基于数据挖掘技术的医学图像信息管理系统
计算机技术在医学中的应用
计算机技术在医学中的应用1. 引言计算机技术是现代医学科研和临床实践中不可或缺的部分。
随着技术的不断发展，计算机技术在医学中的应用也日益广泛。
它已经成为医学的重要支撑，可以极大地提高医学诊疗的效率和准确度，改善患者的治疗效果和医疗体验。
本文将从医学影像分析、医学诊断决策、医学数据管理和医学康复等方面介绍计算机技术在医学中的应用。
2. 医学影像分析医学影像分析是计算机技术在医学中的重要应用之一，其主要内容包括医学影像的获取、存储、处理、分析和识别等。
医学影像技术的不断发展使得医生们可以通过影像来观察人体内部的结构和功能，帮助医生进行准确的诊断和治疗。
2.1 医学影像获取和存储医学影像获取通常使用放射学、超声波、CT、MRI等不同的技术，这些技术可以通过计算机来进行数字化处理和存储，从而更加方便地进行后续的分析和识别。
例如，现在常用的数字化医学成像和通信系统(DICOM)可以将医学影像数据以数字形式存储在计算机中，并能够在医疗机构之间进行快速的传输和共享。
2.2 医学影像处理和分析医学影像处理和分析是医学影像分析的关键环节，通过这些技术可以对医学影像进行数字化处理和分析，提取出不同的指标来帮助医生进行诊断和治疗。
例如，可以使用图像处理技术来去噪、增强和矫正医学影像，从而提高影像的清晰度和准确性。
此外，还可以使用计算机视觉技术来自动检测病灶和结构，并提取出相应的形态、纹理和统计特征，从而帮助医生进行诊断和治疗决策。
2.3 医学影像识别医学影像识别是医学影像分析的重要应用之一。
通过计算机视觉技术，可以对医学影像中的不同结构和病灶进行自动分割和识别，从而帮助医生进行准确的诊断和治疗决策。
例如，可以使用人工神经网络或深度学习技术来进行医学影像的自动分类和识别。
3. 医学诊断决策医学诊断是医学领域的核心环节之一。
随着计算机技术的不断发展，医生们可以利用计算机技术来进行更加精确的疾病诊断和治疗决策。
计算机辅助诊断技术已经成为医学临床实践中不可缺少的部分，可以提高医生的诊断精度和效率，进而提高治疗效果和患者的医疗体验。
医院信息系统中的数据挖掘
座都 录像 保存 ， 以便需要 时随 时调 用 ， 避免 因工作 而耽误 也
编 辑 ／ 鸿 兰 任
医院信息系统 中的数据挖掘
汪 涛
（ 徽 省 中 医院 ， 徽 合 肥 ２ ０ ３ ） 安 安 ３ ０ １
概 要 ：探 讨 医院 信 息 系统 中数 据 的挖 掘 。利 用 数 据 库挖 掘 的这 一技 术手 段 ， 立适 合 医院 信 息 系统 数据 挖 掘 的 实施 步 骤 ， 掘 建 发 潜 在 信 息 。从 历 史和 现 有 数 据 中 ， 以预 测 病 人 医疗服 务 需 求 ， 析 疾 病 相 关 因素 等有 价 值 的深 层信 息 。 可 分 关 键 词 ： 据 挖 掘 ：医 院信 息 系统 数
２ ７． ． ００ ０３
远 程医疗会诊 在军地疑难 病患者 的诊治 和提 高 医务 人
员的医疗 技术水平等方面发挥 了很大的作用。几年来 ， 曾邀
请北 京 、 上海和南京等军 队大 医院知名专家远程会诊 １ ２ ５ 例 （ 见表 １， ）包括 书面会 诊和可 视会 诊 ， 分单 科 、 双科 或多科会 诊， 满意率达 ９ ％以上 ， ５ 远程医学网上专家工作态度严谨 、 经 验 丰富 、 技术水平 高 ， 诊断治疗 中起 到 了指 导和决定 的作 在 用， 深得 医生 和患者 的信任 ， 保证 了远程会 诊的效果 。 远程教学 内容 主要 是针对我军卫生工作 的需 求而设定 的， 开展的医学新技术 、 新进展受 到站点 医院的普遍欢迎 ， 同 时为 医务人员提供 了良好的在岗继续教育途径 。 从建立开通 至今 ，我院每次都组织各科 医务人员收看各类专题讲座 ， 听 课人员还可通过双 向卫星 系统与授课专家进行交流 ， 每次讲
在 的有用 的信息和知识的过程 ， 它是 对医院现有信息 系统的
基于大数据分析的医疗健康管理系统设计与实现
基于大数据分析的医疗健康管理系统设计与实现一、引言随着科学技术的不断进步和社会的不断发展，人们对于健康的关注程度也越来越高。
传统的医疗模式已经无法满足人们的需求，而基于大数据分析的医疗健康管理系统则成为了一种新型的健康管理方式。
本文将介绍基于大数据分析的医疗健康管理系统的设计与实现。
二、系统设计2.1 系统架构基于大数据分析的医疗健康管理系统的系统架构主要包括以下四个方面：1）数据采集与处理：通过各种传感器、设备和应用程序，将患者的生理指标、医学影像、健康档案等数据集中采集，并进行处理和存储。
2）数据存储和管理：将采集得到的患者数据存储在云端，使用分布式存储和数据库技术，根据患者需求进行快速、可靠和安全的访问和管理。
3）数据分析与挖掘：对采集的数据进行分析和挖掘，发现患者的健康问题和风险，并提供个性化的诊断和预测模型。
4）信息推送和反馈：通过智能终端和移动应用程序，将健康档案、健康建议和诊疗方案等信息推送给患者，并收集反馈信息，进行调整和优化。
2.2 系统模块基于大数据分析的医疗健康管理系统包括以下几个模块：1）数据采集模块：通过各类传感器和设备，采集患者的生理指标、医学影像、健康档案等数据。
2）数据存储模块：将采集的数据存放在云端，使用分布式存储和数据库技术，实现快速、安全和可靠的数据存储和管理。
3）数据分析模块：对存储的数据进行分析和挖掘，建立患者的健康档案，提供健康指数评估、疾病预测和诊疗方案等个性化服务。
4）诊断和预测模块：利用机器学习和人工智能技术，建立患者的健康模型，在诊断和预测疾病方面提供引导和支持。
5）信息推送模块：将诊断和预测结果以及健康建议和诊疗方案等信息推送给患者，帮助患者实现全周期的健康管理和自我管理。
2.3 系统安全基于大数据分析的医疗健康管理系统是涉及到用户个人敏感信息的，因此系统安全至关重要。
在系统设计过程中，需要考虑以下几个方面：1）数据加密：对于用户敏感信息，进行加密处理，保证用户信息的安全。
数据仓库和数据挖掘在医院信息系统中的应用
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ｄｕ ｅ ｔ ｏ ｔ ｈ ｅ ｔ ｒ ａ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｄ ａ ｔ ａ ｂ ａ ｓ ｅ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ｈ ａ ｓ ｕ ｎ ｉ ｔ ｙ ｉ ｎ ｄ ｅ ａ ｌ ｉ ｎ ｇ ｗ ｉ ｔ ｈ ｏ ｐ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｌ ａ ａ ｆ ａ ｉ ｒ ｓ ｈ ａ ｓ ｃ ｅ ｒ ｔ ａ ｉ ｎ ａ ｄ ｖ ａ ｎ ｔ ａ ｇ ｅ ｓ ， ｂ ｕ ｔ ｉ ｓ ｎ ｏ ｔ ｓ ｕ ｉ ｔ ａ ｂ ｌ ｅ ｆ ｏ ｒ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎ ｇ ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ － ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｓ ｅ ｒ ｖ ｉ ｃ ｅ ｓ ， ｔ ｈ ｅ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ｉ ｓ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｔ ｈ ｉ ｓ ｄ ａ ｔ ａ ｗａ ｒ ｅ ｈ ｏ ｕ ｓ ｅ ａ ｎ ｄ ｄ ａ ｔ ａ ｍｉ ｎ ｉ ｎ ｇ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｈ ｏ ｓ ｐ ｉ ｔ ｌ ｉ ａ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｔ ｏ ａ ｎ ｌｙ ａ ｚ ｅ ｔ ｈ ｅ ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ． Ｔ ｈ ｅ
ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｓ ｔ ｕｃ ｒ ｔ ｕ ｒ ｅ ，ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ａ ｒ ｃ ｈ ｉ ｔ ｅ ｃ ｔ ｕ ｒ ｅ ａ ｎ ｄ ｐ ｌ ａ ｆ ｔ ｏ ｍ ｒ ｄ ａ ｔ ｂａ ａ ｓ ｅ ａ ｎ ｄ ｄ ａ ｔ ａ ｗａ ｒｅ ｈ ｏ ｕ ｓ ｅ ｄ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ，ｔ ｈ ｅ ｓ ｔ ｕ ｄ ｙ ｏ ｆ
摘
要： 由于传统的数据库技术具有单一性 ， 在处理操作型事务时具有一定 的优势 ， 但是不适合处理信息型事务 ，息系统 中的应用进行 了分析 ， 主要探讨了决策支持系统的应用结构、 数据仓库 、 联机分析
基于HIS系统的数据挖掘
诊断为阑尾炎穿孔（H3)
补充：决策树（ID3算法）
目标属性是，是否买电脑， 共有两个情况，yes戒者 no ，我们先求参考属性 的信息熵：
补充：决策树（ID3算法）
接下来我们求各个参考属性在取各自的值对应目标属性的 信息熵，以属性age为例，有3种取值情况，分别是 youth,middle_aged,senior，先考虑youth，youth共出现5 次，3次no,2次yes,于是信息熵： 整个属性age的信息熵应该是它们的加权平均值： 下面引入信息增益（information gain）这个概念，用 Gain(D)表示，该概念是指信息熵的有效减少量，该量越 高，表明目标属性在该参考属性那失去的信息熵越多，那 么该属性越应该在决策树的上层。
谢谢您的观赏
诊疗信息的挖掘---决策树
诊疗信息的挖掘---决策树
图中的 A、B、 C 分别表示优良、中等、一般，表征 科室的状况。由图 2 可以看出，术前平均住院天数过 大， 将直接影响外科科室的状态，要改善科室的状态，可以从 减少患者术前住院天数着手； 在术前住院天数合适的情 况下， 通过考察手术科室的手术需求和医生的工作负荷， 为合 理分配手术间提供参考；同时，可结合院外候床和 实际分配手术间信息，分析是否能满足 外科的手术需求。
层，隐含层含4个节点，输出层有两个结点，分别对应良 性及恶性星形胶质细胞肿瘤。输出结果为0，系统诊断为 良性肿瘤，为1诊断为恶性肿瘤。结果显示人工神经网络 的诊断准确性接近放射科与家。
总结
数据挖掘技术包含很多方法。由于各种方法都有自身 的功能特点以及应用领域，因此不同方法的选择将影响最 后结果的质量和效果，通常是将多种方法结合使用，形成 优势互补。 数据挖掘技术的丌断发展将会促使HIS管理决策支持 系统功能的丌断提升，也即促使医疗服务质量和医院管理 水平的丌断提升。
数据挖掘技术在健康管理系统中的应用
数据挖掘技术在健康管理系统中的应用马征(内江职业技术学院，四川内江641000)应用科技哺要]数据挖掘时信息海量时代的必然要求，同时也是数据库技术，计算机技术，网络技术发展的必然结果。
数据挖掘应用于健康管理系统中，可以为用户提高方便快捷的健康测评方式，有利于疾病预知和预防。
全文首先分析了数据挖掘的定义和健康管理系统的作用，随后从两个方面阐述了数据挖掘在健康管理系统中的具体应用。
鹾：键词】数据挖掘；健康管理；关联规则；多元分析1数据挖掘数据挖掘，即D at a M i ni ng，就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式或数据的过程。
它从—开始就是面向应用的，尤其是在银行、电信、保险、交通、零售(如超级市场)等商业领域，对数据库营销、客户群体划分、背景分析、交叉销售等市场行为进行分析都有重要作用，它还可以用于客户流失性分析、客户信用记分、欺诈发现等。
2数据挖掘在健康管理系统中的实现健康管理系统是对个人或人群的健康危险因素进行全面检测、分析、评估以及预测和预防的全过程的系统。
它在一定程度上脱离了医生，护士，医院，诊所等的参与，而依靠人们自行根据系统对健康状况进行评估。
它—般由以下几部分组成：基本信息管理(含基本项管理J、体检项目管理(含健康评估、健康报告、健康指导)、个人(企业)健康档案数据采集、信息查询、综合数据分析和系统管理。
在这个系统中，数据的输入项是用户(病人)的各项生理参数以及查询需求。
前者主要体现在诸如身高，体重，心电，血压，血氧，体温等可以自测并能输入系统的生理参数，这些参数将与用户的个人信息，社区信息—起被存档，作为个人的病史记录。
查询需求又分为两方面，一是用户根据个人的生理参数，寻求合适的保健方法或治疗方法，显然这些保健方法和治疗方法必须具有一定的普遍意义，其来源必须是经过大蜀临床实践，目经过数据库挖掘得出的具有一般意义的方法，因为健康管理系统的主要目的是作用于保健，预防，初步治疗，而不是手术，疑难杂症的治理。
基于医院信息系统实施数据挖掘
ｉ ｆ ｎ ｅ ｄ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ｃ ｏ ｕ ｌ ｄ ｂ ｅ ｃ ａ ｒ ｒ ｉ ｅ ｄ ｏ ｕ ｔ ．Ｔ ｈ ｅ ｍａ ｉ ｎ ｉ ｆ ｅ ｌ ｄ ｓ ｏ ｆ ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ｃ ｌ ｕ ｄ ｅ ｍｅ ｄ ｉ ｃ ａ ｌ ｑ ｕ ａ ｌ ｉ ｔ ｙ ｍａ ｎ ａ ｇ ｅ ｍｅ ￣ ，ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｌ ａ ｄ ｕｇ ｒ ｕ ｓ ｅ ｍａ ｎ ａ ｇ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ， ｍｅ ｄ ｉ ｃ ａ ｌ ｅ ｘ ｐ ｅ ｎ ｓ ｅ ｍｏ ｎ ｉ ｔ ｏ ｒ ｉ ｎ ｇ ，ｍｅ ｄ ｉ ｃ ａ ｌ ｃ ｏ ｎ ｓ ｕ ｍａ ｂ ｌ ｅ ｍａ ｎ ａ ｇ ｅ ｍｅ ｍ ａ ｎ ｄ ｔ ｒ ａ ｃ ｋ ｉ ｎ ｇ ｃ ｎｃ ａ ｅ ｒ ｐ ａ ｔ ｉ ｅ ｎ ｔ ｓ ，ｅ ｔ ｃ ．
疗耗材 管理 和肿 瘤病 人 追踪等 。
［ 关键 词 ］ 医院信 息 系统 ； 医院 管理 ； 数 据挖 掘 ； 统计 分析
Ｄａ ｔ ａ Ｍｉ ｎ ｉ ｎ ｇ Ｉ ｍｐ ｌ ｅ ｍｅ ｎ ａｔ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｈｏ ｓ ｐ ｉ ｔ ａ ｌ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｉ ｔ ｏ ｎ Ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ Ｔ Ａ Ｎ Ｇ Ｙ ｏ ｕ— ｐ ｉ ｎ ｇ ， Ｚ Ｈ Ｕ Ｏ Ｑ ｉ — ｗ ｅ ｎ ， Ｙ Ｅ Ａ ｉ — ｙ ｉ ｇ， ｎ Ｗ Ａ Ｎ Ｇ Ｙ ａ
（ 中山市 人 民医院 统计 室 中山 ５ ２ ８ ４ ０ ３ ）
［ 摘要 ］ 依 托 医院信 息化 网络 数据 资 源 ， 将 各 系统数 据 过 滤整 合 到 统 一数 据 平 台 ， 建 立 ＨＩ Ｓ业务 数 据 仓 库 。
运 用数 据挖 掘技 术 实现 高级 自定 义分析 ， 主要 的 应用领 域 有 医疗质 量 管理 、合 理 用 药管理 、 医疗 费用监控 、 医
数据挖掘技术在医院信息系统中的应用研究
１ ２・ ３
价值 工程
数据挖掘技术在 医院信 息 系统 中的应用研究
Ａ ｐｉａｉｎ ｏ ａａＭ啦 ｐ ｌ ｔ ｆ ｔ ｃ ｏ Ｄ ｉ ｓ ｙ ｔ ａＩ ｏ ｅ
白 晶 Ｂ ｉ ｉｇ ａ ｎ Ｊ
（ 放 军上 海第 四五 五 医院 ， 海 ２ ０ ５ ） 解 上 ００ ２
关键词： 数据 挖掘 技 术 ； 院信 息系统 ； 医 具体 应 用
Ｋｅ ｙ ｗｏｒ ：ｄ ｔ ｍｉｉ ｇ ｈ ｓ ｉ ｌｉｆｒ ｔ ｎ ｓ ｓｅ ； ｐ ｃｆ ｐｐｉ ｔｏ ｄｓ ａａ ｎ ｎ ； ｏ ｐｔ ｎｏ ｍａ ｏ ｙ ｔｍ ｓ ｅ ｉ ｃ ａ ｌ ｉｎ ａ ｉ ｉ ｃａ
中图分类号 ： ９ ． ４ Ｒ１７３ ２
文献标识码 ： Ａ
文章编号 ：０ ６ ４ １ （０ ２）３ ０ ３ — １ １０ — ３ １２ １ ０ — １ ２ ０
有 一 个 系 统 能从 海 量 的 医 疗 数 据 资 源 中 挖 掘 出 有 价 值 的 医 疗 知 识 ０ 引言 随 着 计 算 机 技 术 的进 步 ， 院 信 息 化 程 度 的 不 断 深 入 ， 院 信 和 模 式 。 经 过 实践 ， 多 研 究 者 认 为 解 决 这 个 问题 的最 好 方 案 是 采 医 医 众 息 系 统 的不 断 完 善 ， 个 医 院都 建 立 了 自 己的 医 院 信 息 系 统 并 积 累 用 数 据 仓 库 技 术 。２ 各 Ｏ世 纪 ９ 代 初 ， 国 外兴 起 了 数据 仓库 技术 ， Ｏ年 在
Ａｂｓｒ ｃｔ ｎ ｔ ｓｐ ｐ ｒ ａ ｅ ｎ ｔｅ ｏ ｅｖｅ ｏ ａａ ｎ ｎ ｎ ｅ ｈｎ ｌ ｇ ，ｔ ｅ ｅ ｓｔ ｆｔｅ ａ ｐ ｉａｉｎ ｏ ａａ ｍｉ ｎ Ｏｔ ｅｈｏｐｉ ｌｉ ｆｒ ｔ ｎ ｔａ ：Ｉ ｈｉ ａ ｅ ，ｂ ｓ ｄ ｏ ｈ ｖ ｒ ｉｗ ｆｄ ｔ ｆ ｉ ｇ ｔｃ ｏｏ ｙ ｈｅｎ ｃ ｓｉｙ ｏ ｐ ｌｃ ｔｏ ｄ ｔ ｎｉｇ ｔ ｓ ｔ ｎｏ ｍａｉ ｉ ｈ ｆ ｈ ａ ｏ ｓ ｓｅ ｉ ｎ ｌｚ ｄ， ｎ ｔ ｐ ｃｆｃａ ｐ ｉａｉｎ ｉ ｅ ｃ ｓｒ ｃｉｎ ｏ ｏｓ ｉａ ｎｏ ｍａｉｎ ｓ ｓｅ ｉ ｘ ｏ ｄ ｄ ｙ ｔｍ ｓａ ａｙ ｅ ａ ｄ ｉｓｓ ｅ ｉｉ ｐ ｌｃ ｔｏ ｎ ｔ ｏｎ ｔｕ ｔ ｆｈ ｐｔｌｉ ｆｒ ｔｏ ｙ ｔｍ ｓｅ ｐ ｕｎ ｅ ． ｈ ｏ
构建基于数据挖掘技术的现代医院信息平台
关键词 ：数据挖掘 ；信息平 台；现代 医院 中图分 类号 ：Ｔ ３ １ Ｐ ９ 文献标识码 ：Ａ 文章编号 ：１ ０－０ ３ （ ０ ） （ － １ ５ ３ ９ １４ ２ １ ３ 上） ０ —０ ０ １ ５
Ｄｏｉ １ ３ ６ ／ｊｉｓ １ ０ －０ ４． ０ １． （ｉ ． ５ ： ９ ９ ． ｎ． ０ ９ １ ２ １ ３ －） ５ ０． ｓ ３
技 术 障碍 。
１３数据挖掘 ． 数 据 挖 掘 主 要 是 依 据 目标 ，选 取 相 应 的算 法 参 数 ，分 析 数 据 ，从 而 得 到 可 以形 成 知 识 的 模 式
模 型 。这 是 医 院 信 息 平 台知 识 发 现 过 程 中的 另 一 个 关 键 性 步 骤 。这 一 步 骤 包 括 模 型 的 选择 ，训 练 与 检 验 程 序 的 确 定 ，模 型 的建 立 与 评 估 。实 现数 据 挖 掘 的 方 法 包 括 粗 糙 集 理 论 、神 经 网络 、进 化 计 算 、 决 策 树 等 。数 据 挖 掘 的 精 确 度 在 很 大程 度 上取 决 于挖 掘方 法 与研究 目标的 匹配程 度 。
提 取 有 用 的知 识 。Ｄ Ｍ技 术 在处 理 医院 信 息平 台 的
ห้องสมุดไป่ตู้
数 据 库主 要包 括 以下 五个 步骤 ：
１１ 数据 预处 理 ． 数 据 预 处 理 是 数 据 挖 掘 过 程 中 的一 个 重 要 步 骤 ， 尤 其 当数 据 库 中 包 含 噪 声 、 不 完 整 ， 甚 至 是 不 一 致 的 数 据 时 ， 更 需 要 数 据 的 预 处理 。 在一 个
完 整 的 数 据 挖 掘过 程 中 ，数 据 预处 理通 常要 花 费
６ ％左 右 的时 间 ，而 挖掘 工作 仅 占整个过 程 的 １ ％ ０ ０
数据挖掘技术在医疗领域中的应用
数据挖掘技术在医疗领域中的应用一、引言数据挖掘技术是指通过分析大量数据来发现模式、关联和异常，以提取有用信息的一种技术。
在医疗领域，数据挖掘技术被广泛应用，既可以提高医疗服务的质量和效率，又可以为临床决策提供重要参考。
二、数据挖掘技术在医疗领域中的应用1、临床决策支持系统临床决策支持系统是指通过对患者的数据进行分析和处理，提供决策支持的一种软件系统。
它可以帮助医生更准确地诊断疾病、制定治疗计划、选择合适的药物等。
数据挖掘技术在临床决策支持系统中起着至关重要的作用，它可以帮助决策支持系统对患者的数据进行挖掘，发现其中的规律和趋势，并根据这些规律和趋势提供决策支持。
2、疾病预测与预防数据挖掘技术可以帮助医生对患者的数据进行挖掘，发现患病的风险因素和潜在的致病因素，并提供预测和预防的建议。
例如，医生可以利用数据挖掘技术预测患者是否会患上糖尿病，并在此基础上制定相应的预防方案，帮助患者降低患病的风险。
3、医疗资源优化数据挖掘技术可以帮助医疗机构对医疗资源进行优化，提高医疗服务的质量和效率。
例如，医疗机构可以利用数据挖掘技术对医生的工作量进行分析和统计，发现医疗资源的利用率和浪费率，进而采取相应的措施来优化医疗资源的分配。
4、新药研发与临床测试数据挖掘技术可以帮助医药公司对新药的研发和临床测试进行分析和处理，提高新药的研发效率和成功率。
例如，医药公司可以利用数据挖掘技术对大量的医疗数据进行分析和挖掘，发现可能的新药靶点和治疗方案，并根据这些发现进行新药的开发和临床测试。
5、医疗质量评估与风险管理数据挖掘技术可以帮助医疗机构对医疗质量进行评估和风险管理。
例如，医疗机构可以利用数据挖掘技术对医疗事件进行监测和分析，发现患者用药不当、手术操作不规范等潜在风险，进而采取相应的措施，提高医疗服务的质量和安全。
三、数据挖掘技术在医疗领域中的挑战尽管数据挖掘技术在医疗领域中有着广泛的应用，但它也面临着一些挑战。
具体来讲，医疗数据的质量和数量差异较大，不同种类的医疗数据存在着互不兼容的问题，这些都给医疗数据的挖掘和分析带来了一定的困难。
基于数据挖掘技术的医学图像信息管理系统
像 象素 的 密度 和熵值 。分 析处 理模块 包括 图像 预 处理 和挖掘
分析两 个 子模块 。挖 掘到 的有 用知识 最后 以可视 化 的规 则 的 形式输 送 给用 户 （ 医务 工作 者 ） 。医学 图像 信 息管 理系统 的工 作流程见 图 １ 。
ｉ ｇ ｎ ｏ ｍａ ｉ ｎ ｍａ ａ ｅ ｎ ｙ ｔ ｍ ａ ｅ ｎ ｄ ｔ ｎ ｎ ｏ ｔ ｅｖ ｅ ｏ ｏ ｕ ｅ ｆ ｒ ｔ ｎ ｍａ ａ ｅ ｎ ． ｍａ ｅ ｉ ｆ ｒ ｔｏ ｎ ｇ ｍｅ ｔ ｓ ｅ ｂ ｓ ｄ ｏ ａ ａ ｍｉ ｉ ｇｆ ｍ ｉｗ ｆ ｍｐ ｔ ｒｉ ｏ ｍａ ｉ ｎ ｇ ｍｅ ｔ ｓ ｒ ｈ ｃ ｎ ｏ
ｉ ｏ ｔ ｎ ｏ ｅ ｉ ｌ ｉ ａ ｉｇ ｏ ｉ ｎ ｃ ｅ ｔ ｉ ｅ ｅ ｒ ｈ ｙ ｄ ｔ ｎ ｎ ｅ ｈ ｉ ｕ ， ｈ ｓ ｆ ｌｈ ｇ － ｅ ｅ ｅ ｎ ｉ ｕ ｅ ｍｐ ｒａ ｔｒ ｌ ｎ ｃ ｉ ｃ ｌｄ ａ ｎ ｓｓ ａ ｄ ｓ ｉ ｎ ｉ ｃ ｒ ｓ ａ ｃ ．Ｂ ａ ａ ｍｉ ｉ ｇ ｔ ｃ ｎ ｑ ｅ ｔ ｅ ｕ ｅ ｕ ｉｈ ｌ ｖ ｌｓ ｍａ ｔｃ ｒ ｌ ｓ ｎ ｆ ａ ｅ ｓ ｉｅ ｒ ｍ ｈ ｄ ｃ ｌ ｍａ ｅ ｄ ｔ ， ｉｈ ｃ ｎ ｂ ｓ ｄ ｂ ｈ ｏ ｔ ｒ ｎ ｔ ｅ ｐ ｏ ｅ ｓｏ ｄ ｃ ｌ ｉ ｇ ｏ ｉ ． ｔｈ ｓｂ ｃ ｍｅ ｒ ｅｚ ｄ ｆ ｏ ｔ ｅ ｍｅ ｉ ａ ｉ ｇ ａ ａ ｗｈ ｃ ａ ｅ ｕ ｅ ｙ ｔ ｅ ｄ ｃｏ ｓ ｉ ｈ ｒ ｃ ｓ ｆｍｅ ｉ ａ ａ ｎ ｓｓ Ｉ ａ ｅ ｏ ｄ
数据挖掘技术在医院信息系统中的应用
医疗设 备 僧 墓
数 据 挖 掘 技 术 在 医院 信 息 系统 中的应 用
李 怀庆 张文 东 ｚ ，
（ １ 、山东省 东营市人 民医院 计算机 中心， 山东 东营 ２ ７ ９ ； ５０ １
２ 中国石 油大学（ ． 华东） 计算机 与通讯 工程 学院 ， 山东 东营 ２ ７６ ） ５ ０２
联 分 析 生 成 的 规则 带 有 可 信 度 。
（） 类 数 据 库 中 的记 录 可 被 化 分 为 一 系列 有 意 义 的子 ３聚
集 ， 聚类 。 聚 类 增 强 了 人 们 对 客 观 现 实 的认 识 ， 概 念 描 述 即 是
要 管 理 和 维 护 规 则 。 它 可 以 对 医 院 未 来 的发 展 趋 势 ， 到 辅 起
ａｌ ａ ｏ ａ ａ ｅ ｅ ｔ ｉ ｃ ｌｓｔ ｏｓ ｔｌｍ ａ ｅ ｉｉｎｓｐｏ ｉ ｖ ｌ ｌ ｏｃ ｔ ｎ ｍ ｎ ｇ ｍ ｎ ，ｗｈ ｈ ｈｅｐ ｈｅ ｈ ｐｉ ｋｅ ｄ ｃｓｏ ｓｔ ｅｙ、 ｉ ａ ｉ
Ｋｅ ｒ ｓ ｄ ｔ ｎ ｎ ； Ｓ ｍｅ ａ ｄ ｔ ｎ ｎ ｏｔ ｒｅ ｙ ｗｏ ｄ ： ａａｍｉｉ ｇ ＨＩ ｄ ｔ ｎ ｙ ｉ ｄ ｃ ａａ ａ ａ ｓ ｌ ｌ ｓ
１ 数 据 挖 掘 的概 念
定对 指 定 事 件 最 可 能作 出反 应 的群 体 。
（） 联 分 析 数 据 关 联 是 数 据 库 中 存 在 的一 类 重 要 的可 ２关 数 据 挖 掘 ａ ｉｉｇ就 是 从 大 量 的 、 完 全 的 、 噪 声 ｔ ｍ ｎｎ） ａ 不 有
的 、 糊 的 、 机 的数 据 中 ， 取 隐 含 在 其 中的 、 们 事 先 不 知 模 随 提 人 道 的。 又 是 潜 在 的 有 用 的信 息 和 知 识 的 过 程 ， 掘 的 对 象 但 挖 被 发 现 的 知识 。若 两个 或 多 个 变 量 的取 值 之 间存 在某 种 规 律 性 ． 称 为 关 联 。关 联 可 分 为 简 单 关 联 、 序 关 联 、 果 关 联 。 就 时 因 关 联 分 析 的 目的是 找 出数 据 库 中 隐 藏 的 关 联 网 。有 时并 不 知
面向医疗系统的数据挖掘技术研究与应用
面向医疗系统的数据挖掘技术研究与应用医疗系统的数据挖掘技术研究与应用在现代医学领域中，数据挖掘技术已经成为医疗决策、疾病研究等方面的重要工具。
它可以从海量的医疗数据中发掘出有价值的信息，为医生、科研人员提供有效的支持和指导。
本文将从医疗系统的数据挖掘技术研究与应用的角度出发，讨论该技术的相关问题。
一、数据挖掘技术的定义数据挖掘技术指的是从大量的数据中自动发掘出有价值的信息和知识，具体包括数据预处理、数据挖掘模型的选择和建立、模型验证等步骤。
数据挖掘技术可以应用于多个领域，包括医疗、生命科学、商业等。
二、医疗系统的数据挖掘技术医疗系统中的数据量极大，包括患者基本信息、诊疗记录、检验结果等，如何通过数据挖掘技术挖掘有价值的知识，提高治疗效果和医疗质量是当前医疗领域亟待解决的问题。
1. 医疗数据预处理医疗数据预处理主要包括数据清洗、数据集成、数据变换、数据归约等步骤。
数据清洗是指去掉数据中的噪声、错误等不合法数据，以提高数据质量。
数据集成是将多个数据源中的数据进行统一整合，避免冗余和重复。
数据变换是将数据的格式和表示方式进行转换，使得数据更加便于处理和分析。
数据归约是将数据的规模和复杂度进行精简，以便进行有效的分析和建模。
2. 医疗数据挖掘模型的选择和建立医疗数据挖掘模型包括分类、聚类、关联规则挖掘等。
分类模型可以将患者分为不同的疾病类别，如肺炎、心脏病等，以便医生进行相应的治疗。
聚类模型可以将相似的患者聚类到一起，以便进行相似的治疗方案。
关联规则挖掘可以挖掘出患者不同病症之间的关联性，以便医生进行全面的分析和治疗。
3. 医疗数据分析与验证医疗数据分析是指通过数据挖掘技术得出有用的结论和推论，提供有用的指导和支持。
医疗数据验证是指对数据挖掘结果进行验证和评估，以便确定其准确性和实用性。
医疗数据的分析和验证是医疗领域中数据挖掘技术的核心环节。
三、医疗系统的数据挖掘技术的应用医疗系统中的数据挖掘技术应用非常广泛，具体包括以下几个方面：1. 疾病风险预测医疗系统中可以通过数据挖掘技术预测患者患病的风险，以便医生采取适当的预防措施，加强患者健康管理。
数据挖掘技术在医学信息中的应用
国 际 医药 卫 生 导报
２０ 年 ０８
第ｌ ４卷
第 Ｏ 期 （ 月 －） ７ 半 Ｔ Ｕ
通过调查， 烧伤病人在烧伤各期对健康教育的 参考文献 内容有不同的需求 。 因此必须鼓励医务人员积极参 ［］ 兰丽梅， １ 陈晓燕， 欧永芳， 糖尿病病人心理 等． 需求 的调 查研 究 ［ Ｊ］．国际护 理 学 杂志 ， 加继续教育，经常针对性开展相关的专题讲座。为 ２ Ｏ ， ６（） ９ － ８ ７ ２ １ ： ６ ９ ０ 开展健康教育 打下 良好基础 。 ３ ３ ３ 提高医务人员对语言交谈技巧的能 ．． ［］ 申屠敏姣， ２ 包家明， 钱君， 腹部手术病人健 等． 因为 口头语言除在 内容和时问的选择上较为随 康教 育评价 标准的应用研 究 ［ ］ 护理研 究， Ｊ． 意外 ， 语言 的使用更贴近 日常生活 。 组织有关人 员进 ２ ０ ， １ ： ９ ４ ５ １ ） ３— ０ ０ ９（ 行“ 语言交谈技巧” 专题培训。 在具备扎实的专业知 ［ ］ 刘瑞芝． ３ 健康教 育对前列腺增生手术病人 的 识和较丰富的社会人文科学知识的同时， 重视人的因 应用研 究 ［ ］ 国际医药卫生导报 ， ０ ， Ｊ． ２ ７ １ ０ ３ （ ） １７ ６ ：１ —１１ ８ 素。 根据烧伤病人知识需求的特点和接受程度 ， 用通 俗易懂的语言、 由浅入深进行讲解、 示范， 以满足烧 ０ ８ ２ ２ 伤病人的需要。 充实患者医学知识， 增强和提高患者 收稿 日期 ：２ ０ ０ — ６ 责任 编辑 ：沈 伟华 自我护理能力， 提高生活质量 。
中图分类号：Ｒ ９ ． ２ １ ７ ３ 文献标识码：Ａ 文章编 号：１ ０ — ２ ０ ）Ｏ — １ ０ ７ １４ ０ ２ ５（ ８ ７ ０ ２ ０ ２—３
当今社会是信 息化、网络化 的时代，信息量飞 速增长 ，大量信息在给人们带来方便的同时也带来 了一大堆 问题 ：第一是信息过量 ，难 以消化 ；第 二是信息真假 难 以辨识 ；第三 是信息安全难 以保 证 ；第 四是信息形式不一致 ，难 以统一处理 。如 何才能不被信息淹没，而是从 中及时发现有用的知 识 、提 高信 息利用 率。另一方面 ，随着 数据 库技 术的迅速发展以及数据库管理系统 的广泛应用 ，人 们积累的数据越来越 多。快速增长的海量数据存放 在大型和大量数据库 中，没有强有力的工具，理解 它们 已经远远超出了人的能力 ，而激增的数据背后
数据挖掘在医院信息系统中的应用
１ Ｈ Ｓ 系统 概 述 Ｉ
１ １ 定 义 ．
病 人基 本信 息 ，从而 提 高疾病 诊 断 的正 确率 。
２ 数 据 挖 掘 概 述
２ １ 概 念 ．
医 院 信 息 系 统 （ ｏｐｔｌｉｆｒ ｔ ｎ ｓｓ ｍ， Ｈ ｓｉ ｎｏｍａ ｏ ｙｔ ａ ｉ ｅ
ＨＳ ，被 国际学 术 界公认 为 新 兴 的 医学 信 息 学 的重 Ｉ）
３ ２ 医院管理 工作 量指标 的数 据挖掘 ．
传统数 据库 技 术 是 以单 一 的数据 库 为 中心 ，进 行各 种传 统 的数 据 处 理 工作 ，类 似 查 询 、修 改 、删 除等 等 。不 同类 型 的数 据 处理 会 采 用 不 同 的处 理 方 法， 然而 ＨＩ Ｓ的常规 应 用 显 然满 足 不 了数 据 的 多 样 化要 求 ，尤 其是不 能 深 层 次地 发 现 数 据之 间 的 内在 关系 ，如病人 之 问 的 内在 关 联关 系 、疾病 的诊 断 依
数 据挖 掘所 挖 掘 的 知 识 大致 有 几 种 ：反 映 同 类 事 物共 同性 质 的广 义 知识 、事 物各 方面 的特 征知识 、 不 同事物 间属 性差 异 的知 识 、事 物 问依 赖 关 联 的知
［ 回 日期］ ２ １ — ８— ０ 修 ０ １ ０ ３
［ 者 简 介 ］ 孔 琳 ，硕 士 ，工 程 师 ，发 表 论 文 １ 。 作 篇
医学信 息学 杂志
２ １ 年第 ３ ０１ ２卷第 １ Ｏ期
Ｊ Ｕ Ｎ Ｌ ＦＭＥ Ｉ ＬＩＦ ＭＡ ＩＳ ０１ ｏ．２ ｏ１ Ｏ Ｒ Ａ ＤＣ Ｏ Ｔ ２ １，Ｖ １ ，Ｎ ． Ｏ Ａ Ｎ Ｃ ３ ０
数 据 挖 掘 在 医 院 信 息 系 统 中 的 应 用
远程医疗影像诊断辅助系统操作指南
远程医疗影像诊断辅助系统操作指南第一章远程医疗影像诊断辅助系统概述 (3)1.1 系统简介 (3)1.2 功能特点 (4)1.2.1 影像数据高速传输 (4)1.2.2 远程会诊 (4)1.2.3 智能诊断 (4)1.2.4 影像数据存储与管理 (4)1.2.5 诊断结果反馈 (4)1.2.6 用户权限管理 (4)1.2.7 多终端支持 (4)1.2.8 个性化定制 (4)第二章系统登录与注册 (5)2.1 登录流程 (5)2.1.1 打开系统 (5)2.1.2 输入账号密码 (5)2.1.3 验证码验证 (5)2.1.4 登录成功 (5)2.2 注册流程 (5)2.2.1 跳转注册界面 (5)2.2.2 填写注册信息 (5)2.2.3 邮箱验证 (5)2.2.4 手机号验证 (5)2.2.5 完成注册 (5)2.3 登录与注册常见问题 (5)2.3.1 忘记密码 (6)2.3.2 账号无法登录 (6)2.3.3 验证码错误 (6)2.3.4 邮箱未收到验证邮件 (6)第三章影像与管理 (6)3.1 影像方法 (6)3.1.1 登录系统 (6)3.1.2 选择方式 (6)3.1.3 填写影像信息 (6)3.1.4 提交审核 (7)3.2 影像管理操作 (7)3.2.1 影像查询 (7)3.2.2 影像查看 (7)3.2.3 影像 (7)3.2.4 影像权限设置 (7)3.3 影像删除与恢复 (7)3.3.1 影像删除 (7)第四章影像诊断与辅助分析 (7)4.1 诊断工具使用 (8)4.1.1 工具概述 (8)4.1.2 测量工具 (8)4.1.3 标注工具 (8)4.1.4 图像处理工具 (8)4.2 辅助分析功能 (8)4.2.1 数据挖掘与分析 (8)4.2.2 影像融合 (9)4.3 诊断结果保存与导出 (9)4.3.1 保存诊断结果 (9)4.3.2 导出诊断结果 (9)第五章诊断报告与打印 (9)5.1 报告模板选择 (9)5.2 报告内容编辑 (9)5.3 报告与打印 (10)第六章诊断意见交流与反馈 (10)6.1 诊断意见交流平台 (10)6.1.1 平台介绍 (10)6.1.2 登录平台 (10)6.1.3 功能说明 (10)6.2 反馈诊断结果 (11)6.2.1 反馈方式 (11)6.2.2 反馈流程 (11)6.3 诊断意见处理 (11)6.3.1 诊断意见审核 (11)6.3.2 诊断意见采纳 (11)6.3.3 诊断意见修改与撤销 (11)6.3.4 诊断意见评价 (11)第七章系统设置与个性化定制 (12)7.1 系统参数设置 (12)7.1.1 参数设置概述 (12)7.1.2 参数设置方法 (12)7.2 个性化定制功能 (12)7.2.1 个性化定制概述 (12)7.2.2 个性化定制方法 (12)7.3 系统升级与更新 (12)7.3.1 系统升级概述 (12)7.3.2 系统升级方法 (13)7.3.3 系统更新注意事项 (13)第八章数据安全与隐私保护 (13)8.1 数据加密存储 (13)8.1.1 加密算法选择 (13)8.1.3 加密密钥管理 (13)8.2 用户权限管理 (14)8.2.1 用户角色划分 (14)8.2.2 权限分配原则 (14)8.2.3 权限管理操作 (14)8.3 隐私保护政策 (14)8.3.1 隐私保护原则 (14)8.3.2 隐私保护措施 (14)第九章系统维护与故障处理 (15)9.1 系统维护流程 (15)9.1.1 维护目的 (15)9.1.2 维护周期 (15)9.1.3 维护流程 (15)9.2 常见故障处理 (15)9.2.1 网络故障 (15)9.2.2 硬件故障 (16)9.2.3 软件故障 (16)9.3 技术支持与售后服务 (16)9.3.1 技术支持 (16)9.3.2 售后服务 (16)第十章使用技巧与常见问题解答 (16)10.1 使用技巧分享 (16)10.1.1 快速检索病史资料 (16)10.1.2 利用智能推荐功能 (16)10.1.3 高效利用标注工具 (17)10.1.4 关注系统更新动态 (17)10.2 常见问题解答 (17)10.2.1 如何登录系统？ (17)10.2.2 如何影像资料？ (17)10.2.3 如何邀请专家会诊？ (17)10.2.4 如何查看诊断报告？ (17)10.3 用户反馈与意见收集 (17)第一章远程医疗影像诊断辅助系统概述1.1 系统简介远程医疗影像诊断辅助系统是一种基于现代信息技术和医学影像技术的系统，旨在为医疗机构提供高效、便捷的影像诊断服务。
数据挖掘在医疗系统中的应用
数据挖掘在医疗系统中的应用【摘要】数据挖掘在医疗系统中扮演着重要的角色。
通过挖掘和分析医疗数据，可以帮助医生预测和诊断疾病、分析药物疗效、优化医疗资源管理，并为患者提供个性化治疗方案。
这些应用大大提高了医疗系统的效率和质量，为患者提供更好的医疗服务。
虽然数据挖掘在医疗领域的应用已取得一定成就，但仍面临着挑战，如数据安全和隐私保护等问题。
未来，随着技术的不断发展，数据挖掘在医疗系统中的应用将更加广泛和深入。
医疗系统将迎来更多的机遇和挑战，数据挖掘将继续发挥着重要作用。
【关键词】医疗系统、数据挖掘、医疗数据、疾病预测、诊断、药物疗效、资源管理、个性化治疗、重要性、发展趋势、挑战、机遇。
1. 引言1.1 数据挖掘在医疗系统中的应用数据挖掘在医疗系统中的应用越来越受到重视。
随着医疗数据的不断增加和积累，利用数据挖掘技术对这些数据进行分析和挖掘，可以帮助医疗系统更好地理解和利用这些数据，从而提高医疗服务的质量和效率。
数据挖掘在医疗系统中的应用包括医疗数据的挖掘与分析、疾病预测与诊断、药物疗效分析、医疗资源优化管理和个性化治疗方案推荐等方面。
通过对医疗数据的挖掘和分析，可以发现潜在的疾病规律和患者群体特征，从而实现精准预测和诊断，提高医疗效果。
基于大数据分析，医疗系统可以对药物的疗效进行评估和优化，为临床决策提供科学依据。
数据挖掘还可以帮助医疗机构进行资源合理配置和管理，提高医疗服务的效率和质量。
个性化治疗方案推荐则可以根据患者的个体特征和病情特点，制定最合适的治疗方案，提高治疗效果和患者生存率。
数据挖掘对医疗系统的重要性日益凸显，未来的发展趋势是将数据挖掘与人工智能、云计算等技术相结合，实现更深层次的医疗信息化和智能化，但在面临挑战的同时也将迎来更多的发展机遇。
2. 正文2.1 医疗数据的挖掘与分析医疗数据的挖掘与分析是数据挖掘在医疗系统中的核心应用之一。
随着医疗信息化的推进，医疗数据的规模和复杂性不断增加，如何从这些海量的医疗数据中挖掘出有价值的信息成为了医疗领域面临的挑战之一。
医院的信息系统数据挖掘简析
知 识 管
预定义报 表
OLAP
模糊查询 分析
数据挖掘
信息访问工具
物理数据模型 数据转换加载 应用系统开发 系统安装调试
理 系 统
数据管 资产 理 管理
绩效管 理
客户关系 管理
财务管理
系统性能测试 系统容量规划 系统安全规划
数据备份方案
应用系统
系统运行管理
行业逻辑数据模型（iLDM）
培训
数据库及工具
知识转移
医院数据模型、多维数据模型
数据挖掘
业 务 元 数 据
元数据知 识库
运行保障 管理： 1、元数据
管理
技
2、数据质
术
量
元
数
3、性能调
据
优
数据仓库
医院业务处 其他数据
理库
源
数据集市
医保等外部 数据源
知识分析层 数据仓库层 业务操作层
操作性数据和分析性数据的
操作性数据
区别分析性数据
细节的
综合的或者提炼的
存取瞬间是准确的
代表过去的数据
可更新的
不更新或者定时更新
操作需求事先可知道
操作需求事先不知道
生命周期符合SDLC
完全不同的生命周期
对性能要求高
对性能要求宽松
一个时刻操作一个单元 一个时刻操作一个集 合
事物驱动
分析驱动
面向应用
面向分析
一次操作数据量小
一次操作数据量大
支持日常操作
支持管理需求
备注
BI 商业智能 的发展阶段
第一阶段 报表
发生了什 么
第二阶段 分析
为什么会 发生
批处理和预定义 查询
基于数据挖掘技术的医疗知识图谱构建研究
基于数据挖掘技术的医疗知识图谱构建研究随着人口老龄化的不断加剧以及医疗技术的不断进步，健康医疗已经成为社会各界关注的热点。
与此同时，海量的医疗数据和知识也在不断积累并发展。
如何利用这些数据和知识实现医疗信息化和提高医疗服务质量已经成为一个亟待解决的问题。
而基于数据挖掘技术的医疗知识图谱构建，正是目前解决这个问题的一种有效途径。
所谓医疗知识图谱，就是将医疗领域相关的数据和知识组织起来，形成一个图谱。
这个图谱可以用于医疗信息的搜索、推荐、分类以及医疗决策等方面。
相对于传统的医疗信息化系统，医疗知识图谱更加灵活、智能，可以更好地满足医疗信息化的实际需求。
如何构建一个完整的医疗知识图谱呢？这需要通过数据挖掘技术来实现。
数据挖掘技术在医疗领域中的应用已经比较广泛，如疾病预测、药物研发等方面。
而在构建医疗知识图谱方面，数据挖掘技术也有着重要的应用。
首先，一个完整的医疗知识图谱需要包含各个方面的医疗数据，如疾病诊断数据、药物治疗数据、医院人员数据等。
这些数据需要从各个医疗机构、药企、医生等方面进行收集。
收集到的数据需要经过清洗、归一化等处理，以保证数据的一致性和可用性。
同时，数据还需要通过不同的算法进行建模和处理。
这些算法包括分类算法、聚类算法、关联规则挖掘算法等。
通过这些算法构建出的数据模型可以为医疗知识图谱的建立提供依据。
其次，医疗知识图谱的构建需要考虑到不同知识之间的关联性。
为了实现数据间的关联，需要进行语义建模和知识表示。
语义建模的目的是将数据转换为语义表示，从而方便数据的处理和管理。
而知识表示则是将知识进行抽象，使得它们可以更好地被计算机处理。
这些工作需要依靠自然语言处理和人工智能技术来完成。
最后，医疗知识图谱的构建需要进行信息融合和知识发现。
在信息融合方面，需要将不同来源的数据集成在一起，以便于进行统一的管理和分析。
而知识发现则是通过数据挖掘技术，挖掘出潜在的知识、规律和趋势。
这些发现可以为医疗决策提供参考和支持。
数据挖掘技术在智能医疗领域中的应用
数据挖掘技术在智能医疗领域中的应用一、引言随着医疗信息化与大数据时代的到来，数据挖掘技术在智能医疗领域中发挥着越来越重要的作用。
数据挖掘技术不仅可以用于医疗机构的管理和决策，还可以用于医疗个体化、精准化的诊疗方案推荐、疾病预测与监测等方面。
本文将就数据挖掘技术在智能医疗领域中的应用进行探讨。
二、数据挖掘技术在医院管理中的应用1. 医院成本控制医院成本控制是医院管理的一个重要方面，数据挖掘技术可以利用医院的病历、挂号、药品消耗、设备使用等大量数据，进行成本分析、工作量统计、药品物资库存跟踪等，为医院的决策制定提供数据支持，从而实现医院成本的合理控制。
2. 患者流失分析患者流失是大多数医院都面临的难题，数据挖掘技术可以对患者的挂号、就诊、退诊等数据进行分析，找出流失原因并提出解决方案。
例如，数据挖掘可以将就诊的科室、医生、诊断结果等因素与患者的多次就诊及患者挂号流失情况相关联，从而为医院决策制定提供数据支持。
三、数据挖掘技术在医疗诊断中的应用1. 病例分类基于数据挖掘技术构建的智能医疗系统可以帮助医生确定患者的病情，通过建立病例分类模型，将患者的症状、体征、病理分析等信息进行自动分类，然后根据分类结果推荐合适的诊疗方案。
2. 疾病预测数据挖掘技术也可以用于疾病的预测，通过对人类基因组数据、临床试验数据等大量数据进行分析，找出疾病的规律和路径，预测潜在的风险因素，以及风险程度；同时，数据挖掘技术还可以将患者个人风险因素与未来潜在的疾病风险相关联，从而帮助医生及患者采取预防措施。
四、数据挖掘技术在精准医疗中的应用1. 个性化药物适应症研究基于大数据挖掘的疾病分子水平解析，可以帮助医生更加清晰地了解各个因素、环节与疾病直接的相关关系，这将增加 a种全面、有针对性、预测性和战略性的个性化药物治疗研究。
在临床实践中，从疾病分子水平出发制定个体化治疗方案，可对重大疑难病症、特殊人群疾病等疾病获得更好的治疗效果。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
基于数据挖掘技术的医学图像信息管理系统随着医学成像技术和可视化技术的不断发展，医学图像在临床诊断、教学科研等方面发挥了极其重要的作用。
借助数据挖掘技术，从图像底层特征中挖掘出可理解的对医生有用的高层语义规则，为医学诊断提供更加有价值的信息，是医学图像诊断技术未来的发展方向。
本资料试图从计算机信息管理的角度阐述如何构建一个可行的基于数据挖掘技术的医学图像信息管理系统。
标签：数据挖掘；医学图像；信息管理系统；系统架构Medical image information management system based on data miningZHOU?Guangyun1??YU?Haiping21. The Third People’’s Hospital of Yancheng City in Jiangsu Province, Yancheng 224001,China;2.NARI Technology Co., Ltd,Nanjing 210061,China[Abstract] With the development of medical imaging technology and visualization technique, medical image plays an important role in clinical diagnosis and scientific research. By data mining technique, the useful high-level semantic rules are seized from the medical image data, which can be used by the doctors in the process of medical diagnosis. It has become the future development direction of medical image diagnosis. This paper attempts to introduce how to construct a medical image information management system based on data mining from the view of computer information management.[Key words] Data mining; Medical image; Information management system; System architecture近年来，随着计算机软硬件技术的迅速发展以及图形图像技术的日趋成熟，人们可以对医学图像进行任意放大、缩小、旋转、对比调整、分割、配准、三维重建等处理，从而使医务工作者可以从多方位、多层次、多角度对医学图像进行观察，改变了自古以来的“望、闻、问、切”的诊断方式，推进了医疗水平的发展和进步[1]。
然而，目前医学图像诊断方法仍是通过肉眼观察图像中的病变区域，依靠医生个人的临床经验和主观判断来进行诊断。
这种方式存在几点不足：（1）信息利用率不高。
由于医学图像一般不具备很高的分辨率（CT图像灰度级高达4096级），一些人眼无法分辨的图像信息和图像特征得不到充分应用，从而会影响病情的早期判断；（2）医生往往带有个人主观性，诊断结果很大程度上依赖于医生个人的临床经验，对于那些临床经验较少的医生而言，要做出正确的诊断是非常困难的。
1?数据挖掘技术数据挖掘技术是目前人工智能领域研究较为活跃的一个分支，在计算机辅助医学诊断系统中引入数据挖掘技术可以有效地解决医学图像诊断方法的不足[2]。
数据挖掘是从大量数据中获取正确的、新颖的、有潜在价值的和最终可以理解的模式的非平凡过程[3]。
利用数据挖掘技术从底层的图像数据中找出有效的能被人所理解的模型、规则以及普遍的规律，可以加速医生决策诊断的过程，提高决策诊断的准确度。
2?系统搭建一个基于数据挖掘技术的医学图像信息管理系统包括输入、分析处理和输出3大模块。
输入模块根据要识别的图像格式，将图像中的象素信息转换为计算机能识别的数据，例如图像象素的密度和熵值。
分析处理模块包括图像预处理和挖掘分析两个子模块。
挖掘到的有用知识最后以可视化的规则的形式输送给用户（医务工作者）。
医学图像信息管理系统的工作流程见图1。
图1??医学图像信息管理系统的工作流程2.1?医学图像数据预处理医学图像的数据预处理主要是将输入的医学图像进行格式转换、图像去噪和图像增强处理。
之后，对预处理后的图像的象素进行数据映射，将图像象素映射成计算机能识别的医学数据。
由于获取到的特征数据会含有一些干扰数据挖掘过程的特征，因此需要利用特征选择算法来获取有用的特征，从而提高计算和分析的速度，同时可以节省许多计算机资源。
在系统中，处理后的医学数据为干净的医学图像数据，这些数据可以被用来挖掘有用的知识。
图2为预处理后的医学图像数据的1个示例。
图2??医学图像数据2.2?医学数据的挖掘分析在获取到干净的能被计算机识别的医学图像数据之后，就可以利用数据挖掘技术借助计算机软硬件来对这些数据进行计算和分析处理。
处理的方法包括分类、聚类以及关联规则挖掘。
2.2.1?分类?分类的目的是根据数据集（图2中所有数据的集合为1个数据集）的特征（特征对应图2中数据集的1列）构造一个分类函数或分类模型（也常常称作分类器）[4]，该模型能把未知类别的样本（样本对应图2中数据集的1行）映射到给定类别中的某一个（例如分类的类别包括：正常和非正常，分别代表某个器官正常与异常）。
换言之，给定图2中的图像数据，计算机会根据以往的经验来预测未知样本的类别。
需要注意的是，分类需要人工经验，即需要人工事先设定一部分医学数据的类别，计算机根据这些经验，利用数据挖掘技术得出一个分类模型，在进行分类的时候利用这个分类模型的经验给出相应的预测类别。
2.2.2?聚类?与分类不同，聚类无须事先知道样本的类别，在数据计算和分析的过程中，将相似度较大的一组设置为相同的类别。
同分类相比，聚类的优点是无须人工经验，但好的聚类模型往往不容易获取，需要针对数据集的特点来选取特定的聚类算法。
2.2.3?关联规则?关联规则挖掘是指从大量数据中发现项集之间有趣的关联[5]。
关联规则挖掘经常被应用于购物篮分析、交叉销售、分类设计等领域。
在医学图像领域，利用关联规则挖掘技术，我们可以发现数据集不同特征之间的关联关系，从而可以找出哪个特征或哪些特征对于医学诊断是有帮助的。
3?系统架构构建一个信息管理系统包括很多步骤，例如需求分析、概要设计、详细设计、数据库设计、代码实现等等。
本资料不打算对这些步骤进行一一陈述，只想从信息管理的角度阐释如何来构建一个基于数据挖掘技术的信息管理系统。
系统由加载医学图像开始，经过图像特征映射转换为计算机可识别的医学数据，然后经由数据挖掘技术对数据进行计算分析，得到有用的能被医生所理解的高级知识，以分类规则的形式传送给用户，辅助用户进行医学病情诊断。
整个医学图像信息管理系统可以采用两种方式的架构策略：C/S（Client/Server）和B/S（Browser/Server）[6]。
两种架构策略各有优劣，适用场合不同。
3.1?C/S架构3.1.1?专用的网络?C/S架构一般适用于专用的网络，局域网之间通过专门服务器提供连接和数据交换服务。
B/S架构建立在广域网基础之上，不必提供专门的网络硬件环境，比C/S架构应用范围更广，一般情况下只要有操作系统和浏览器就行。
3.1.2?相对固定的用户群?C/S架构一般面向相对固定的用户群，对信息安全的控制能力很强。
一般高度机密的信息系统宜采用C/S架构。
B/S架构建立在广域网之上，对安全的控制能力相对较弱，面向的是不可知的用户群，需要采用额外的安全保护策略，如防火墙、杀毒软件等等。
3.1.3?从整体角度把握?C/S架构在架构之初必须从整体角度把握，需要考虑的问题较多，也较为复杂，因此在系统升级时比较困难，最坏的情况可能是重做一个全新的系统。
B/S架构建立在组件技术基础之上，组件个别更换比较容易，因此可以实现系统的无缝升级，系统维护开销也降到最低，可以通过用户手动下载升级或系统自动升级。
3.2?C/S架构与B/S架构综合来看，B/S架构在硬件资源要求和维护开销方面具备很大的优势，而C/S架构在安全控制方面做得较好。
因此，医院在建立信息管理系统时，可以根据自己的实际情况进行相应的方案选择。
笔者认为，中小型医院可以考虑采用C/S架构，因为规模较小，资源开销不是很大，而且安全控制较好，无须进行额外的安全考虑。
而对于中大型的医院，可以考虑B/S架构，因为用户较多，不必考虑额外的硬件费用，且维护升级方便。
不过，需要增强安全防护，购买高质量的防火墙和杀毒软件。
对大医院而言，这些开销不是很大的问题。
4?结论随着数据挖掘技术不断地创新和发展，其在医学领域的应用也越来越多。
本资料从信息管理的角度，较为详细地阐述了如何构建一个基于数据挖掘技术的医学图像信息管理系统，同时从系统架构的角度给出了相应的建议。
相信随着人工智能技术不断地发展和应用，数据挖掘技术在医学领域将会扮演着越来越重要的角色。
[参考文献][1] 朱玉全，杨鹤标，孙蕾.数据挖掘技术[M].南京：东南大学出版社，2006：2-4.[2] H P Chan，B Sahiner，K L Lam，et puterized analysis of mammographic microcalcifications in morphological and feature spaces[J].Medical Physics，1998，25（10）：2007-2019.[3] Jiawei Han.数据挖掘概念与技术[M].第2版.北京：机械工业出版社，2006：1-3.[4] 罗可，林睦纲，郗东妹.数据挖掘中分类算法综述[J].计算机工程，2005，31（1）：3-5.[5] 李雄飞，宋海玉，谢忠时，等.图像数据挖掘模型与方法[J].吉林大学学报（工学版），2002，32（1）：90-92.[6] 张莉.基于C/S和B/S结构的图书管理系统的设计与实现[J].科技信息，2008（24）：68-69.。