医院信息系统中数据挖掘技术的应用.doc

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1、临床路径在医院管理中的拓展性应用医院信息系统中数据挖掘技术的应用胡光阔①①云南省第一人民医院信息中心云南省昆明市金碧路157号关键词：医院信息系统数据挖掘摘要：随着医院信息系统迅猛发展，资料流通量之巨大已到了令人惊叹的地步。常规的数据查询已不能满足医院信息化发展的要求，传统的统计技术也面临了极大的挑战。因此，一种智能化的、综合应用各种统计分析、数据库、智能语言来分析庞大数据资料的数据挖掘技术就应运而生。Keywords：HISDataMiningAbstract：WiththerapiddevelopmentofHIS,thecirculationofinformationhasco

2、metoagreatextentamazing.Theconventionaldataquerycannolongermeetthehospitalinformationtechnologydevelopmentofthetraditionalstatisticaltechniquesarealsofacinggreatchallenges.Asaresult,anintelligentandcomprehensivestatisticalanalysisofavarietyofapplications,databases,intelligentanalysisofthelangua

3、geofthehugedataondataminingcameintobeing.随着计算机、网络技术的发展，获得有关资料已经非常简单易行。但是对于数量大、涉及面宽的数据，依靠以往那种由简单汇总、按指定模式去分析的统计方法是无法完成这类数据的分析，能否从数据中提取信息或者知识为决策服务，同时，传统的统计技术也面临了极大的挑战。因此，一种智能化的、综合应用各种统计分析、数据库、智能语言来分析庞大数据资料的技术就应运而生，这就是目前国际上统计最热门的话题“数据挖掘”（DataMining）技术的市场需求和它的技术支持背景。一、数据挖掘的含义和作用数据挖掘就是从海量的数据中挖掘出可能有潜在

4、价值的信息的技术。这些信息是可能有潜在价值的，支持决策，可以为企业带来利益，或者为科学研究寻找突破口。现今医院信息系统迅猛发展，资料流通量之巨大一到了令人咂舌地步，就实际限制而言，便遇到了诸如巨量的记录，这就让我们不得不利用数据挖掘技术。数据挖掘综合了各个学科技术，有很多的功能，当前的主要功能如下：1、分类：按照分析对象的属性、特征，建立不同的组类来描述事物。2、聚类：识别出分析对象内在的规则，按照这些规则把对象分成若干类。3、关联规则和序列模式的发现：关联是某种事物发生时其他事物对发生的这样一种联系。4、预测：把握分析对象发展的规律，对未来的趋势作出预见。5、偏差的预测：对分析对象

5、的少数的、极端的、特例的描述，揭示内在的原因。数据挖掘的各项功能不是独立存在的，在数据挖掘中互相联系，发挥作用。一、医学数据挖掘的特点1、医学数据的隐私性（Privacy）医学数据不可避免地涉及到患者的一些隐私信息，当这些隐私信息使患者在日常生活中遭遇到不可预料的侵扰时，就产生了隐私性问题。隐私性不同于安全性（Security）和机密性（Confidentiality），当未被授权的个人或机构设法取得这些隐私信息时，就产生了安全性问题；当拥有隐私信息的研究人员与未经授权的个人或机构共享这些患者信息时，就暴露出了机密性问题。医学数据挖掘者有义务和职责在保护患者隐私的基础上进行科学研究，

6、并且保证这些医学数据的安全性和机密性。2、医学数据的多样性由于医学数据是从医学影像、实验数据以及医生与病人的交流中获得的，所以原始的医学数据具有多种形式。医学数据包括影像（如PACS）、信号（如ECG）、纯数据（如体征参数、化验结果）、文字（如病人的身份记录、症状描述、检测和诊断结果的文字表述）等。医学数据的多样性是它区别于其它领域数据的最显著特征。3、医学数据的不完整性医学数据的搜集和处理过程经常相互脱节，搜集是以治愈患者为直接目的，而处理是以寻找某种疾病的一般规律为目的，因此搜集的信息可能无法涵盖研究需要的所有信息。此外，人为因素也可能导致据记录的偏差和残缺，许多医学数据的表达、

7、记录本身也具有不确定和模糊性。病例和病案的有限性使医学数据库不可能对任何一种疾病都能全面的反映。4、医学数据的冗余性医学数据库是一个庞大的数据资源，每天都会有大量的记录存储到数据库中，其中可能会包含重复的、无关紧要的、甚至是相互矛盾的记录。例如，对同一疾病，病人所表现的症状、化验结果和治疗措施都可能相同。此外，医学数据还具有时间性特征，医学检测的信号如ECG、影像PACS都是时间函数，具有较强的实效性。二、医院信息系统中的数据挖掘技术的应用1、疾病诊断：正