医学数据挖掘第1章

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1、第1章医学数据挖掘概述一、问题的提出随着医院数字化仪器的增加、医院信息系统、电子病历和电子健康档案的使用，医院的计算机中逐渐积累了大量的数据，其量与日俱增。这些数据中蕴藏着的丰富的二次信息和业务知识，如何将它们有效的分析和挖掘出来，用以提高医院的服务质量和医疗水平，是医院的管理者和医生越来越关心的问题。当面对越来越多迅速膨胀的大型数据库时，医生们渴望去理解数据中包含的信息，盼望获得有价值的知识！数据挖掘与知识发现原有的决策支持系统（DSS）和领导执行系统（EIS）已不能满足需要。数据挖掘概念的提出，使人们有能力克服这些困难，去发掘出蕴藏在数据中的信息和知识。数据挖掘

2、是目前国际上数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一。数据挖掘与知识发现是存在交叉的两个概念。数据挖掘是知识发现的一个阶段，而且是核心阶段。知识发现，就是从大型数据库中的数据中提取人们感兴趣的知识。这些知识是隐含的、事先未知的、潜在有用的信息。如果把知识发现理解为一个过程或系统，数据挖掘是这一过程或系统的一个可自动执行的工具。从下图看出，知识发现是需要人工参与的多环节的过程。*挖掘算法是数据挖掘重要的组成部分。为解决特定的问题，一种或多种算法需要被选择、编译，在适于挖掘的数据环境下实施挖掘任务。1.1数据挖掘概念1.1.1数据挖掘的产生如何使人们能够快速有效地获取自

3、己所需的知识，成为广大信息工作者的重要研究课题。正是这种需求催生了一门目前在信息领域里最为活跃、最令人激动的领域——数据挖掘和知识发现。数据挖掘技术在医学领域中的应用越来越广泛（1）在疾病诊断、治疗、器官移植、基因研究、图像分析、康复、药物开发、科学研究等方面获得可喜成果。南加州大学脊椎病医院利用InformationDiscovery进行数据挖掘，该技术已应用到肿瘤学、肝脏病理学、肝炎的生存几率预测、泌尿学、甲状腺病例诊断、风湿病学、皮肤病诊断、心脏病学、神经心理学、妇科学、产科学等领域。可以从几个方面来了解数据挖掘。1.商业企业角度2.技术实现角度3.数据挖掘与

4、传统分析方法的区别4.数据挖掘和数据仓库5.数据挖掘和OLAP6.数据挖掘，机器学习和统计1.2数据挖掘的任务数据挖掘可以解决大量的医学研究问题。基于这些医学问题的性质，把这些问题分成下面几种数据挖掘任务。1.分类分类是最常见的数据挖掘任务之一。疾病的诊断过程实际上就是一个疾病分类的过程，患者根据症状特征及不适部位定位到具体疾病类的具体疾病，这一过程与现实中的分类过程十分相似。2.聚类“物以类聚”，它基于一组属性对事例进行分组。在同一个聚类中的事例或多或少有相同的属性值。例如，通过对医药市场的聚类分析，构成多因素投资组合矩阵。依据市场吸引力的大、中、小，竞争能力的强

5、、小、弱，分为9个区域，组成三种战略地带。3.关联规则起源：超市购物篮形式:X⇒Y（啤酒=>尿布）基本测度：支持度（Dsupp）置信度（Dconf)在原始交易数据的基础上，沃尔玛利用数据挖掘方法对这些数据进行分析和挖掘。一个意外的发现是："跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！经过大量实际调查和分析，揭示了一个隐藏在"尿布与啤酒"背后的美国人的一种行为模式：在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%～40%的人同时也为自己买一些啤酒。产生这一现象的原因是：美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的

6、啤酒。4.回归回归任务类似于分类任务，最大的区别是在回归任务中可预测属性是连续的。回归技术在统计学领域已经广泛研究了几个世纪。线性回归和逻辑回归是最常用的回归分析方法。其它的回归分析技术包括回归树和神经网络。回归任务能解决很多医学问题。例如，医生可以通过身高、体重、肺活量、胸围、肩宽、盆肩宽、脉搏、收缩压、舒张压等各项指标预测病人的健康情况。1.3数据挖掘技术数据挖掘任务的完成需要相应的数据挖掘技术。目前的数据挖掘算法主要来自3个领域：统计学、机器学习（人工智能）和数据库。数据挖掘的焦点是自动或半自动的挖掘模式。有些机器算法应用于数据挖掘，比如神经网络、遗传算法等。

7、数据库技术是数据挖掘的第三种技术来源。因为数据挖掘需要处理大量数据，如何对大量数据进行处理，需要数据库技术。本书着重介绍决策树算法、时序与回归算法、神经网络、关联规则和聚类分析，并结合数据挖掘工具——SQLServerBusinessIntelligenceDevelopmentStudio进行介绍。1.4数据挖掘工具——SQLServer20051.5数据挖掘技术在医学领域中的应用特点、现状及展望1.医学数据的特点以及医学数据挖掘的独特性医学信息蕴含了医疗过程和医患活动的全部数据资源，既有有关临床的医疗信息又有医院管理的信息，尤其是前者反映了医学的独特性。这些