数据挖掘技术在医院信息处理中的应用.pdf

中国医学研究与临床。2006年6月．第4卷，第6期

济负担和问接经济负担进行预调查，结果显示洪都社区高血因此，本研究应延长时间，作进一步深入探讨。
压患者参加入网管理后，可减少脑血管住院病人数，减少伤【参考文献】
残职工人数和节约疾病经济负担费用。【l】邹乐之，等．洪都社区305名40岁以上2型糖尿病患者合并
5．36年干预结果显示洪都社区高血压门诊自l997年采用高高血压现状分析．中国慢性病预防与控制、2003，l1(1)：40
血压微机管理系统逐步管理高血压病人后，2002年因高血压、【2】邹乐之，等．洪都社区高血压病3年干预控制效果回顾．中国
脑血管病死亡减少的平均预期寿命低于l996年，(去高血压、全科医学．200l，4：l10
脑血管病死因)尚存人数曲线贴近尚存人数曲线的程度优于【3】陈海婴，等．南昌市洪都社区微机管理高血压与综合干预对
l996年。反映高血压微机管理系统具有良好的降低脑血管发寿命指标的影响冲华临床医学月刊，2003，14(3)：378

病率和死亡率的效果【jl。【收稿日期2006．04．081

·医院管理·
数据挖掘技术在医院信息处理中的应用

马志庆

【摘要】数据挖掘技术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，促进远程医疗和社区
医疗发展的需要。本丈介绍了数据挖掘的概念．探讨了医学数据挖掘的特点和亟待解决的问题。
【关键词】数据挖掘医学信息医疗决策
中图分类号：RI97．324文献标识码：B文章编号：1726-4855(2006)06．0099-02

随着数据库技术的成熟和医院信息系统(Hospital识的好坏。
InformationSystem，HIS)的普及，医学数据空前增长，如何1．3数据挖掘的流程
对大量的医学数据进行管理、对比、检索，寻找其相关性，1．3．1数据挖掘环境数据挖掘是指一个完整的过程，该过程
挖掘数据中所隐藏的规律，以及对海量的数据进行自动获取，从大型数据库中挖掘先前未知的，有效的，可实用的信息，
提高医学信息利用率?数据库中的知识发现技术(Knowledge并使用这些信息做出决策或丰富知识，数据挖掘环境如图l
DiscoveryinDatabase，KDD)是随着数据库和人工智能的发展所示。
而产生的，它是“从大量数据中提取出可信的、新颖的、有
效的并能被人理解的模式的非平凡过程”。通过KDD，人们
可以将知识发现的研究成果应用于实际数据处理中，为科学
决策提供支持。KDD系统中的知识学习阶段被称为“数据挖图1数据挖掘环境框图
掘”(DataMining，DM)，它的算法是KDD系统的核心。1．3．2数据挖掘过程图目前广泛使用的数据挖掘模型是
l数据挖掘的概念和工作流程Fayyad总结出的过程模型。该过程分为数据选择、预处理、
1．1知识发现(KDD)是从数据中发现有用知识的整个过程；知
转换、挖掘和解释评估5个模型，如图2所示。
识发现过程一般由以下一些步骤组成：(1)数据清理；(2)数据
集成；(3)数据选择；(4)数据变换；(5)数据挖掘；(6)模式评估；
逻辑
(7)知识表示。可以看出数据挖掘是知识发现中的一个步骤。数据
1．2所谓数据挖掘，就是从数据库中抽取隐含的、以前未知⑧廷
的、具有潜在应用价值的信息的过程。数据挖掘是KDD最核
选择ll预处理ll转换ll挖掘ll解释评估
心的部分。数据挖掘与传统分析工具不同的是数据挖掘使用
的是基于发现的方法，运用模式匹配和其它算法决定数据之图2数据挖掘过程的步骤
间的重要联系。数据挖掘算法的好坏将直接影响到所发现知医院信息涵盖了医疗过程和医院活动的全部数据资源，
包括临床医疗信息和医院管理信息。医学数据挖掘主要处理
作者单位：山东中医药大学生物医学工程学科(济南市250014)临床医疗信息。基于临床医疗信息管理系统又可分为护理现
作者简介：马志庆，男，42岁，主任，硕士导师，副教授。场临床信息系统和非护理现场临床信息系统。非护理现场临

l00&C

床信息系统主要指相关检查科室的临床信息系统，如实验室1．4．5医学影像管理与检索医学影像存档与通信系统(PACS)
临床信息系统(LIS)、数字化影像系统(PACS／RIS)~U心电图信已经发展成熟，利用数据挖掘理论中各种数据的预处理技术
息系统等。护理现场临床信息系统主要指信息的产生及应用去除或降低图像噪声的影响，提高目标影像质量或对目标进
都在护理现场(病人床边)的系统，包括各种临床科室的临床信行边缘提取；利用数据挖掘技术采用以下两种解决方案：(1)
息系统，如麻醉临床信息系统和重症监护临床信息系统等。由病例描述检索医学影像信息；(2)由影像信息查询病例可能
数据挖掘最常用的技术包括人工神经网络、决策树、遗诊断。
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