数据挖掘在护理领域中的应用进展

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1、数据挖掘在护理领域中的应用进展王振容蒋晓莲川大学华西医院/华西护理学院关键词：数据挖掘;护理信息学;数据库;数据挖掘是知识发现的一个步骤。2011年，国际数据公司认为人类社会产牛.和复制的数据十分庞大，并以每2年翻倍的速度增长m。医疗卫生领域也产生了大量有价值的数据，充分挖掘并利用这些数据有助于改善照护方法［3-5］，促进人群健康［6-8］，节约医疗费用［9-11］。数据挖掘在医疗领域有很多成功的应用实例，如Google工程师利用浏览器搜索数据预测流感爆发IM。目前，相比于发达国家，数据挖掘在我国护理领域

2、的应用相对较少。木文通过对数据挖掘在护理领域中的应用进行综述，旨为护理人员进一步对临床护理数据挖掘提供借鉴。1数据挖掘在护理领域中的应用1.1数据挖掘在护理不良事件中的应用护理不良事件是指在护理过程中发生的、不在计划中的、未预计到或通常不希望发生的事件［13］。压疮、跌倒、坠床、非计划性拔管、自杀等都属于常见的护理不良事件。运用数据挖掘技术分析护理不良事件的相关数据，可以发现影响护理不良事件发生的相关因素，识别高危人群，有助于制订相应的干预措施来减少不良事件的发生。W内外均有研宄者将数据挖掘技术用于跌倒的

3、防范和高危因素识别中。尚爽等mi运用数据挖掘中的关联分析方法得出了与住院患者跌倒有关的7个关联规则，并发现运用该方法有助于建立更准确的住院患者跌倒防范体系。Marscholleck等_0_^1运用数据挖掘技术屮的分类树算法，发现丫5个跌倒高危人群组，分别是高龄、低自理能力评分、认知障碍、联合用药、存在合并症。此外，有研宄者将数据挖掘和可穿戴技术相结合来预防和监测跌倒。除跌倒外,数据挖掘技术也常被用于压疮的预测模型建立、原因分析和高危人群识别等。Lee等UZ1分析了某医院护理不良事件上报系统中的数据，用多种

4、数据挖掘算法建立丫模型，研究结果显示，性别、体重、身高、血红蛋白水平、辅助器具使用情况均是与骶尾部压疮相关的因素，该研宄还表明，传统的多元回归分析适用于预测II期压疮，而用数据挖掘技术建立的模型能更好的预测I期压疮。这说明数据挖掘技术能较早识别压疮，提示护理人员尽早采取相应的预防措施。1.2数据挖掘在慢性病管理中的应用我国慢性病患者人数已经超过2.6亿由于医疗资源有限，慢性病患者的管理成为了医疗领域的一大难题。数据挖掘技术通过整合不同维度和层次的数据，为慢性病管理带来了新的契机。目前，数据挖掘已被广泛用于

5、慢性病高危人群的疾病识别、辅助疾病诊断、制订个体化干预措施、研发随访平台和患者自我管理平台等。护理在慢性病管理中发挥着举足轻重的作用，护士应该意识到数据挖掘在慢性病管理屮的重要性，充分利用数据挖掘技术发现新的知识，改善慢性病患者的健康结局。Steinberg等虹运用数据挖掘算法对4万左右的诊疗用药记录以及实验室检查等数据进行处理后，建立了代谢综合征的预测模型。数据挖掘的结果表明，腹围增大和血糖升高为代谢综合征的高危因素，而高用药依从性和定期随访能够降低代谢综合征的发病风险。数据挖掘技术还被用于肿瘤的辅助诊

6、断屮，如著名的IBMWaston肿瘤解决方案，其运用数据挖掘、深度学习和自然语言处理等技术对大量电子病例、临床指南和医学文献进行分析后形成，其能直接嵌入电子病历中，并识别出其中的关键信息，从而协助医生做出诊断并提供治疗方案。在协助慢性病患者自我管理方面，数据挖掘也发挥着重要的作用。研究者［20-21］通过挖掘糖鉍病管理平台产生的实时动态数据，为患者制订正确的自我管理方案。还有研宄者M运用数据挖掘算法挖掘可穿戴峰流速测量仪和配套手机软件中的数据，发现了哮喘患者呼气峰流速值变化中潜在的周期模式，从而帮助哮喘患

7、者进行自我管理，协助医护人员对患者进行健康指导。1.3数据挖掘在护理人力资源管理中的应用护理人力资源管理是指组织对护士进行有效地管理和使用，包括录用、人力配罝、教育培训等方面［23］。其内涵是通过一定的手段，调动护士的积极性，发挥护士的创造力，把人力资源由潜能转变为财富。数据挖掘技术为护理管理者进行人力资源管理打开了新的视角。Ongenae等通过数据挖掘算法对裨能护士呼叫系统屮的数据集进行分析，建立了新的任务分配方法。该方法将护士专业资质和患荠病情的轻重进行了匹配，有助于更加高效的分配円常护理工作。Lee

8、等g运用数据挖掘的聚类算法，帮助管理者识别医院职工中职业倦怠感较高的人群，为进一步的干预方法的制订提供了数据支撑。数据挖掘技术还能帮助护理管理者了解护士的社交媒体的使用行为。Levati［26］分析/124名英国和意大利护士的Facebook发现，少数护士会在社交媒体上发布与护理工作相关的内容。意大利护士更倾向于发布一些批评工作中不当行为和医疗卫生改革和关的内容。2建议数据挖掘技术渗透在口常护理工作屮的各个方面。美国护士协会在