医学结构化数据挖掘精品PPT课件
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生物医学大数据分析与挖掘ppt课件
20
报告内容
一、生物医学大数据分析挖掘的几个方向 二、基于流感大数据发展流感预测预警新方法
21
临床大数据分析与挖掘-流感危害性预测
y = 31.31 x - 8.85 R2=0.83
通过分析流感监测产生的大数据，社会经济大数据以及大 量基因序列，以及大量的相关性分析，发现了快速预测流 感病毒危害性的新方法
1，目前该方法已经申请了专利。 2，在使用我们的方法向WHO推荐疫苗参考株。 3，Nature Communcations, 2012.
28
X X
X
XX XX
XX
X
29
新华社发布的新闻：我国科学家发明流感 疫苗株快速选择新技术
30
我国2013年华东地区H7N9溯源
进化分析
大规模病毒采样 与基因测序
Based on 7 seasons during 2002-2009.
Du et al. Nature Communications析与挖掘-流感疫苗推荐
大规模病毒采样 与基因测序
流感病毒关联 网络
疫苗推荐
该工作发表在《Nature Communications》上， 被选为亮点文章，并且同期《Nature》杂志也对 该工作进行了报道
商业大数据 生物医学大数据
智能交通
天气预报
股票
? 智慧医疗和
个性化医疗
3
医院信息化产生海量临床数据
临床大数据
4
美国卫生信息化发展计划
2011年，美国卫生信息技术协调官办公室发布全国卫生信息化发展计划，计 划时限2011-2015
5
我国卫生信息化发展计划
35212工程
6
美国VS中国
美国 系统逐步成型、理念推广、政策制定、科 学研究
报告内容
一、生物医学大数据分析挖掘的几个方向 二、基于流感大数据发展流感预测预警新方法
21
临床大数据分析与挖掘-流感危害性预测
y = 31.31 x - 8.85 R2=0.83
通过分析流感监测产生的大数据，社会经济大数据以及大 量基因序列，以及大量的相关性分析，发现了快速预测流 感病毒危害性的新方法
1，目前该方法已经申请了专利。 2，在使用我们的方法向WHO推荐疫苗参考株。 3，Nature Communcations, 2012.
28
X X
X
XX XX
XX
X
29
新华社发布的新闻：我国科学家发明流感 疫苗株快速选择新技术
30
我国2013年华东地区H7N9溯源
进化分析
大规模病毒采样 与基因测序
Based on 7 seasons during 2002-2009.
Du et al. Nature Communications析与挖掘-流感疫苗推荐
大规模病毒采样 与基因测序
流感病毒关联 网络
疫苗推荐
该工作发表在《Nature Communications》上， 被选为亮点文章，并且同期《Nature》杂志也对 该工作进行了报道
商业大数据 生物医学大数据
智能交通
天气预报
股票
? 智慧医疗和
个性化医疗
3
医院信息化产生海量临床数据
临床大数据
4
美国卫生信息化发展计划
2011年，美国卫生信息技术协调官办公室发布全国卫生信息化发展计划，计 划时限2011-2015
5
我国卫生信息化发展计划
35212工程
6
美国VS中国
美国 系统逐步成型、理念推广、政策制定、科 学研究
生物医学大数据分析与挖掘ppt课件
efficient-clinical-trials-with-tissue-phenomics/
13
临床大数据分析与挖掘-临床决策支持
Treatment A Treatment B
Treatment C Treatment D Treatment E
14
临床大数据分析与挖掘-健康评估
统计学建模
综合健康评估
/media/news_stories/2014/140313_2.html
J Breast Cancer 2012 September; 15(3): 265-272
19
临床大数据分析与挖掘-个性化诊疗
P4 Medicine:
personalized: it takes into account a person’s genetic or protein profile. preventive: it anticipates health problems and focuses on wellness, not disease. predictive: it directs appropriate treatment and avoids drug reactions. participatory: it empowers patients to take more responsibility for their health and care.
/connections/2010/Vol4_No1/features_pg2.asp
/blog-41174-719048.html
18
The first human trial of a pioneering personalised cancer treatment developed at Oxford University will begin this week, with the potential to tackle a wide range of latestage cancers.
医学数据挖掘网络分析优质PPT课件
网络的表示方式
列表式
基因1
基因2
边权重
基因1
基因3
边权重
……
基因n-1
矩阵式
0-1矩阵 权重矩阵
基因n 边权重
x1
x2 ... xN1
xN
x1
0 1 ...... 0 1
x2
1
0 ...... 1
0
... ...... ...... ...... ......
三、蛋白质互作网络
三、蛋白质互作网络
(一) 蛋白质互作检测技术
1. 免疫共沉淀技术（co-immunoprecipitation）
2. 酵母双杂交（yeast two hybrid，Y2H）
Node: proteins, Edge: interaction relationships, Un-directed
出的边的数目称为节点v的出度，指向节点v的边数 则称为节点v的入度。
节点A的连通度为3
节点A的入度为1，出度为2
连通度的应用
Barabási et al
Hub nodes
(二) 聚类系数（clustering coefficient ）
无向网络中
Cv C C n k 2k(k 2n 1 )
节点代表生物分子，边代表他们之间在生命过 程中的某种关系
网络的基本概念
网络的定义 以图G= (V, E)表示网络，其中：
V 是网络的节点集合，每个节点代表一个要分析 的对象；
E 是边的集合，每条边代表节点之间的相互关系。
无向网络
有向网络
二加分权网网络络与等权网络
· 2012年8月 中国 哈尔滨
医学科研数据挖掘概述ppt课件
6. 偏差分析(deviation)
在偏差中包括很多有用的知识，数据库中的数据 存在很多异常情况，发现数据库中数据存在的异常情 况是非常重要的。偏差检验的基本方法就是寻找观察 结果与参照之间的差别。
六、挖掘方法
1. 关联分析法 2. 决策树 3. 人工神经网络 4. 遗传算法 5. 聚类分析 6. 序列模式分析
1. 关联分析(association analysis)
关联规则挖掘是由rakesh apwal等人首先提出。 两个或两个以上变量的取值之间存在某种规律性， 就称为关联。数据关联是数据库中存在的一类重 要的、可被发现的知识。关联分为简单关联、时 序关联和因果关联。关联分析的目的是找出数据 库中隐藏的关联网。一般用支持度和可信度两个 阀值来度量关联规则的相关性，还不断引入兴趣 度、相关性等参数，使得所挖掘的规则更符合需 求。
数据的转换：将数据转换成一个分析模型。这个 分析模型是针对挖掘算法建立的。建立一个真正 适合挖掘算法的分析模型是数据挖掘成功的关键。
数据挖掘：对所得到的经过转换的数据进行挖掘。 结果分析：解释并评估结果。其使用的分析方法
一般应作数据挖掘操作而定。 知识的同化：将分析所得到的知识集成到业务信
息系统的组织结构中去。
5. 聚集分析（Cluster analysis ，CA）
聚集是把整个数据库分成不同的群组。它的 目的是要群与群之间差别很明显, 而同一个群之 间的数据尽量相似。此外聚类分析可以作为其他 算法( 如特征和分类等) 的预处理步骤, 之后这些 算法再在生成的簇上进行处理。与分类不同, 在 开始聚集之前不知道要把数据分成几组, 也不知 道怎么分( 依照哪几个变量) 。因此在聚集之后要 有一个对业务很熟悉的人来解释这样分群的意义 。很多情况下一次聚集得到的分群对某个业务来 说可能并不好, 这时就需要删除或增加变量以影 响分群的方式, 经过几次反复之后才能最终得到 一个理想的结果。聚类方法主要有两类: 统计方 法和神经网络方法。
在偏差中包括很多有用的知识，数据库中的数据 存在很多异常情况，发现数据库中数据存在的异常情 况是非常重要的。偏差检验的基本方法就是寻找观察 结果与参照之间的差别。
六、挖掘方法
1. 关联分析法 2. 决策树 3. 人工神经网络 4. 遗传算法 5. 聚类分析 6. 序列模式分析
1. 关联分析(association analysis)
关联规则挖掘是由rakesh apwal等人首先提出。 两个或两个以上变量的取值之间存在某种规律性， 就称为关联。数据关联是数据库中存在的一类重 要的、可被发现的知识。关联分为简单关联、时 序关联和因果关联。关联分析的目的是找出数据 库中隐藏的关联网。一般用支持度和可信度两个 阀值来度量关联规则的相关性，还不断引入兴趣 度、相关性等参数，使得所挖掘的规则更符合需 求。
数据的转换：将数据转换成一个分析模型。这个 分析模型是针对挖掘算法建立的。建立一个真正 适合挖掘算法的分析模型是数据挖掘成功的关键。
数据挖掘：对所得到的经过转换的数据进行挖掘。 结果分析：解释并评估结果。其使用的分析方法
一般应作数据挖掘操作而定。 知识的同化：将分析所得到的知识集成到业务信
息系统的组织结构中去。
5. 聚集分析（Cluster analysis ，CA）
聚集是把整个数据库分成不同的群组。它的 目的是要群与群之间差别很明显, 而同一个群之 间的数据尽量相似。此外聚类分析可以作为其他 算法( 如特征和分类等) 的预处理步骤, 之后这些 算法再在生成的簇上进行处理。与分类不同, 在 开始聚集之前不知道要把数据分成几组, 也不知 道怎么分( 依照哪几个变量) 。因此在聚集之后要 有一个对业务很熟悉的人来解释这样分群的意义 。很多情况下一次聚集得到的分群对某个业务来 说可能并不好, 这时就需要删除或增加变量以影 响分群的方式, 经过几次反复之后才能最终得到 一个理想的结果。聚类方法主要有两类: 统计方 法和神经网络方法。
医学数据分析课件
2
3
早期的医学数据分析主要采用描述性统计方法，如平均数、标准差等，用于描述数据的集中趋势和离散程度。
起步阶段
随着计算机技术和统计方法的不断发展，医学数据分析逐渐向更加复杂的方法过渡，如相关分析、回归分析、聚类分析等。
探索阶段
现代医学数据分析已经广泛应用于医学研究和临床实践的各个领域，如疾病预测、药物研发、治疗决策等。
机器学习基础
机器学习的应用
02
机器学习在医学领域的应用也越来越广泛，如医学图像分析、疾病预测、个性化治疗等。
机器学习的优势
03
机器学习能够从大量数据中自动提取特征和模式，对复杂的数据进行分析，提高诊断和预测的准确性。
决策树算法
是一种常见的分类算法，通过将数据集划分为不同的子集，建立一棵决策树，用于分类和预测。
总结词
详细描述
药物效果数据分析
THANK YOU.
谢谢您的观看
总结词
病例数据分析
流行病学数据分析
流行病学数据分析可以了解疾病在人群中的分布特征和影响因素，为防控措施的制定提供科学依据。
总结词
流行病学数据分析是医学数据分析的一个重要方向。通过对疾病在人群中的分布特征和影响因素的分析，可以了解疾病的流行趋势和传播路径，为防控措施的制定提供科学依据。流行病学数据分析包括对疾病的发病率、死亡率、传染率等方面的分析。
单样本t检验、两样本t检验、配对t检验、独立样本t检验
单样本t检验
用于检验一个样本均值是否显著不同于已知的参考值。
两样本t检验
用于比较两个独立样本的均值是否存在显著差异。
配对t检验
用于比较两个相关样本的均值是否存在显著差异。
独立样本t检验
用于比较两个独立样本的均值是否存在显著差异。
数据挖掘与医院管理统计PPT课件
（二）医院信息系统数据挖掘实例 3.数据源 以ERP为核心的医院人财物运营数据
医疗与运营信息
相互关联、交互、作用
系统关联性 流程连续性 操作时效性 内容约束性
35
二、数据挖掘示例
（二）医院信息系统数据挖掘实例
4.基于患者服务标准的主题数据集设计
诊疗活动 基于患者诊疗事务信息 数据梳理归纳
主题数据集类别
二、数据挖掘示例
（一）什么是数据挖掘？
数据挖掘（Data Mining，DM）又称数据库中的知识发 现（Knowledge Discover in Database，KDD），是目前 人工智能和数据库领域研究的热点问题。
所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的 、先前未知的并有潜在价值信息的过程。
诊断类 治疗类 服务类 手术类 抢救类 管理类 …………
疾病种类、参 与者与维度
挂号、住院登记
确定主题
门急诊就诊、体检 入科
检验 治疗
用药
辅诊ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ手术
结帐
设计主题模型 定义数据集
与HIS后台关联 建立数据集结构 动态数据静态转储 数据核查与标准化
出院
生成数据集
36
1.住院病人数据集 2.门诊病人数据集 3.手术病人数据集 4.业务人员数据集 5.药品材料数据集 6.仪器设备数据集 8.辅助检查数据集 9.检验信息数据集 10.床位配置数据集
数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、
机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高
度自动化地分析数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在
的规律，帮助决策者调整策略，减少风险，做出正确的决策
。
24
二、数据挖掘示例
医疗与运营信息
相互关联、交互、作用
系统关联性 流程连续性 操作时效性 内容约束性
35
二、数据挖掘示例
（二）医院信息系统数据挖掘实例
4.基于患者服务标准的主题数据集设计
诊疗活动 基于患者诊疗事务信息 数据梳理归纳
主题数据集类别
二、数据挖掘示例
（一）什么是数据挖掘？
数据挖掘（Data Mining，DM）又称数据库中的知识发 现（Knowledge Discover in Database，KDD），是目前 人工智能和数据库领域研究的热点问题。
所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的 、先前未知的并有潜在价值信息的过程。
诊断类 治疗类 服务类 手术类 抢救类 管理类 …………
疾病种类、参 与者与维度
挂号、住院登记
确定主题
门急诊就诊、体检 入科
检验 治疗
用药
辅诊ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ手术
结帐
设计主题模型 定义数据集
与HIS后台关联 建立数据集结构 动态数据静态转储 数据核查与标准化
出院
生成数据集
36
1.住院病人数据集 2.门诊病人数据集 3.手术病人数据集 4.业务人员数据集 5.药品材料数据集 6.仪器设备数据集 8.辅助检查数据集 9.检验信息数据集 10.床位配置数据集
数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、
机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高
度自动化地分析数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在
的规律，帮助决策者调整策略，减少风险，做出正确的决策
。
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二、数据挖掘示例
医学数据挖掘第1章.ppt
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。
1.4 数据挖掘工具——SQL Server 2005
1.5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。这些信息具 有模式的多态性(纯数据、图像、信号、文字记录等)、不完整性(疾病信息的 客观不完整和描述疾病的主观不完整)、较强时间性、复杂性和冗余性。加之 其低数学特征、非规范化形式以及医患信息的不对称和医学资料涉及较多的 伦理、法律问题,从而决定了医学数据挖掘的独特性。
数据挖掘技术在医学领域中的应用越来越广泛（2）
数据挖掘在医学上的应用有其自身的优势，医学系统收集 到的数据大多是实际诊断和运作数据真实可靠、不受其他 因素影响的，这对于不断提高挖掘的质量是有利的条件。
随着电子病历的推广，用计算机存储病案在医院已经比较 普遍。如果各医院将收集的数据进一步汇总，从些数据中 发现各种疾病之间的相互关系、各种疾病的发展规律，分 析各种治疗方案的治疗效果，对疾病的诊断、治疗和医学 研究都非常有价值。
数据挖掘技术在医学领域中的应用越来越广泛2数据挖掘在医学上的应用有其自身的优势医学系统收集到的数据大多是实际诊断和运作数据真实可靠不受其他因素影响的这对于不断提高挖掘的质量是有利的条件
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。
1.4 数据挖掘工具——SQL Server 2005
1.5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。这些信息具 有模式的多态性(纯数据、图像、信号、文字记录等)、不完整性(疾病信息的 客观不完整和描述疾病的主观不完整)、较强时间性、复杂性和冗余性。加之 其低数学特征、非规范化形式以及医患信息的不对称和医学资料涉及较多的 伦理、法律问题,从而决定了医学数据挖掘的独特性。
数据挖掘技术在医学领域中的应用越来越广泛（2）
数据挖掘在医学上的应用有其自身的优势，医学系统收集 到的数据大多是实际诊断和运作数据真实可靠、不受其他 因素影响的，这对于不断提高挖掘的质量是有利的条件。
随着电子病历的推广，用计算机存储病案在医院已经比较 普遍。如果各医院将收集的数据进一步汇总，从些数据中 发现各种疾病之间的相互关系、各种疾病的发展规律，分 析各种治疗方案的治疗效果，对疾病的诊断、治疗和医学 研究都非常有价值。
数据挖掘技术在医学领域中的应用越来越广泛2数据挖掘在医学上的应用有其自身的优势医学系统收集到的数据大多是实际诊断和运作数据真实可靠不受其他因素影响的这对于不断提高挖掘的质量是有利的条件
医学结构化数据挖掘
3
医学结构化数据挖掘 医学结构化数据挖掘概述 医学结构化数据产生 •医学结构化数据来源 日常医疗实践，如医学影像处理的PAC S系统、临床检验的LIS系统等信息化管理 系统。 患者角度：登记挂号、就诊、开单检查…
4
医院角度：各科室信息的统计和汇总。 非结构化数据（如手写病历 、检验报告单）经录入可以转化为结 构化数据。 医学结构化数据挖掘
医学结构化数据挖掘 医学结构化数据挖掘的应用研究 文献数据库的数据挖掘 大量的中医药信息的流失影响中医药学 的发展建设中医药科技信息数据库、实现 “数字中医学”。 目前，国内外已建成的中医药相关数据 库有近百个，以文字描述性数据库为主。
12
医学结构化数据挖掘
方便了研究。 周连菊等建立的“《黄帝内经》计算 机检索数据库系统”； 南京中医药大学研制出的“针 灸腧穴文献资料检索系统”； 上海中医药大学研制的“《针 灸大全》检索系统”；
医学结构化数据挖掘
3）开发面向中医药方剂的数据挖掘平台 如浙大设计和开发的面向中医药方剂的数 据挖掘平台。
医学结构化数据挖掘
方剂选择系统 面向中医药方剂的数据 挖掘平台
数据规范加工以及预 Байду номын сангаас理系统
高频分析系 统 关联规则分 析系统 聚类/分类 分析系统 挖掘算法性 能评价系统
挖掘算法系统
23
医学结构化数据挖掘 中医证候分析
— 第 10 章— 数据挖掘
数据挖掘在医学中的应用
2018年8月3日星期五
医学数据仓库与数据挖掘
1
第十章 医学数据挖掘
• 医学结构化数据挖掘 医学结构化数据挖掘概述 医学结构化数据挖掘的应用研究 • 医学文本数据挖掘 文本数据挖掘概述 医学文本数据挖掘的应用研究
医学结构化数据挖掘 医学结构化数据挖掘概述 医学结构化数据产生 •医学结构化数据来源 日常医疗实践，如医学影像处理的PAC S系统、临床检验的LIS系统等信息化管理 系统。 患者角度：登记挂号、就诊、开单检查…
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医院角度：各科室信息的统计和汇总。 非结构化数据（如手写病历 、检验报告单）经录入可以转化为结 构化数据。 医学结构化数据挖掘
医学结构化数据挖掘 医学结构化数据挖掘的应用研究 文献数据库的数据挖掘 大量的中医药信息的流失影响中医药学 的发展建设中医药科技信息数据库、实现 “数字中医学”。 目前，国内外已建成的中医药相关数据 库有近百个，以文字描述性数据库为主。
12
医学结构化数据挖掘
方便了研究。 周连菊等建立的“《黄帝内经》计算 机检索数据库系统”； 南京中医药大学研制出的“针 灸腧穴文献资料检索系统”； 上海中医药大学研制的“《针 灸大全》检索系统”；
医学结构化数据挖掘
3）开发面向中医药方剂的数据挖掘平台 如浙大设计和开发的面向中医药方剂的数 据挖掘平台。
医学结构化数据挖掘
方剂选择系统 面向中医药方剂的数据 挖掘平台
数据规范加工以及预 Байду номын сангаас理系统
高频分析系 统 关联规则分 析系统 聚类/分类 分析系统 挖掘算法性 能评价系统
挖掘算法系统
23
医学结构化数据挖掘 中医证候分析
— 第 10 章— 数据挖掘
数据挖掘在医学中的应用
2018年8月3日星期五
医学数据仓库与数据挖掘
1
第十章 医学数据挖掘
• 医学结构化数据挖掘 医学结构化数据挖掘概述 医学结构化数据挖掘的应用研究 • 医学文本数据挖掘 文本数据挖掘概述 医学文本数据挖掘的应用研究
医学数据挖掘与大数据处理ppt课件
数据的存储与管理：决定采用什么产品和技术
来建立数据仓库的核心，则需要从数据仓库的技术 特点着手分析。针对现有各业务系统的数据，进行 抽取、清理，并有效集成，按照主题进行组织。数 据仓库按照数据的覆盖范围可以分为企业级数据仓 库和部门级数据仓库（通常称为数据集市）。
数据仓库体系结构
OLAP（On Line Analysis Processing）
趋势分析:我们正处在医疗行业的一个重要转折点
存储的增长
15000 10000
5000 0
医疗服务产生的数据总量(PB)
2010 2011 2012 2013 2014 2015
Admin Imaging EMR Email File Non Clin Img Research
医疗影像归档
一个医疗系统案例的数据
数据仓库是稳定的（非易失性的)。
其数据以物理分离的方式存储,决策人员只进行数 据查询，而不进行数据修改。数据仓库只需要两类 操作：数据的初始化装入和数据访问
数据挖掘与知识发现基本概念
数据挖掘（从数据中发现知识）
数据挖掘（DM)：从大量的数据中正规地发现有效 的、新颖的、潜在有用的，最终可被读懂的模式 的过程，简单的说就是从大量数据中提取或“挖 掘”知识。
第七章 医学数据挖掘与大数据处理
本章主要内容
数据挖掘与数据仓库 常用的数据挖掘方法 大数据概念 大数据处理方法 医疗大数据应用
阅读书目
崔雷.医学数据挖掘. 高等教育出版社 涂子佩. 大数据. 广西师范大学出版社 赵刚.大数据技术与应用实践指南. 电子工
业出版社 李雄飞等. 数据挖掘与知识发现（第2版）.
分类或者特征提取。如检查特定记录并描述第一 类记录的特点。如信用分析。
来建立数据仓库的核心，则需要从数据仓库的技术 特点着手分析。针对现有各业务系统的数据，进行 抽取、清理，并有效集成，按照主题进行组织。数 据仓库按照数据的覆盖范围可以分为企业级数据仓 库和部门级数据仓库（通常称为数据集市）。
数据仓库体系结构
OLAP（On Line Analysis Processing）
趋势分析:我们正处在医疗行业的一个重要转折点
存储的增长
15000 10000
5000 0
医疗服务产生的数据总量(PB)
2010 2011 2012 2013 2014 2015
Admin Imaging EMR Email File Non Clin Img Research
医疗影像归档
一个医疗系统案例的数据
数据仓库是稳定的（非易失性的)。
其数据以物理分离的方式存储,决策人员只进行数 据查询，而不进行数据修改。数据仓库只需要两类 操作：数据的初始化装入和数据访问
数据挖掘与知识发现基本概念
数据挖掘（从数据中发现知识）
数据挖掘（DM)：从大量的数据中正规地发现有效 的、新颖的、潜在有用的，最终可被读懂的模式 的过程，简单的说就是从大量数据中提取或“挖 掘”知识。
第七章 医学数据挖掘与大数据处理
本章主要内容
数据挖掘与数据仓库 常用的数据挖掘方法 大数据概念 大数据处理方法 医疗大数据应用
阅读书目
崔雷.医学数据挖掘. 高等教育出版社 涂子佩. 大数据. 广西师范大学出版社 赵刚.大数据技术与应用实践指南. 电子工
业出版社 李雄飞等. 数据挖掘与知识发现（第2版）.
分类或者特征提取。如检查特定记录并描述第一 类记录的特点。如信用分析。
结构化分析—-数据流图ppt课件
产品
销售量
职工
累计销售量单价
D2
产品
计算 销售量
D2 产品销售帐
计算销售总额
商品编号#_
怎么辨别数据存储
• 各种需要长期保存的表格（纸质/电子）
– 答辩评审表、新生登记表、包裹邮寄单
• 分类存放的某类表格数据，称为一个数据存 储 • 一个数据存储可能经过多道处理手续，即数 据处理（可能涉及多个人填写表格或查看）
•
3、提高易读性
提高数据流图的易理解性
（1）简化处理间的联系（利用数据存储）
如：P2 成绩管理 ->P1 异动管理之间的联系可 以改变为： P2成绩管理->D3留退名单 P1异动管理<-D3留退名单 D3留退名单为增加的数据存储
（2）均匀分解，应齐头并进 （3）适当的命名
4、确定系统边界
• 信息系统建模不是对应用领域的业务建模， 信息系统可能只反映业务系统的部分处理过 程。 • 因此要关注信息系统解决的问题，重点是系 统中的数据处理和流动。 （1）排除纯手工活动 （2）排除其它外部系统的活动 （3）和系统外的外部实体之间的接口通过数 据流来实现
p1
外部实体
数据处理
数据存储
数据流
外部实体
外部实体指系统以外又与系统有联系的人或事物 。它表达了该系统数据的外部来源和去处。 例如：人、组织、外部系统等等。
• 外部实体是数据的来源（谁提供了最初始的数据？） • 外部实体是数据的去处（数据对谁有价值？）
图书 管理员 图书 管理员
读者
馆长
读者
数据处理
课堂练习
• 不完整的DFD如下：
P3 报警 拨出 通信 系统
电话号码
通信 系统
销售量
职工
累计销售量单价
D2
产品
计算 销售量
D2 产品销售帐
计算销售总额
商品编号#_
怎么辨别数据存储
• 各种需要长期保存的表格（纸质/电子）
– 答辩评审表、新生登记表、包裹邮寄单
• 分类存放的某类表格数据，称为一个数据存 储 • 一个数据存储可能经过多道处理手续，即数 据处理（可能涉及多个人填写表格或查看）
•
3、提高易读性
提高数据流图的易理解性
（1）简化处理间的联系（利用数据存储）
如：P2 成绩管理 ->P1 异动管理之间的联系可 以改变为： P2成绩管理->D3留退名单 P1异动管理<-D3留退名单 D3留退名单为增加的数据存储
（2）均匀分解，应齐头并进 （3）适当的命名
4、确定系统边界
• 信息系统建模不是对应用领域的业务建模， 信息系统可能只反映业务系统的部分处理过 程。 • 因此要关注信息系统解决的问题，重点是系 统中的数据处理和流动。 （1）排除纯手工活动 （2）排除其它外部系统的活动 （3）和系统外的外部实体之间的接口通过数 据流来实现
p1
外部实体
数据处理
数据存储
数据流
外部实体
外部实体指系统以外又与系统有联系的人或事物 。它表达了该系统数据的外部来源和去处。 例如：人、组织、外部系统等等。
• 外部实体是数据的来源（谁提供了最初始的数据？） • 外部实体是数据的去处（数据对谁有价值？）
图书 管理员 图书 管理员
读者
馆长
读者
数据处理
课堂练习
• 不完整的DFD如下：
P3 报警 拨出 通信 系统
电话号码
通信 系统
医学大数据分析策略与数据挖掘ppt参考课件
提供更高的预测精度。 12
数据挖掘方法简介及其应用
13
数据挖掘概念
数据挖掘：是在从大量的数据中提取隐含的、 事先未知的，但又是潜在有用的信息和知识的过程。
定义研究问题
数据准备
模型应用
大数据源
模型评估
提取数据
建立模型
1414
数据挖掘
数据挖掘方法概述
分类预测
回归预测 聚类分析 关联分析 属性筛选
分类回归树
2020
Monte Carlo模拟分析结果
纹理相关系数为0.1时，840个纹理值各 预测模型拟合结果
纹理相关系数为0.2时， 840个纹理值 各预测模型拟合结果
2121
支持向量机
支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是美国Vapnik 教授 于1963年提出的。
在解决小样本、非线性和高维 模式识别问题中表现出许多优势， 并在一定程度上克服了“维数灾难” 和“过学习”等问题。在模式识别、 回归分析、函数估计、时间序列预 测等领域，都得到了长足的发展。
模拟式存量 2000年
数字式存量
Source: Researchers at the University of Southern California took four years -- 1986, 1993, 2000 and 2007 -- and extrapolated numbers from roughly 1,100 sources
zu=datayuce$no),file="result.csv") )/输出结果到result.csv / table(pre,class=datayuce$x) /结果整理/
数据挖掘方法简介及其应用
13
数据挖掘概念
数据挖掘：是在从大量的数据中提取隐含的、 事先未知的，但又是潜在有用的信息和知识的过程。
定义研究问题
数据准备
模型应用
大数据源
模型评估
提取数据
建立模型
1414
数据挖掘
数据挖掘方法概述
分类预测
回归预测 聚类分析 关联分析 属性筛选
分类回归树
2020
Monte Carlo模拟分析结果
纹理相关系数为0.1时，840个纹理值各 预测模型拟合结果
纹理相关系数为0.2时， 840个纹理值 各预测模型拟合结果
2121
支持向量机
支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是美国Vapnik 教授 于1963年提出的。
在解决小样本、非线性和高维 模式识别问题中表现出许多优势， 并在一定程度上克服了“维数灾难” 和“过学习”等问题。在模式识别、 回归分析、函数估计、时间序列预 测等领域，都得到了长足的发展。
模拟式存量 2000年
数字式存量
Source: Researchers at the University of Southern California took four years -- 1986, 1993, 2000 and 2007 -- and extrapolated numbers from roughly 1,100 sources
zu=datayuce$no),file="result.csv") )/输出结果到result.csv / table(pre,class=datayuce$x) /结果整理/
数据挖掘培训ppt课件
p.item(k-1)<q.item(k-1)
23
Prune算法：从C[k]中除去大小为k-1且不在 L[k-1]中的子集
(1) For all itemsets c∈C[k] do (2) For all (k-1)-subsets s of c do (3) if (sL[k-1]) (4) then delete c from C[k]
用户规定的关联规则必须满足的最小支持度。
最小可信度minconf
用户规定的关联规则必须满足的最小可信度。
大项集(大项集、大物品集largeitemset)
支持度不小于最小支持度minsup的物品集
18
关联规则发现任务
给定一个事务数据库D，求出所有满足最小支 持度和最小可信度的关联规则。该问题可以分解 为两个子问题： 1) 求出D中满足最小支持度的所有大项集； 2) 利用大项集生成满足最小可信度的所有关联规
模糊集(fuzzy set) Zadeh 1965 支持向量机(Support Vector Machine) Vapnik 90
年代初 粗糙集(Rough Set) Pawlak 80年代初
9
知识发现的方法(2)
机器学习：
规则归纳：AQ算法 决策树：ID3、C4.5 范例推理:CBR 遗传算法:GA 贝叶斯信念网络
41
数据仓库的相关概念
事实表（Fact）：存储用户需要查询分析的数据，事实表中 一般包含多个维（Dimension）和度量（Measurement）。 维：代表了用户观察数据的特定视角，如：时间维、地区维、 产品维等。每一个维可划分为不同的层次来取值，如时间维 的值可按年份、季度、月份来划分，描述了不同的查询层次。 度量：是数据的实际意义，描述数据“是什么”，即一个数 值的测量指标，如：人数、单价、销售量等。
23
Prune算法：从C[k]中除去大小为k-1且不在 L[k-1]中的子集
(1) For all itemsets c∈C[k] do (2) For all (k-1)-subsets s of c do (3) if (sL[k-1]) (4) then delete c from C[k]
用户规定的关联规则必须满足的最小支持度。
最小可信度minconf
用户规定的关联规则必须满足的最小可信度。
大项集(大项集、大物品集largeitemset)
支持度不小于最小支持度minsup的物品集
18
关联规则发现任务
给定一个事务数据库D，求出所有满足最小支 持度和最小可信度的关联规则。该问题可以分解 为两个子问题： 1) 求出D中满足最小支持度的所有大项集； 2) 利用大项集生成满足最小可信度的所有关联规
模糊集(fuzzy set) Zadeh 1965 支持向量机(Support Vector Machine) Vapnik 90
年代初 粗糙集(Rough Set) Pawlak 80年代初
9
知识发现的方法(2)
机器学习：
规则归纳：AQ算法 决策树：ID3、C4.5 范例推理:CBR 遗传算法:GA 贝叶斯信念网络
41
数据仓库的相关概念
事实表（Fact）：存储用户需要查询分析的数据，事实表中 一般包含多个维（Dimension）和度量（Measurement）。 维：代表了用户观察数据的特定视角，如：时间维、地区维、 产品维等。每一个维可划分为不同的层次来取值，如时间维 的值可按年份、季度、月份来划分，描述了不同的查询层次。 度量：是数据的实际意义，描述数据“是什么”，即一个数 值的测量指标，如：人数、单价、销售量等。
医学数据挖掘第2章ppt课件
6.0
论的目标是确保数据挖掘得 5.0 到稳定的模型，以便将该模 4.0
型用于要解决的社会、企业 3.0
公共知识题 岗位知识题
和医学问题。
2.0
行为分
A
B
C
D
F
培训次数增加
6
2.2假设测试
1. 产生假设 例如：假设餐饮服务业的员工经过卫生知识的培训，在有
了卫生知识的基础上，认真工作。当下次卫生监督执法检 查中各项指标均为优秀。 2. 测试假设 假设测试是科学家和统计学家惯于花费心血研究的事情。 假设是一种解释，它的正确性可以由分析数据来检验。这 些数据或者仅仅由观察收集，或者由实验生成。当结果显 示，用于医院做决策的这些假设是不正确的时候，假设测 7 试是最有价值的。（ “知信行”模型）
实际上，所有发现的模型和知识都是相对的，是有特 定前提和约束条件，面向特定领域的，同时还要能够易于 被用户理解。最好能用自然语言表达所发现的结果。
10
例如，高血压病程与心脏形变
从聚类分析结果中可以看出， 随着高血压病程的持续，心脏的形 态变化日益严重，且某些节段的厚 度与病程的关系十分密切。
都是是向心性肥厚吗？
4
2.1.2获取真实但无用的知识
1. 获取已知的知识
no
no
发烧
嗓子痛
yes
建立了一棵决策树
yes
链球菌感染咽炎
过敏
感冒
获取已知的知识确实可以给我们一个有用的提示，从技术角度来说，这 表明数据挖掘工作确有成效，而且数据本身也已经相当精确，这是非常令人 鼓舞的。如果数据和所应用的数据挖掘技术足以发现已知正确的事实，据此 可以相信其他发现也可能为真。
（亦可参照书上细化的11个步骤）
论的目标是确保数据挖掘得 5.0 到稳定的模型，以便将该模 4.0
型用于要解决的社会、企业 3.0
公共知识题 岗位知识题
和医学问题。
2.0
行为分
A
B
C
D
F
培训次数增加
6
2.2假设测试
1. 产生假设 例如：假设餐饮服务业的员工经过卫生知识的培训，在有
了卫生知识的基础上，认真工作。当下次卫生监督执法检 查中各项指标均为优秀。 2. 测试假设 假设测试是科学家和统计学家惯于花费心血研究的事情。 假设是一种解释，它的正确性可以由分析数据来检验。这 些数据或者仅仅由观察收集，或者由实验生成。当结果显 示，用于医院做决策的这些假设是不正确的时候，假设测 7 试是最有价值的。（ “知信行”模型）
实际上，所有发现的模型和知识都是相对的，是有特 定前提和约束条件，面向特定领域的，同时还要能够易于 被用户理解。最好能用自然语言表达所发现的结果。
10
例如，高血压病程与心脏形变
从聚类分析结果中可以看出， 随着高血压病程的持续，心脏的形 态变化日益严重，且某些节段的厚 度与病程的关系十分密切。
都是是向心性肥厚吗？
4
2.1.2获取真实但无用的知识
1. 获取已知的知识
no
no
发烧
嗓子痛
yes
建立了一棵决策树
yes
链球菌感染咽炎
过敏
感冒
获取已知的知识确实可以给我们一个有用的提示，从技术角度来说，这 表明数据挖掘工作确有成效，而且数据本身也已经相当精确，这是非常令人 鼓舞的。如果数据和所应用的数据挖掘技术足以发现已知正确的事实，据此 可以相信其他发现也可能为真。
（亦可参照书上细化的11个步骤）
医学结构化数据挖掘
医学结构化数据挖掘 医学结构化数据挖掘的应用研究 文献数据库的数据挖掘 大量的中医药信息的流失影响中医药学 的发展建设中医药科技信息数据库、实现 “数字中医学”。 目前，国内外已建成的中医药相关数据 库有近百个，以文字描述性数据库为主。
12
医学结构化数据挖掘
方便了研究。 周连菊等建立的“《黄帝内经》计算 机检索数据库系统”； 南京中医药大学研制出的“针 灸腧穴文献资料检索系统”； 上海中医药大学研制的“《针 灸大全》检索系统”；
医学文本数据挖掘
当数据挖掘的对象完全由文本这种数据 类型组成时，这个过程就称文本挖掘。 文本数据挖掘的分类 文本总结 抽取关键信息、对文本内容进行摘 要或解释。 27
医学文本数据挖掘
文本分类 按照预先定义的主题类别，为文本集合中 每个文本确定一个类别。 文本聚类 无预先定义好的主题类别，其目标是将 文本集合分成若干个簇，要求同一簇内相似 度尽可能大，不同簇间相似度尽可能小。// 层次凝聚法,平面划分法
医学文本数据挖掘
最大值为首选类号，其他相同权值的类号 作为辅选类号。 文本聚类 文本聚类是指将文本根据其特征分为 多个类或簇。 硬聚类、软聚类。
医学文本数据挖掘 （1）划分聚类法的原理 对于k值，先给定初始分组方案，然后 通过反复迭代来改变分组，使得每次改进后 的分组都比前一次好。 分组时要求满足：每个分组至少包含一 个文本对象；每个文本对象属于且仅属于一 个分组（模糊聚类除外）。 （2）划分聚类法的步骤 典型方法：k-中心点 45
t11 t1 j t tij i1 t m1 t mj t1n tin t mn
tij [0,1]
其中， 表示第i篇文本与第j个词的 相关程度，m是文本总数，n是词的总数。 (t t ) 利用相关系数 S 来表示相关性的大小，如 Sij S t t 篇文本的相关系数，则 表示第i篇文本与第j
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医学结构化数据挖掘
辛亥革命以前: 中医药学古籍文献13000多 种
辛亥革命以后: 中医药图书12000多种，中 医期刊230多种 1987~2003年发表：中医药文献530700
篇 –医院信息管理系统
医生诊病问题：个人临床经验有限，难以 从复杂
医学结构化数据挖掘
混乱数据中提取知识。 挖掘对象：存储于HIS的大量病案数据
为研究中医古籍提供了快捷的浏览和检索 手段，方便了我们对中医古籍的研究。
医学结构化数据挖掘
医院信息管理系统中的数据挖掘 从完整的病案信息取得统计原始数据，
为医疗管理及主管部门的决策提供前瞻性资 料。 案例：
刘丹红等人用上呼吸道感染病例的病案 首页数据和决策树分析法建立病情危重度分 类评价模型；
医学结构化数据挖掘
医学结构化数据挖掘
随机筛选与意外发现定向挖掘 用数据挖掘去寻找先导化合物，指导中药新 药的研究和开发，缩短中药研究开发的周期。 （2）开发中药复方 经验开发模式数据挖掘和KDD技术开 （3）研究中药指纹图谱 用数据挖掘技术去发现和解析中药指纹图谱 潜在信息，评价和控制中药质量及研究中药 定量组效之间的关系。
医学结构化数据挖掘
（2）药对研究 方剂配伍规律的研究需在药对研究的基础上 从简到繁进一步深化； 高频用药组合分析是对药对分析的扩展。 如浙江大学用Apriori算法对三 个数据库中的方剂进行高频用药的知识发现 和比较，与中国中医药对数据库中收录的药 对进行对比分析，得到一系列实验结果。
（
医学结构化数据挖掘
理可有效存储和处理。如医学病历。 非结构化医学数据：本身无规范结构、内容
较复杂。如医学多媒体数据、文本数据等。
医学结构化数据挖掘
医学结构化数据挖掘概述 医学结构化数据产生 •医学结构化数据来源 日常医疗实践，如医学影像处理的PAC S系统、临床检验的LIS系统等信息化管理 系统。 患者角度：登记挂号、就诊、开单检查…
3）开发面向中医药方剂的数据挖掘平台 如浙大设计和开发的面向中医药方剂的数
据挖掘平台。
医学结构化数据挖掘
医学结构化数据挖掘
中医证候分析
（1）辨证论治思维模式多元化遣方用药模式 利用数据挖掘技术分析病、证、方、药之间
的关系和规律，从药方证病的关系分析其制方的 思维模式。 （2）对中医证候进行聚类挖掘，寻找与某些症状相 似的证候。 （3）建立和使用针对特殊问题的概化模型
为医生提供极具价值的知识，优化传统医 疗方案。
HIS=MIS+CIS HIS：医院信息管理系处理医院内部管理方 面 CIS：临床信息系统处理以患者为中心 的一系列相关信息
医学结构化数据挖掘
挖掘示例：从CIS数据库分析某种疾病治疗过 程中诱发其他疾病的概率与时间的关系等。
基于数据建模建立智能决策支持系统，加速 中医药现代化、规范化和知识化进程。
医学文本数据挖掘
文本数据挖掘概述 文本数据挖掘的定义 文本数据挖掘定义 从大量文本数据中抽取有效、新颖、 可理解、最终可用的、散布在文本文件中 的有价值的知识，并且运用这些知识更好 地组织信息的过程。
医院角度：各科室信息的统计和汇总。 非结构化数据（如手写病
历、检验报告单）经录入可以转化为 结构化数据。 医学结构化数据挖掘
医学结构化数据挖掘
中医学结构化数据存在形式：文献数据库、临 床数据库。
下面从三方面介绍医学结构化数据挖掘： –中医药文献数据库
挖掘对象：包含于中医药古籍文献以及 当前的研究文献中的海量中医药数据。提 取知识。
医学结构化数据挖掘
（4）中医药信息化研究 对古语言和纯文本为主的中医药理论和实
践进行结构化解释，促进中医药信息结构化、 中药临床功效的规范化和标准化。 方剂数据库中的数据挖掘 （1）探讨复方配伍规律
如姚美村等人用关联规则分析技术对治疗 消渴病的中药复方配伍的科学内涵进行探索性 分析研究，建立复方特征数据库。
决策树、神经网络、粗糙集等：对病历记录 挖掘，构造相应疾病的分类模型，并对每种 疾病找出效果较好的治疗方案。
关联规则：挖掘哪些疾病并发的可能性较高， 某些疾病与年龄、性别、居住地、
医学结构化数据挖掘
职业、生活习惯等的关系。 序列模型挖掘：病人的病情发展情况预
测。 中医药领域的数据挖掘
（1）寻找新药先导化合物
–方剂数据库 挖掘对象：医药复方。挖掘隐含于复
方的对疾病认识和治疗的科学规律，补充
医学结构化数据挖掘
中医药专家系统知识库。 复方新药的经验开发模式：根据自身
知识与经验组方临床验证疗效好 药理学、中药化学研究。
复方新药的新开发模式：利用数据挖 掘和KDD技术开发研制中药复方。
医学结构化数据挖掘
医学结构化数据挖掘的应用研究 文献数据库的数据挖掘 大量的中医药信息的流失影响中医药学 的发展建设中医药科技信息数据库、实现 “数字中医学”。 目前，国内外已建成的中医药相关数据 库有近百个，以文字描述性数据库为主。
— 第 10 章— 数据挖掘
数据挖掘在医学中的应用
第十章 医学数据挖掘
• 医学结构化数据挖掘 医学结构化数据挖掘概述 医学结构化数据挖掘的应用研究
• 医学文本数据挖掘 文本数据挖掘概述 医学文本数据挖掘的应用研究
医学数据挖掘
医学数据挖掘面向整个医学数据库或医学 信息集合提供知识和决策，是医疗决策支持系 统的重要组成部分。 • 医学数据 结构化医学数据：数据结构明确、内容经整
医学结构化数据挖掘
方便了研究。 周连菊等建立的“《黄帝内经》计算
机检索数据库系统”； 南京中医药大学研制出的“针
灸腧穴文献资料检索系统”； 上海中医药大学研制的“《针
灸大全》检索系统”；
医学结构化数据挖掘 陕西中医学院研制的“针灸甲乙经通检系
统”； 中国中医研究院研制的“ACULARS针灸文
献检索系统”。
利用贝叶斯神经网络找出抗精神病药物 与心肌炎和心脏病发作的关系；
粗集理论用于肺癌的诊断、宫颈癌病变 的检测等。 常用数据挖掘方法有很多种，它们
分别从不同侧面、不同角度反映事物的 本质：
医学结构化数据挖掘
统计分析和可视化技术：挖掘不同疾病在不 同年龄段的至于时间、治愈率、平均费用等； 不同疾病的地区分布情况等。