數(shù)據(jù)挖掘在醫(yī)學(xué)方面的應(yīng)用

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1、數(shù)據(jù)挖掘在醫(yī)學(xué)方面的應(yīng)用摘要：著信息技術(shù)的發(fā)展，采集、存儲和管理數(shù)據(jù)的手段日益完善。數(shù)據(jù)挖掘?qū)W科應(yīng)運(yùn)而生。本文介紹數(shù)據(jù)挖掘的概念和應(yīng)用，以及國內(nèi)醫(yī)學(xué)方面數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用現(xiàn)狀及展望。關(guān)鍵字：數(shù)據(jù)挖掘醫(yī)學(xué)Abstract:Thedisciplineofdataminingemergeswiththedevelopmentoftechnologyandmaturationofmethodsofdatacollection,storageandmanagement.Thepaperintroducestheconceptofdatamining.Thisp

2、aperintroducesdataminingconceptsandapplications,aswellasdomesticmedicaldataminingapplicationstatusanditsprospect.KeyWords:datamining；biomedical1引言隨著數(shù)據(jù)庫技術(shù)的飛速發(fā)展，信息技術(shù)已滲透到包括醫(yī)學(xué)在內(nèi)的各種領(lǐng)域。很多大中型醫(yī)院都相繼建立了自己的醫(yī)院信息系統(tǒng)(HIS)，隨著HIS的應(yīng)用和不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)量迅速膨脹，數(shù)據(jù)庫規(guī)模逐漸擴(kuò)大，復(fù)雜程度日益增加。但是盡管積累了大量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，真正能將這些數(shù)據(jù)

3、的價值挖掘出來，并運(yùn)用到醫(yī)院的臨床輔助診斷和日常管理決策中去的卻很少。提出了建立基于HIS系統(tǒng)的醫(yī)學(xué)信息數(shù)據(jù)倉庫，在此基礎(chǔ)上，對數(shù)據(jù)倉庫中的醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行疾病監(jiān)測、預(yù)測、醫(yī)院管理輔助決策等方面的數(shù)據(jù)挖掘。為醫(yī)務(wù)工作者、臨床管理人員、科研人員提供輔助決策與綜合分析的工具。在醫(yī)療方面具有重要的意義。2.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)介紹2.1數(shù)據(jù)挖掘額的概念數(shù)據(jù)挖掘是商務(wù)智能應(yīng)用中較高層次的一項(xiàng)技術(shù)，是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程1。利用數(shù)據(jù)挖掘用戶將可以更加方便地發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的規(guī)律

4、，用戶可以利用這些規(guī)律對某些符合特征的數(shù)據(jù)作出預(yù)測。數(shù)據(jù)挖掘所得到的信息應(yīng)具有先未知，有效和可實(shí)用三個特征。先未知是指數(shù)據(jù)挖掘所得到的信息應(yīng)該是先前不能憑直覺或一般的技術(shù)方法所能得到的信息，挖掘到的住處越是出乎意料就可能越有價值。在這方面的一個典型例子就是一家連鎖商店通過數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)小孩尿布和啤酒之間有著驚人的聯(lián)系。而有效和可實(shí)用是數(shù)據(jù)挖掘的目的所在。數(shù)據(jù)挖掘的分析方法有很多種，針對不同的用途就有不同的分析方法，比較常見的分析方法有一下集幾種：分類、預(yù)測、相關(guān)性分組活關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類、估值、描述和可視化、復(fù)雜數(shù)據(jù)類型挖掘，包括文本數(shù)據(jù)挖掘。WEB數(shù)

5、據(jù)挖掘、圖形圖像數(shù)據(jù)挖掘、視頻和音頻數(shù)據(jù)挖掘。2.2數(shù)據(jù)挖掘的過程數(shù)據(jù)挖掘的過程一般由三個主要的階段構(gòu)成：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、開采操作、結(jié)果表達(dá)和解釋，對知識的發(fā)現(xiàn)可以描述為這三個階段的反復(fù)過程。(1)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備這個階段又可進(jìn)一步分成三個子步驟：數(shù)據(jù)集成，數(shù)據(jù)選擇、數(shù)據(jù)預(yù)處理。數(shù)據(jù)集成將多文件和多數(shù)據(jù)庫運(yùn)行環(huán)境中的數(shù)據(jù)進(jìn)行組合，解決語義模糊性，處理數(shù)據(jù)中的遺漏和清洗無效數(shù)據(jù)等。數(shù)據(jù)選擇的目的是辨別出需要分析的數(shù)據(jù)集合，縮小處理范圍，提高數(shù)據(jù)挖掘的質(zhì)量。預(yù)處理是為了克服目前數(shù)據(jù)挖掘工具的局限性。(2)數(shù)據(jù)挖掘這個階段進(jìn)行實(shí)際性分析工作，包括的要點(diǎn)是：先決定如何

6、產(chǎn)生假設(shè)，是讓數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)為用戶產(chǎn)生假設(shè)，還是用戶自己對數(shù)據(jù)庫中可能包含的知識提出假設(shè)，前一種稱為發(fā)現(xiàn)型的數(shù)據(jù)挖掘；后一種稱為驗(yàn)證型的數(shù)據(jù)挖掘。再選擇合適的工具進(jìn)行發(fā)掘知識的操作，最后進(jìn)行證實(shí)。(3)結(jié)果表述和解釋根據(jù)用戶的需求對提取的信息進(jìn)行分析，挑選出有效信息，并且通過決策支持工具進(jìn)行移交。因此，這一步驟的任務(wù)不僅是把結(jié)果表達(dá)出來(例如采用信息可視化方法)，還要對信息進(jìn)行過濾處理，如果不能令用戶滿意，需要重復(fù)以上數(shù)據(jù)挖掘的過此，這一步驟的任務(wù)不僅是把結(jié)果表達(dá)出來(例如采用信息可視化方法)，還要對信息進(jìn)行過濾處理，如果不能令用戶滿意，需要重復(fù)以

7、上數(shù)據(jù)挖掘的過程。2．3數(shù)據(jù)挖掘的功能(1)自動預(yù)測趨勢和行為：數(shù)據(jù)挖掘自動在大型數(shù)據(jù)庫中尋找預(yù)測性信息，以往需要進(jìn)行大量手工分析的問題如今可以迅速直接由數(shù)據(jù)本身得出結(jié)論。(2)關(guān)聯(lián)分析：數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)是數(shù)據(jù)庫中存在的一類重要的可被發(fā)現(xiàn)的知識。若兩個或多個變量的取值之間存在某種規(guī)律性，就稱為關(guān)聯(lián)。關(guān)聯(lián)可分為簡單關(guān)聯(lián)、時序關(guān)聯(lián)、因果關(guān)聯(lián)。關(guān)聯(lián)分析的目的是找出數(shù)據(jù)庫中隱藏的關(guān)聯(lián)網(wǎng)。有時并不知道數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)函數(shù)，即使知道也是不確定的，因此關(guān)聯(lián)分析生成的規(guī)則帶有可信度。(3)聚類：數(shù)據(jù)庫中的記錄可被劃分為一系列有意義的子集，即聚類。聚類增強(qiáng)了人們對客觀現(xiàn)

8、實(shí)的認(rèn)識，是概念描述和偏差分析的先決條件。(4)概念描述：概念描述就是對某類對象的內(nèi)涵進(jìn)行描述，并概括這類對象的有關(guān)特征。概念描述分為特