度和研究领域出
发，总会侧重不同的理解。数据挖掘作为一门多个学科的交叉产物， 要给它一个确切的定义是比较困难的，下面我引用了ＤａｖｉｄＨａｎｄ在
｛ＰｒｉｎｃｉｐｌｅｓｏｆＤａｔａＭｉｎｉｎｇ｝中的定义：数据挖掘（ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ）是从大量 的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、
探析数据挖掘技术在中医药领域研究中的应用
TECHNOLOGY AND INFORMATION医疗与信息化
科学与信息化2021年2月上 137探析数据挖掘技术在中医药领域研究中的应用刘世芳 邓发春辽宁中医药大学信息工程学院 辽宁 沈阳 110847摘 要 在中医药传承与发展方面，数据挖掘技术能够提供有力支持。基于此，本文对数据挖掘技术在中医药领域研究中的应用情况展开了分析，介绍了技术在药性研究、方剂研究、临床诊断研究等各方面的应用方法，为关注这一话题的人们提供参考。关键词 数据挖掘技术；中药领域；中医领域引言在大数据等技术取得快速发展背景下，数据挖掘技术得以在各行各业得到饮用。作为数据库、人工智能等多学科综合技术，数据挖掘能够从大量数据中提取知识和寻找规律，通过关联分析、预测等手段实现数据快速分析与处理。而在中医药领域研究中运用该技术，能够减轻人员数据分析压力，从而取得更多研究成果。1 数据挖掘技术在中药领域的应用1.1 在药性研究中的应用中药拥有庞大药性体系，有关研究文献和实验较多，想要实现研究成果的系统整理具有较大难度，单纯依靠人工进行考证分析也容易受到主观因素影响。而运用数据挖掘技术，能够对药性、功效等要素间的关联进行科学分析，通过准确评价促使药性体系得到逐步完善。如采用数据挖掘技术对大量具有利水功效的中药文献资料和试验数据进行搜集，能够完成药性与药物有效成分关系的总结归纳，为药理研究提供科学依据。实际中药拥有多种成分，利用数据挖掘技术从不同角度对中药化学物质含量特点展开分析，能够使中药多维多息特征得到凸显，为中药内在质量评价提供依据。在学术研究中，采用数据挖掘技术能够快速完成大量文献资料总结归纳，节省大量人力、物力。而在实验研究中进行数据挖掘，能够准确把握药性和不同成分的关联，使药性损耗得到减小。1.2 在方剂研究中的应用在中药方剂研究上，方、症、药的关系复杂，运用数据挖掘技术能够为研究提供有力技术支撑。采用聚类分析、频数分析等手段，能够高效开展复方用药规律、配伍规律研究工作。如运用关联规则对不同哮喘方剂展开研究，完成用药规律对比，能够使其中高频药得到筛选，完成核心药物配对关系挖掘。采用Aprioi算法在方剂研究中增设兴趣度研究维度，能够完成脾胃类方剂二次筛选，将理论中的固定药及无法配对辅药筛除，实现关联药的扩展研究[1]。从新药研发时，可可以从数据库中提取用药特点和配伍规律，通过网络分析完成不同证候与对症中药关系研究，使中药理论得到验证。如从医院数据资料库对特定类别病例资料进行挖掘，分析治疗活动用药特点和相关实验室指标药物改善情况。为确定南北治疗使用的方剂差异，可以地域为界完成数据挖掘，通过对照分析结果实现准确表述。在中药剂量和药效关系研究上，可以利用正交偏最小二乘法展开分析，也可以通过关联分析对综合征处方药中的有效药物含量进行分析。2 数据挖掘技术在中医领域的应用2.1 在临床诊断中的应用在中医临床中，一些疾病较为复杂，给经验不足的大夫开展诊断工作带来了较大挑战。而运用数据挖掘技术实现疾病诊断分类分析，能够为中医确定治疗方案提供科学依据。为实现中医临床经验挖掘，可以将医师诊疗活动产生的医案记录当成是数据来源，实现关键要素标准化处理后设立定性变量，通过分析变量对病症贡献度帮助医生把握诊断规则。运用该技术对名老中医医案展开分析，能够完成临床经验总结，为疾病治愈和愈后康复诊断工作开展提供指导。运用关联规则，能够对名医治疗某种病症常用药对展开分析，实现各家名医治疗方法和模式的萃取，使隐藏其中的中医诊疗规律得到深入挖掘。如在咳嗽症状的临床诊断中，可以对马培之、颜正华等国医大师的处方用药规律展开研究，运用系统熵聚类方法对单味药物和药物组合使用频数展开分析，采用关联规则完成用药规律研究。通过对名老中医诊疗知识进行挖掘和提取，能够使名医经验得到传承，有助于中医诊断现代化发展。2.2 在证候归纳中的应用在中医研究方面，证候归纳为重点领域。实际证候为医学专业术语，指的是关联症状，需要以中医基础理论为指导深入研究病症辨别方法和技能，从而确定疾病在机体上的变化过程和不同反应状态。中医问诊包含望、闻、问、切四种，运用数据挖掘技术对有关文献资料进行处理，能够将病案与不同诊断方法结合在一起，实现对脉诊、舌诊等方法的深入认识，使脉象、舌象等与证候关系得到科学分析。如在脘痛证候研究上，运用样本数据展开聚类分析，能够对证候特点进行归纳，然后通过回归分析完成量化诊断研究，为辨证治疗提供科学依据[2]。应用数据挖掘技术，能够对证候要素分布规律、分类方法等展开研究，帮助中医加强病症病理状态分析，推动证候研究的规范化发展。2.3 在针灸研究中的应用在中医治疗中，针灸为常用方法，属于国家非物质文化遗产。作为传统医术，针灸能够实现内病外治效果，通过疏通经络和调和阴阳治疗各种疑难杂症，但由于理论复杂，实践操作存在困难，难以得到有效传承和发展。运用数据挖掘技术对针灸治疗方法展开研究，对各类文献资料进行归纳，能够分析得到针灸用穴特点，帮助医师加强针灸方法学习。运用多层关联规则分析针灸治疗规律，能够得到疾病使用频率高的穴位及支持度最高的穴位组合，能够实现穴位配伍选择原则和方法总结，使针灸在临床上得到较好运用。对不同针灸疗法使用频次、临床治疗效果等数据进行挖掘，能够使针灸临床应用特点得到确认，并使针灸适用范围等得到总结，为临床实践提供指导。3 结束语中医药领域研究数据存在多维、复杂的特点，应用数据挖掘技术展开系统分析能够为科研活动开展提供定性和定量研究方式，同时也能临床实践工作开展提供有价值的中医药信息。因此还应加强数据挖掘技术与中医药数据的结合，以便使中医药研究能力得到提升。参考文献[1] 徐静雯,夏菁,邸若虹,等.数据挖掘技术在中医药研究中的应用进展[J].医学综述,2019,25(18):3672-3676,3681. [2] 高毅超,王凡,郭晶.数据挖掘技术在中医药领域中的应用概况[J].湖南中医杂志,2019,35(7):182-185. 作者简介刘世芳（1978－），男，河南省舞阳人；学历：研究生，职称：讲师，现就职单位：辽宁中医药大学信息工程学院，研究方向：计算机技术应用。Copyright©博看网 . All Rights Reserved.
医学大数据分析的技术与应用
医学大数据分析的技术与应用
随着互联网技术的快速发展和人类医学的不断深入，在大数据时代，医学大数据分析技术的应用变得越来越广泛和重要。医学大数据是由医疗信息系统、医药信息系统、医疗保险系统、移动医疗等多个领域产生的海量医疗数据，包括病历和实验数据等，其数据源包括医院、药店、药品、医生、护士和病人等。医学大数据的分析技术在医疗领域的应用，有助于医学研究、疾病预测及治疗、临床决策支持、健康管理等方面。
一．医学大数据分析技术的流程
医学大数据分析技术包括数据预处理、数据挖掘、数据建模等几个关键步骤。数据预处理主要通过数据清洗、数据集成、数据转换等过程来清理无用信息和生成有用的数据。数据挖掘的主要过程是对清理后的数据进行深入的挖掘、统计分析和特征提取等，在挖掘出的特征变量中寻找重要因素，最后筛选出最优模型。而数据建模则是在选择最优模型后，通过对新数据的预测，实现模型应用和优化。
二．医学大数据分析技术的应用
1. 医学研究
医学研究领域是医学大数据分析的一个重要应用领域。通过对大规模的病例数据进行挖掘、分析和比较，可以发现潜在有价值的研究结果。预测模型、风险评估、基因研究、新药研发等都可以借助大数据分析来实现。
2. 疾病预测及治疗
在医疗服务中，大数据分析为疾病预测辅助诊断和治疗提供了新的方法和技术。通过对大量病例数据进行挖掘和分析，可以准确、及时地预测人群中的潜在疾病及病变情况，提高医生的决策精度。对于目前没有有效治疗解决方案的疾病，大数据分析技术也可以帮助寻找到有效的治疗方案。
3. 临床决策支持
临床决策支持系统是为医生在诊疗时提供信息的辅助工具。医学大数据分析技术的应用可以让医生更好地理解和利用医疗数据，从而帮助医生做出更科学的医疗决策。在临床实践中，医生可以依靠大数据分析的结果实现定制化诊疗，提供更好的医疗服务。
4. 健康管理
健康管理中，大数据分析技术可以检测和预测疾病，制定预防和干预措施。例如，通过采用嵌入式传感器、移动计算和互联网技术将数据收集、处理、分析和预测集成为健康管理系统，可以实现远程健康管理，包括医疗预约、慢病管理、健康教育等。健康管理系统的设计和开发也是医学大数据分析技术在未来的发展方向之一。
医疗健康大数据的挖掘与运用
医疗健康大数据的挖掘与运用
医疗健康大数据是指在医疗领域产生的大量数据信息，这些数据包括个人健康档案、医院电子病历、医疗机构管理信息和健康指标数据等，这些数据是医疗健康领域的宝贵资源。如何挖掘和运用好这些数据，对于提高医疗服务质量，促进医疗健康服务创新和管理，都具有重要的作用。
一、医疗健康大数据的挖掘
快速增长的医疗数据对医学研究的意义不可估量，对各个科室的医疗决策、资源分配、护理等环节产生了推动作用。挖掘医疗健康大数据，是让这些医学数据有系统性、创新性地回馈给临床研究、医疗决策、教学等方面。
1. 数据清理和整理。
在大量数据中找到有价值和可靠的信息是非常困难的，首先需要对数据进行清理和整理。这些工作主要包括去除无效数据、标准化和归一化数据等。通过数据清理和整理可以使数据正确化，进而保证数据的准确性和可靠性。
2. 数据挖掘和分析。
数据挖掘可以通过数据建模、数据预测、数据挖掘算法等手段，从商机、客户、行为等维度挖掘价值信息，并为业务决策提供支持。在医疗健康领域，数据挖掘就是通过科学的算法，从医疗健康领域产生的大量数据中获取有用的信息，再将这些信息转化为知识，来改进医疗健康领域的各项工作。
3. 数据可视化和分析。
通过数据可视化和分析，可以让医护人员和管理者更加直观地了解各方面的工作情况，进而更好地制定政策和管理，提高各项医疗健康服务工作的效率和水平。数据可视化和分析不仅仅是为了展示数据，而是为了让数据变得有用、有效，使决策变得更加科学、准确。
二、医疗健康大数据的运用
医疗健康大数据的挖掘是第一步，如何更好地利用这些数据产生价值是关键。医疗健康大数据的运用需要多方面的参与和协作，更需要依靠科技的支持。
1. 临床诊疗数据支持。
在临床医疗过程中，对患者的诊断和治疗是通过可视化的技术和数据分析实现的。医疗大数据技术可以提供指导建议，帮助定制个性化方案，进而提高患者的生存率和生活质量。