医学结构化数据挖掘精品PPT课件

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。
— 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
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。
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
为医生提供极具价值的知识，优化传统医 疗方案。
HIS=MIS+CIS HIS：医院信息管理系统；
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MIS：管理信息系统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。
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：
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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。
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。
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。
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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
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
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
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
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”。
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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。
–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。