数据挖掘论文医学数据论文：医学数据挖掘综述
数据挖掘技术在医学研究中的应用
数据挖掘技术在医学研究中的应用随着科技的发展，数据量不断增长，其中包含着大量有价值的医学数据。
然而，如何从这些数据中得到有用的信息就成了医学研究人员面临的巨大挑战。
数据挖掘技术的出现，使得医学研究人员可以更加方便、快捷地获取有用的信息。
本篇文章将会探讨数据挖掘技术在医学研究中的应用。
首先，数据挖掘技术可以在医学诊断领域中发挥重要作用。
传统的医学诊断方式主要依赖医师的经验和专业知识，然而，人力有限，受制于个人的认知、经验和知识结构，导致会出现免疫力较强的病人被误诊的情况。
数据挖掘技术可以通过对大量的病例数据进行分析，从而提取出一些规律和特点。
将这些规律和特点用于医学诊断中，可以使得诊断的准确率和效率得到提高。
其次，数据挖掘技术可以在医学研究中发掘新的发现。
医学研究需要大量的数据支持，然而，对于这些数据如何分析，如何发掘他们的潜在价值，仅依靠人力往往是不够的。
数据挖掘技术则可以通过对数据的挖掘、整合等方式，获取更多的新信息，发现一些在传统医学中难以发现或者没有发现的现象。
这些发现可以为医学界在疾病的诊断、治疗等方面提供重要参考。
第三，数据挖掘技术可以在临床试验中提高研究效率。
临床试验需要大量的资源，包括时间、人力和财力等等。
针对复杂交互的病例数据，传统的研究方法常常需要耗费大量的时间和资金。
而借助数据挖掘技术，可以快速从大量的数据中筛选出符合条件的患者，提高研究的效率，缩短研究的时间。
因此，数据挖掘技术的应用，可以有效地促进临床试验的进行和结果的分析。
最后，数据挖掘技术能够在个性化医疗领域中发挥重要作用。
传统的医学诊断和治疗方式是基于患者的一般特征，而并未考虑到患者的个体差异。
而借助数据挖掘技术，可以对大量的病例数据进行分析，获取不同患者对于同一疾病的具体表现和特点，这样就能够制定出更加符合患者个性化需求的诊治方案。
总之，随着医学研究和数据挖掘技术的不断发展，两者之间的结合已经成为了一个新的趋势。
数据挖掘技术可以满足医学研究人员对于数据的挖掘和利用，促进医学研究和发展。
中医病证规律下的数据挖掘论文
中医病证规律下的数据挖掘论文1数据挖掘技术在中医病证规律研究中的应用数据挖掘技术已广泛应用于中医病证规律研究领域，其基本流程为针对所研究疾病或证候整理相关文献资料，搜集具备中医诊疗信息、处方信息的海量数据，使用数据挖掘技术相关算法及其程序系统实行数据分析［5］，总结该病或该证候的核心理论、诊疗方法及特色方药，提炼具有中医特色的个性化诊疗方案。
因为疾病及中医证候种类繁多，作者通过中国知网信息检索平台，搜索关键词“数据挖掘”，查找并学习2010—2014年相关期刊文献，汇总中医病证诊疗方面的数据挖掘技术的应用成果，旨在为内、外、妇、儿等常见学科疾病的临床诊疗提供参考。
1.1内科疾病在心血管疾病方面，杨静等对冠心病的证候用药规律实行数据挖掘，结果显示冠心病以气虚血瘀证多见，另有心血瘀阻证、气阴两虚证，丹参、黄芪、葛根等为核心用药。
崔松等通过挖掘何立人治疗心悸的用药分析，总结其治疗心悸的基本方，归纳出以心悸为主重用淮小麦，以心律失常为主重用生黄芪等因症施药的特点。
赵健等通过对严季澜辨治的109例高血压病患者用方数据实行挖掘，总结出严季澜自拟调肝理血汤的用方要点与学术思想。
在消化系统疾病方面，王萍等挖掘整理了唐旭东治疗慢性萎缩性胃炎的辨证证型及用药规律。
Liu等［10］应用支持向量机技术研究中医舌诊舌象在胆囊炎患者中的分类，为数字化辨病辨证提供了可靠依据。
吴嘉瑞等［11］应用关联规则和复杂系统熵探索颜正华治疗泄泻用药经验。
杜斌等通过检索现代治疗溃疡性结肠炎的文献，挖掘出常用灌肠方药及药对。
在肾病及内分泌疾病方面，展俊平等［13］采用文本挖掘技术对慢性肾小球肾炎的证治方药规律实行总结分析，发现该病证候以气阴两虚、肝肾阴虚、脾肾阳虚为主，核心治法以益气养阴、化湿利水为主。
凌颖茹等挖掘了黄春林治疗肾病综合征的方药使用经验。
霍保民等［总结了戴希文教授分期诊疗慢性肾脏病的辨证及用药规律。
袁敏探析魏子孝教授诊治糖尿病善补气、活血的用药特点。
医疗数据挖掘综述
《智慧健康》杂志智慧健康传媒品牌专栏策划0 引言随着计算机信息技术的迅速发展，各个行业对数据库的大规模使用，积累了越来越多的数据资料。
在这些庞大的数据资料中，人们并不能够从中获取有效的数据资料，导致了数据多知识少的局面。
此外，更高性能的计算机和操作系统，英特网，数据仓库等新技术或新概念的出现。
在此背景下，数据挖掘[1]（Data Mining，DM）和数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Database,KDD）应运而生。
医疗数据挖掘已成为一个越来越最重要的研究方向。
1 医疗数据的特点（1）数据的多态性。
医疗数据相对于其他数据的一个重要特点就是医疗数据的格式种类有很多种；主要包括有纯数据（如化验结果，体征参数等）、信号（如脑电信号，心电信号等）、图像（如B超，CT等医学成像设备的检测结果等）、文字(如病人的诊断结果，病症的描述等)，以及语音、动画和视频信息[3]。
此外，数据的表达也会有多样性，对于同种疾病的描述也没有统一的标准。
（2）数据的海量性。
随着医院逐步的推广医疗信息化，以及国家对全民医保的投入和重视，医院每天的门诊人数逐步增多，产生的数据也逐渐变多；此外医院买入的一些大型高科技医疗设备，广泛的投入使用，也会产生海量的数据。
这些原因都会导致医疗数据的海量性。
（3）数据的不完整性。
对于任何一种疾病，医学数据不可能全面的反应出它的全部信息。
此外，针对某一种疾病，也不可能通过数据挖掘技术提出完整可靠的治疗方案。
正是由于医学数据信息在记录和保存方面不是很全面，还有对于那些已经保存的数据，其本身的信息记录不完全。
这些原因导致医疗数据挖掘综述丁中正，刘云，景慎旗，张昕*（南京医科大学医学信息学与管理研究所 南京医科大学第一附属医院，江苏 南京 210029）摘 要：通过对医疗数据挖掘技术的使用，从海量的医疗数据中获取一些有价值的信息来服务于医疗行业和患者，促进医疗行业的发展。
临床医学数据挖掘技术研究
临床医学数据挖掘技术研究随着人工智能技术的飞速发展，临床医学领域也逐渐开始应用数据挖掘技术，通过对医疗数据进行深度分析和挖掘，为医生提供更为准确的治疗方案，提高医疗水平和效率。
本文将探讨临床医学数据挖掘技术的发展现状、应用场景以及未来发展趋势。
一、发展现状随着医疗信息化的发展和互联网技术的普及，医疗领域数据的获取、存储和处理越来越容易。
如何利用海量的医疗数据为医生提供有参考价值的治疗方案以及为医疗机构提供精细化、高效化的数据分析和管理方案，成为了临床医学领域开展数据挖掘技术研究的重要动因。
现在，基于数据挖掘技术的研究成果已经被广泛应用到了临床医学研究、药物研发、疾病预测等多个领域，例如：1. 临床预测模型的建立：通过数据挖掘技术，可以挖掘出病人的关键因素，建立起精准的预测模型，提高临床医生对患者的判断能力和治疗方案的准确性。
2. 药物研发的辅助：通过挖掘病人存量数据和药品数据，结合机器学习算法，可以辅助实验室进行药物研发和临床试验，提高药物研发的效率和准确性。
3. 病人分类和治疗建议：根据医疗数据中的特征，可以进行病人的分类，并且通过分析病人的条件和特征，提供高效可行的治疗建议，为医生提供更加科学的诊疗方案。
二、应用场景1. 疾病预测通过收集多样化的临床数据，可建立疾病预测模型，预测患者将来可能出现的疾病风险。
通过挖掘病人的基础状况、诊断症状、诊断检查和治疗方案等数据，建立起疾病的预测模型，从而为医生提供更准确的医疗手段。
2. 诊断辅助利用数据挖掘技术，可以挖掘病人的临床表现、病史以及多项检查指标数据，辅助医生进行诊断及制定治疗方案。
3. 科学决策利用人工智能技术，可针对复杂疾病建立模型，利用数据挖掘技术，对患者的病情进行分级评估，根据病情严重程度综合治疗指南，为医生和病患制定出可行性高且高效的治疗方案。
三、未来发展趋势1. 跨界融合数据挖掘技术在医疗领域持续发展，需要与生物信息技术、药学、统计学等交叉领域进行跨界融合，才能更好地开发出适合临床医学领域的应用系统，为医疗机构和医疗专业人员提供更加完整的技术服务。
医学数据挖掘综述
医学信息２００８年１月第２１卷第１期ＭｅｄｉｃａｌＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ．Ｊａｎ．２００８．Ｖｏｌ．２１．Ｎｏ．１医学信息学不符。
２解决问题面对这些问题，信息科工程师本着＂发现一个，解决一个＂的原则，做了大量工作。
２．１转变药品管理模式实现药品管理模式从＂金额管理＂到＂数量管理、实耗实销＂的转变，利用计算机对药品的入库、出库、领用、报损、处方、摆药等进行全面管理，禁止借药、换药等违规行为。
只有实现全面的管理才能提供准确的数据。
２．２合理分配操作员的用户权限①将直接影响程序运行或数据准确性的权限收归信息科系统管理员所有，例如库存初始化，系统参数设置等。
②将权限过大的用户降低权限，例如将已记帐的单据是否可以修改的权限设为否，如果已记帐的单据出现错误，只能通过录入负单据冲减；将一些可删除的权限只分配给药房负责人等。
③对一般操作员只分配给基本的使用权限。
２．３规范操作流程①生成和保存盘点表时，禁止其它机器做出入库或处方发药等工作。
特别是门诊药房，应暂停发药的工作，因为这个时间很短，是不会影响到病人取药的。
②药库操作员在药品调价时，如果有别的窗口已经提取出该药品的价格信息进行出入库操作时，应注意在调价后刷新该药品的价格信息。
③由于转换包装中金额四舍五入的原因，药房的入库单据同药库的出库单据可能会有一定的差额，因此无法通过计算机来判断这张入库单据金额是否正确，因此要求药房工作人员在批量入库时仔细核对入库单据的总金额与出库单据的总金额是否相符，如果相差过大，就需检查是否在包装转换的问题上出现错误，及时发现，及时解决。
２．４完善程序，堵住漏洞①将盘点表保存的时间精确到秒。
这样月结平衡表的起止时间就准确无误了，避免了由于生成时间的不准确导致的金额差。
②增加＂药品盘点对帐表＂，如果月结时发现金额差过大，可通过此报表查询到每一个药品的收支情况，查看哪一个药品的金额差过大，再重点核对该药品。
③药品调价保存时应先判断是否还有包含此药品已经出库但还没有入库的单据，如果有这种情况应提示哪个药房还有没有入库的单据且单据号是多少，要求药房确认入库后再调价。
临床医学数据挖掘分析临床医学论文医学论文
临床医学数据挖掘分析临床医学论文医学论文数据挖掘在临床医学中的应用奠定了临床决策的基础。
随着医疗信息化的发展，医学数据的规模越来越大，而且它们具备很高的价值，因为这些数据可以为疾病的诊断、治疗和预防提供重要的参考。
同时，医学数据的处理和分析也成为了一项重要的任务。
在临床医学中，数据挖掘的应用可以通过挖掘不同类型的数据来帮助医生进行疾病的早期诊断。
例如，通过分析病人的基因信息和化验结果，可以发现某些基因突变与特定疾病之间存在关联，从而为疾病的早期诊断提供重要的线索。
此外，在临床医学中的数据挖掘可以帮助医生确定患者的风险因素，进而制定个性化的治疗方案。
例如，通过分析大规模病历数据和药物治疗效果数据，可以了解哪些特定的人群会获益于某种药物治疗，从而提高治疗效果和避免不必要的药物副作用。
数据挖掘在临床研究中的应用也非常重要。
临床医学论文是对医学实践和研究进行总结和归纳的重要形式，其中包含的数据量庞大，信息丰富。
通过对这些临床医学论文进行数据挖掘分析，可以发现新的研究方向和治疗策略。
例如，通过分析大量的临床研究论文，可以发现某种新药物治疗某种疾病的有效性，进而为疾病治疗提供新的思路。
同时，在临床医学论文的数据挖掘分析中，也可以发现一些研究方法的不足和局限性，进而提出改进的方法和策略。
然而，临床医学数据挖掘分析也面临着一些挑战。
首先，医学数据的质量和完整性是数据挖掘的重要前提。
由于医学数据的特殊性，如病历数据的复杂性和多样性，数据质量的保证非常困难。
其次，隐私保护也是临床医学数据挖掘面临的难题。
医疗数据包含个人隐私非常敏感的信息，因此在数据挖掘过程中需要特别关注数据的隐私保护和安全性。
此外，医学数据挖掘需要大量的计算资源和算法支持，因此在临床医学中普及和应用数据挖掘技术的同时，也需要加强相关的技术培训和支持。
要克服这些挑战，需要综合运用各种数据挖掘方法和技术。
例如，可以利用机器学习和人工智能的方法来构建分类模型和预测模型，帮助医生进行准确和个性化的诊断和治疗。
医学数据挖掘综述
医学数据挖掘综述随着信息技术的快速发展，医学领域也逐渐开始应用数据挖掘技术来处理和分析大量的医学数据。
医学数据挖掘是指通过运用数据挖掘技术，从大规模的医学数据中发现隐藏的模式、关联和知识，以帮助医生和研究人员做出更准确的诊断和治疗决策。
医学数据挖掘的应用范围非常广泛，包括但不限于临床决策支持、疾病预测、药物研发、基因组学研究等。
在临床决策支持方面，医学数据挖掘可以帮助医生从大量的患者数据中找到与疾病相关的特征，从而提供更准确的诊断和治疗建议。
在疾病预测方面，医学数据挖掘可以通过分析患者的临床数据和基因组数据，预测患者是否有患某种疾病的风险。
在药物研发方面，医学数据挖掘可以帮助研究人员从大量的药物数据中发现新的药物靶点和药物相互作用。
在基因组学研究方面，医学数据挖掘可以帮助研究人员从大规模的基因组数据中发现与疾病相关的基因和突变。
医学数据挖掘的核心技术包括数据预处理、特征选择、模型构建和模型评估等。
数据预处理是指对原始的医学数据进行清洗、去噪和归一化等处理，以提高数据的质量和可用性。
特征选择是指从大量的特征中选择出与目标变量相关的特征，以减少模型的复杂度和提高模型的准确性。
模型构建是指根据已有的医学数据和特征，构建出适合于数据挖掘任务的模型，如分类模型、聚类模型和关联规则模型等。
模型评估是指通过使用测试数据集来评估模型的性能和准确性，以选择最优的模型。
医学数据挖掘面临着一些挑战和问题。
首先，医学数据通常具有高维度、复杂性和不完整性等特点，这给数据挖掘任务带来了困难。
其次，医学数据的隐私和安全问题也需要得到充分的考虑和保护。
此外，医学数据挖掘的结果需要经过临床验证和实际应用，才能真正发挥作用。
为了克服这些挑战，医学数据挖掘需要与其他学科和领域进行紧密的合作和交流。
例如，医学数据挖掘可以与统计学、机器学习和人工智能等领域进行交叉研究，以提高数据挖掘的效果和准确性。
此外，医学数据挖掘还需要与医生、研究人员和政策制定者等相关人员进行密切合作，以确保数据挖掘的结果能够真正应用于临床实践和医疗决策中。
医疗数据挖掘算法综述
医疗数据挖掘算法综述一、引言在医疗健康领域，通过挖掘海量的医疗数据可以获取更全面、精准的个体化医疗指导和预防、治疗方案，延长生命和提升生活质量。
而这些数据的数量庞大，涵盖的内容又十分丰富，如何快速高效地提取有价值的信息，成了数据挖掘算法在医疗应用领域的核心机制之一。
本文将从数据挖掘算法在医疗领域的意义，到数据挖掘算法的分类和应用案例等方面进行详细讲解。
二、医疗数据挖掘算法的意义随着信息技术的快速发展，数据在医疗领域的应用越来越广泛，同时也为医疗数据挖掘算法的发展提供了良好的技术支持。
医疗数据挖掘算法与实际应用紧密相关，政府、医院、医生等应用数据挖掘算法能够更快速和科学的从数据中发现有意义的信息，为精细化治疗、健康管理等方面提供更加前沿、实用的技术手段。
医疗数据在数据大小、数据类型、数据来源、时间性等诸多方面表现出较大复杂性，同时又存在很多不确定性。
医疗数据挖掘算法能够对数据进行分析，从中发掘价值，为医疗领域提供辅助决策，提高医疗效应和效率，从而改善人民健康水平和医疗体验。
三、医疗数据挖掘算法的分类基于医疗数据挖掘算法的应用领域，可以将其分类为以下几类：1.分类算法分类算法是将数据分为不同的类别，从而实现对数据分类的目的。
在医疗领域，分类算法被广泛应用于疾病诊断、药物治疗等方面。
2.聚类算法聚类算法是将数据分为不同的类别，但不需要指定具体的类别。
在医疗领域，聚类算法通常被用于疫情监测、疾病诊断等方面。
3.关联规则算法关联规则算法是查找多个变量之间的相互依赖关系，并给出相应的规则。
在医疗领域，关联规则算法被广泛应用于疾病预测、药物副作用分析等方面。
4.决策树算法决策树算法是一种通过构建决策树，对数据进行预测和分类的算法。
在医疗领域，决策树算法被广泛应用于疾病预测、药物副作用分析等方面。
四、医疗数据挖掘算法的应用案例1.疾病诊断医疗数据挖掘算法在疾病诊断方面有着广泛的应用。
疾病诊断涉及到大量的病例、症状和疾病因素，而医疗数据挖掘算法可以将这些关键信息有效地提取出来，并建立疾病诊断模型。
医学文本数据挖掘综述
医学文本数据挖掘综述
1医学文本数据挖掘综述
医学文本数据挖掘是一种基于计算机的自动文本分析系统，它利
用大量医学文献中包含的有用信息来挖掘医学信息，以提供定量和定
性信息，以及促进病人诊断、治疗与护理。
医学文本数据挖掘技术在
百科全书的内容收集、临床医学决策支持和行为分析等方面可能产生
重大的贡献。
医学文本数据挖掘可以通过识别文本推理和自然语言处理来实现
可信信息提取，从而把有关诊断、治疗和护理概念从文本中提取出来。
在涉及复杂医学概念时，该技术可以更有效地提取信息，这样可以更
快地进行研究，从而节约了研究时间和成本。
医学文本数据挖掘技术可以准确地识别文本推理，并在提取信息
的过程中提供大量的用户友好的信息。
这不仅可以改善医疗服务的质量，还可以帮助医生更好地了解患者的病情和治疗方案。
此外，这种
新技术还可以用于制定新的临床实践准则，以加强床旁委员会的审查，并将科学与临床拉上来。
在未来，随着技术的发展，文本数据挖掘将发挥更大的作用，可
以比以往更快、更准确地了解医疗信息，实现更精确、有效的诊断与
治疗。
随着医学资料库的不断更新和扩展，医疗信息可以被更有效地
从文本中提取，一些新的疑难诊断将得到解决，从而帮助提高医疗服
务的质量。
总之，医学文本数据挖掘技术是一种新的技术，其有望为病人的诊断、治疗和护理提供定性和定量信息，并帮助准确地从文本中提取医疗信息，从而改善医疗服务的质量。
未来，这种技术将为改善人类健康产生巨大影响。
数据挖掘技术在医疗数据分析中的应用
数据挖掘技术在医疗数据分析中的应用第一章：引言随着信息技术的飞速发展和医疗数据的快速积累，数据挖掘技术在医疗领域的应用越来越受到关注。
数据挖掘技术是一种从大规模数据中提取出有价值的信息和模式的过程，可帮助医疗机构和专业人员挖掘出隐藏的知识，并为临床决策和疾病管理提供支持。
本文将就数据挖掘技术在医疗数据分析中的应用进行深入探讨。
第二章：数据挖掘技术概述2.1 数据挖掘技术的基本原理数据挖掘技术主要包括数据预处理、特征选择、模型构建和模型评估等基本过程。
数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等步骤，以保证数据的质量和完整性。
特征选择是从大量的特征中选择出具有代表性和有意义的特征，以降低模型复杂度。
模型构建是根据已有数据构建一个能够对新数据进行预测或分类的模型。
模型评估则是对模型进行性能评估和优化。
2.2 常用的数据挖掘技术常用的数据挖掘技术包括聚类、分类、关联规则和时间序列分析等。
聚类是将相似的数据对象归为一类的过程，可帮助医疗机构发现疾病风险群体和患者分类等。
分类是根据已有数据建立分类模型，对新数据进行分类的过程，可用于预测疾病的发生和判断患病程度等。
关联规则是挖掘数据项之间的关联关系，可用于研究患者病因和药物副作用等。
时间序列分析是研究数据在时间连续变化过程中的规律和趋势，可用于预测疾病发展趋势和患者康复进程等。
第三章：医疗数据分析中的应用案例3.1 疾病风险预测通过分析大量的病历数据和生化指标数据，结合数据挖掘技术，可以建立疾病风险预测模型。
例如，通过对乳腺癌病例和非病例的数据进行聚类分析，可以发现高风险群体和患者分类，提前进行干预和治疗，减少乳腺癌的发生和死亡率。
3.2 患者生命质量评估通过对患者的临床资料、生活习惯、心理评估等数据进行分类和关联规则分析，可以根据患者的特征和情况进行生命质量评估。
比如，通过对老年患者的医疗数据进行时间序列分析，可以预测老年患者的日常生活能力和日常护理需求，为老年人提供个性化护理和康复服务。
数据挖掘在医学领域的应用研究
数据挖掘在医学领域的应用研究近年来随着信息技术的飞速发展，数据挖掘作为一种数据分析技术被广泛应用于多个领域，其中医学领域是其中之一。
医疗数据的分析与挖掘，可以发现患者的状态和健康趋势，及时发现疾病的预警信号，为医生提供决策支持。
本文将探讨数据挖掘在医学领域的应用研究。
一、数据挖掘在医学诊断上的应用在医学诊断中，数据挖掘技术可以识别和捕获疾病的各种特征，包括病历和实验室数据。
通过挖掘这些数据，诊断的准确性和速度都得到了极大的提高。
例如，心电图（ECG）是一种常见的医学检查方法，用于诊断心脏疾病。
数据挖掘技术可以从海量的心电图数据中提取出心脏疾病的特征，如ST段抬高、T波改变等，提高心脏疾病的预测及诊断准确度。
此外，数据挖掘还可以应用于癌症的早期诊断，因为早期诊断可以极大地提高治疗成功率和生存率。
二、数据挖掘在药物研发中的应用药物研发是一个耗时且费力的过程。
数据挖掘技术可以帮助研究人员在巨大的化学文献和生物数据中找到与目标相关的化合物和代谢通路，确定可用于治疗某种疾病的候选药物。
例如，针对疟疾的药物研究中，研究人员利用数据挖掘技术，在大量的药物化学数据和生物活性数据中筛选出对疟原虫具有抗菌活性的候选化合物。
这些化合物之后经过进一步研究和试验，最终可能成为健康世界范围内应用的药物。
三、数据挖掘在健康管理中的应用健康管理是指通过预防和管理健康问题来促进健康，并改善患者的生活品质。
数据挖掘技术可以处理从所有患者中收集的大量数据，通过与某些成效良好的策略进行比较，找到因素对哪些人有效，并帮助医生为患者提供更好的定制医疗服务。
例如，数据挖掘技术可以用于肥胖病的预防和管理。
通过比较现有病历和健康数据，识别高风险人群，并根据这些人群的数据制定个性化的管理计划。
这些计划可能包括饮食推荐和体育锻炼建议，同时也可以帮助医生督促患者执行。
四、数据挖掘的未来发展方向虽然数据挖掘在医学领域的应用已经取得了一些成功，但它还有很大的潜力可以挖掘。
临床医学数据挖掘分析-临床医学论文-医学论文
临床医学数据挖掘分析-临床医学论文-医学论文——文章均为WORD文档，下载后可直接编辑使用亦可打印——１ＤＭ概述ＤＭ是数据库知识发现（ｋｎｏｗｌｅｄｇｅｄｉｓｃｏｖｅｒｙｉｎｄａｔａｂａｓｅ，ＫＤＤ）不可缺少的一部分，而ＫＤＤ是将未加工的数据转换为有用信息的整个过程（图１），包括一系列转换步骤，从数据的预处理到ＤＭ的后处理［１］。
其最早是在１９８９年举行的第１１届美国人工智能协会（ａｍｅｒｉｃａｎａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｆｏｒａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉ－ｇｅｎｃｅ，ＡＡＡＩ）学术会议上提出的，是近年来随着人工智能和数据库技术的发展而出现的一门新兴技术［４］，其开发与研究应用是建立在先进的计算机技术、超大规模数据库的出现、对巨大量数据的快速访问、对这些数据应用精深的统计方法计算的能力这４个必要条件基础上的，以数据库、人工智能和数理统计三大技术为支柱［５］。
２ＤＭ的基本模式及在临床医学中的应用ＤＭ的任务通常有两大类：预测任务和描述任务。
预测任务主要是根据其他属性的值，预测特定属性的值，主要有分类（ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｉｏｎ）和回归（ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）２种模式。
描述任务的目标是导出概括数据中潜在联系的模式（相关、趋势、聚类、轨迹和异常），主要有关联分析、聚类分析、异常检测３种模式［１］。
２．１预测建模（ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅｍｏｄｅｌｉｎｇ）涉及以说明变量函数的方式为目标变量建立模型。
有２种模式：分类和回归。
分类是用于预测离散的目标变量。
在临床医学中，疾病的诊断和鉴别诊断就是典型的分类过程。
Ｍｅｌｇａｎｉ和Ｂａｚｉ［６］以美国麻省理工学院的心律失常数据库的心电图为原始数据，采用不同分类模型，对心电图的５种异常波形和正常波形进行分类。
回归是用于预测连续的目标变量。
回归可广泛应用于医学研究中如医疗诊断与预后的判别、多因素疾病的病因研究等。
Ｂｕｒｋｅ等［７］采用各种回归模式对影响乳腺癌患者预后的因素进行回归分析。
数据挖掘方法在医学方面中的应用
数据挖掘方法在医学方面中的应用数据挖掘是一种通过自动化的方式发现隐藏在大数据背后的信息和关系的技术。
在医学方面，数据挖掘已经得到了广泛的应用，对于诊断、预测、治疗和药物研究等方面都有很大的帮助。
本文将从数据挖掘的基本原理、医学数据挖掘的主要应用以及当前的研究方向等方面进行探讨。
一、数据挖掘的基本原理数据挖掘的基本原理是根据数据集中的特征和属性，通过模式识别、统计学、人工智能等方法，自动发现其中的“知识点”。
具体来说，数据挖掘的流程一般包括以下几个环节：1. 数据预处理：该环节主要负责对原始数据进行处理和清洗，包括数据清洗、缺失值填补、数据规范化等。
这个过程是数据挖掘过程中最重要的一个环节。
2. 特征选择：该环节主要通过对数据集合特征值进行筛选，选择具有代表性的特征值用于挖掘。
这个过程能够减少数据集合中噪声和冗余的数据，提高挖掘效率和准确度。
3. 模式发现：该环节主要是通过对数据集合中特征值的分类或聚类分析等方法，发现数据中的规律或者异常点，从而得到数据集的特征和规律，并利用自动化的方法进行模式识别，从而得到数据的隐含规律和知识点。
二、医学数据挖掘的主要应用在医学领域，数据挖掘的应用主要包括以下几个方面：1. 医学图像数据分析：医学图像数据分析是利用数据挖掘方法对医学图像数据进行识别、分类、分析处理的过程。
这方面的研究主要包括医学图像分析和医学图像检索。
医学图像分析能够对医学图像数据进行计算机辅助诊断和治疗。
通过对于图像数据中某些特征的分析和处理，能够提高医生对于疾病的诊断和判断的准确度。
医学图像检索是指利用数据挖掘方法对大规模的医学图像数据进行检索和比较。
通过对数据集中的病例进行对比分析，可以为医生提供参考意见和建议，提高疾病诊断和治疗水平。
2. 医学数据库的挖掘：医学数据库是指医学领域中搜集的大量的病人数据，包括病人基本信息、疾病症状、诊断方案、治疗方案等方面的数据。
通过对于这些数据进行大规模的分析和挖掘，能够帮助病人寻找更好的治疗方案和提供更有效的治疗策略。
医学论文范文：浅谈医学数据挖掘技术
浅谈医学数据挖掘技术姓名：甘承奇班级：1141302学号：201140130222邮编：344000摘要:对数据挖掘的概念,医学数据的特殊性以及医学数据挖掘的关键技术做详细的阐述,介绍在医学当中数据挖掘如何应用,并给出具体实例。
关键词:数据挖掘;医学;技术;应用前言随着数据库技术的迅速发展,在医疗机构中大量的医疗数据被精确地统计下来。
同时,电子病例和病案的大量应用、医疗设备和仪器的数字化,使得医院数据库的信息量剧增,这些珍贵的医学信息资源对于疾病的诊断、治疗和研究都是非常有价值的,然而目前的数据库系统无法发现数据中存在的关系和规则,无法根据现有的数据预测未来的发展趋势,因此,如何从这些海量的数据中,挖掘出有用的信息,为疾病的防控、诊断、治疗和医学研究的发展具有重大意义。
1医学数据挖掘技术1.1数据挖掘的定义数据挖掘是近年来随着数据库和人工智能技术发展而出现的一种新兴信息技术。
就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的实际应用数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的,但又是潜在有用的信息和知识的过程,它能高度自动化地分析数据仓库原有数据,做出归纳性推理,挖掘出潜在的模式,最大效能地利用已有信息和数据。
1.2医学数据挖掘的特殊性医学数据挖掘的主要研究对象是临床医疗信息,反映了医学信息的独特之处:1)模式多态性:医学信息包括纯数据、信号、图像、文字以及语音和视频信息等多态性数据。
2)信息不完整性: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信息都能全面地反映,疾病信息所体现出的客观不完整性和描述疾病的主观不确切性,形成了医学信息的不完整性。
3)数据的时序性:病人的就诊、疾病的发病过程在时间上有一个进度,医学检测的波型、图像都是时间函数,这些都具有一定的时序性。
4)数据冗余性:医学数据库是一个庞大的数据资源,有大量相同的或部分相同的信息存储在其中。
1.3医学数据挖掘的关键技术医学数据的特点使其与常规的数据挖掘之间存在较大的差异,其关键技术如下:1)数据预处理:医学数据库中包括大量模糊的、不完整的、带有噪声和冗余的信息,必须对这些信息进行清理和过滤,填充缺失的值、光滑噪声、纠正数据中的不一致,以确保数据的一致性和确定性。
数据挖掘在医学方面的应用
数据挖掘在医学方面的应用摘要：着信息技术的发展，采集、存储和管理数据的手段日益完善。
数据挖掘学科应运而生。
本文介绍数据挖掘的概念和应用，以及国内医学方面数据挖掘的应用现状及展望。
关键字：数据挖掘医学Abstract: The discipline of data mining emerges with the development of technology and maturation of methods of data collection, storage and management. The paper introduces the concept of data mining. This paper introduces data mining concepts and applications, as well as domestic medical data mining application status and its prospect.Key Words: data mining；biomedical1引言随着数据库技术的飞速发展，信息技术已渗透到包括医学在内的各种领域。
很多大中型医院都相继建立了自己的医院信息系统(HIS)，随着HIS的应用和不断发展，数据库中的数据量迅速膨胀，数据库规模逐渐扩大，复杂程度日益增加。
但是尽管积累了大量的业务数据，真正能将这些数据的价值挖掘出来，并运用到医院的临床辅助诊断和日常管理决策中去的却很少。
提出了建立基于HIS系统的医学信息数据仓库，在此基础上，对数据仓库中的医疗数据进行疾病监测、预测、医院管理辅助决策等方面的数据挖掘。
为医务工作者、临床管理人员、科研人员提供辅助决策与综合分析的工具。
在医疗方面具有重要的意义。
2.数据挖掘技术介绍2.1数据挖掘额的概念数据挖掘是商务智能应用中较高层次的一项技术，是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程1。
数据挖掘技术在医学领域应用的研究
数据挖掘技术在医学领域应用的研究近年来，数据挖掘技术在医学领域的应用越来越广泛。
数据挖掘技术能够在众多医疗数据中，提取出有用的信息，从而帮助医生更好地诊断和治疗疾病。
本文将介绍数据挖掘技术在医学领域的应用，并探讨其未来的潜力。
一、医疗数据的挖掘医疗数据包括患者的病历、生理指标、图像、药物信息等等。
这些数据量庞大，且不可避免地存在噪声和缺失值。
因此，如何从这些海量数据中提取出有用信息，就成了医学研究领域的一个重要问题。
数据挖掘技术则是解决这个问题的有效手段之一。
数据挖掘技术可以通过各种算法来挖掘医疗数据中的规律和模式。
例如，分类算法可以根据已有的数据对患者疾病进行预测，聚类算法则可以根据患者的生理特征将其划分成不同的类型等等。
这些挖掘出来的信息可以帮助医生更好地诊断和治疗疾病。
二、应用场景数据挖掘技术在医学领域的应用场景非常广泛，其中几个比较典型的场景如下：1. 疾病诊断数据挖掘技术可以通过对大量病历数据的学习，提取出不同疾病的特征和规律。
这些信息可以辅助医生进行疾病诊断，提高诊断准确率和效率。
2. 药物研发药物研发是一个非常复杂的过程，需要进行大量的试验和分析。
数据挖掘技术可以挖掘出药物分子结构与效果之间的关系，辅助企业进行药物设计和开发。
3. 健康管理随着人民生活水平的提高，越来越多的人开始关注自己的健康状况。
数据挖掘技术可以通过分析患者的生理指标和行为数据，帮助他们更好地管理自己的健康，预防疾病的发生。
三、未来展望随着人工智能和大数据技术的发展，数据挖掘技术在医学领域中的应用前景十分广阔。
未来，数据挖掘技术将有可能在下列方面发挥重要作用：1. 个性化医疗数据挖掘技术可以通过分析患者的生理特征、基因信息、病历等多种信息，为患者提供个性化的医疗建议和服务。
这将大大提高患者的治疗效果和生活质量。
2. 精准医疗精准医疗是一种基于人体基因和生理特征的医疗模式。
数据挖掘技术可以辅助医生对患者进行精准评估和治疗，提高医疗质量和效率。
【最新word论文】数据挖掘技术在中医药研究中的应用【医学专业论文】
数据挖掘技术在中医药研究中的应用随着医学机构积累的数据越来越多，促进了医学信息包括中医药信息的数字化；如何利用海量信息为防控疾病提供科学依据，总结优化各种诊治方案，已引起业内专家的高度关注。
于是数据挖掘技术在中医药研究被日益重视，它将有力促进中医药的现代化进程。
1 数据挖掘的概念、步骤及常用方法1.1 数据挖掘概念、步骤数据挖掘（Data mining，DM）即数据库中的知识发现，是从大型数据库的海量数据中提取人们感兴趣的知识，这些知识是隐藏的、事先未知的、潜在有用的信息，挖掘的知识表现为概念、规则、规律、模式等形式［1］。
数据挖掘的目的在于使用所发现的模式帮助解释当前的行为或预测未来的结果［2］。
挖掘步骤大致有：问题定义、数据提取、数据预处理、数据挖掘、知识评估、结果应用这六步。
1.2 数据挖掘常用方法1.2.1 描述统计数据总结的目的是对数据进行从低层次抽象、浓缩到高层次，得出它的紧凑描述。
最简单的数据总结方法是描述统计，它包括平均数、中位数、分位数等，它常和统计图配合应用。
1.2.2 关联规则关联规则从本质上讲是条件概率，即当A发生时、B同时出现的概率有多大？只要B离50％较远就有意义。
数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。
若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。
关联包括简单关联、时序关联、因果关联。
关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。
有时我们并不知道数据库中数据的关联函数，即使知道也不确定。
因此关联分析生成的规则带有可信度。
1.2.3 分类和聚类这是最常用的技术。
分类方法主要有：回归、决策树、神经网络。
分类分析在数据挖掘中是一项重要任务。
分类器的构造方法有统计方法、机器学习方法、神经网络方法等。
聚类是根据事物本身潜在的特性研究对象分类的方法。
通过聚类把一个数据集合中的个体按照相似性归成若干类别，使其“物以类聚”，将数据库中的记录划分为一系列有意义的子集。
聚类要解决的就是实现满足这种要求的类的聚合。
医疗健康大数据分析中的数据挖掘技术综述
医疗健康大数据分析中的数据挖掘技术综述随着信息技术的发展和医疗健康数据的快速增长，数据挖掘技术在医疗健康领域的应用日益重要。
数据挖掘是一种从大量数据中发现隐藏模式和知识的方法，通过挖掘和分析医疗健康数据，可以提供有关疾病预测、个性化治疗和健康管理等方面的决策支持。
本文将概述医疗健康大数据分析中的数据挖掘技术，并介绍其在疾病预测、诊断支持和健康管理中的应用。
数据挖掘是一种从大规模数据集中寻找未知模式的自动化方法。
在医疗健康领域，数据挖掘技术可以帮助医生和研究人员发现潜在的规律，从而提升疾病预测、诊断和治疗的准确性和效率。
数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等方法，下面将逐一介绍其应用。
分类是数据挖掘中最常见的任务之一，它将数据集中的样本根据其属性值划分到不同的类别中。
在医疗健康领域，分类算法可以用于疾病预测和诊断支持。
通过训练一个分类模型，可以根据患者的症状和疾病历史等特征，预测其患某种疾病的风险。
常用的分类算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
这些算法在疾病预测和诊断中已经取得了一定的成功。
聚类是将数据集中的样本划分为相似的组的过程。
在医疗健康领域，聚类算法可以用于发现患者群体中的相似特征和疾病模式。
通过聚类分析，可以帮助医生理解不同患者的特征和疾病变化趋势，从而制定个性化治疗方案。
常用的聚类算法包括K-means、层次聚类等。
近年来，随着深度学习技术的研究和发展，一些基于深度学习的聚类算法也在医疗健康领域得到了广泛应用。
关联规则挖掘是寻找数据集中不同属性之间的关联关系的过程。
在医疗健康领域，关联规则挖掘可以用于发现不同症状和疾病之间的关联关系。
通过分析患者的病史和治疗方案，可以发现某些症状和疾病之间的相关性，进而提供更加准确的诊断和治疗建议。
关联规则挖掘算法包括Apriori、FP-growth等。
这些算法在医疗健康领域的应用已经取得了一些重要的研究成果。
异常检测是寻找与正常模式不同的样本或事件的过程。
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数据挖掘论文医学数据论文：医学数据挖掘综述摘要：医学数据挖掘是提高医学信息管理水平，为疾病的诊断和治疗提供科学准确的决策，促进医疗发展的需要。
该文主要介绍了医学数据的特点，医学数据挖掘的发展状况和应用的技术方法，同时展望了数据挖掘技术在医学领域的应用前景。
关键词：数据挖掘；医学数据；神经网络；关联规则summary of medical data miningwang ju-qin(department of computer technology, wuxi institute of technology, wuxi 214121, china)abstract: medical data mining is necessary for improving the management level of medical information, providing scientific decision-making for the diagnosis and treatment of disease, and promoting the development of medicine. this paper mainly introduces the characters of mining medical data, the application and methods used in medicine, and also the application prospect medical field is outlined.key words: data mining; medical data; neural network; association rules1 数据挖掘的产生1.1 产生背景在当今信息化和网络化的社会条件下，随着计算机、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，各行各业都开始采用计算机以及相应的信息技术进行管理和运营，由此积累了大量的数据资料；另外，互联网的发展更是为我们带来了海量的数据和信息。
但是，这些存储在各种数据媒介中的数据在缺乏强有力的工具的情况下，已经超出了人的理解和概括能力，导致收集在大型数据库中的数据变成了“数据坟墓”，并带来了一大堆问题：比如信息过量，难以消化；信息真假难以辨识；信息安全难以保证；信息形式不一致，难以统一处理，等等[1]。
而激增的数据背后隐藏着许多重要的信息，决策者的决定往往不是基于数据库中的有用信息，而是凭直觉，因为决策者缺乏从海量数据中提取有价值知识的工具。
数据和所需信息之间的鸿沟要求系统地开发数据挖掘工具，将数据坟墓转化成知识的“金块”，人们迫切需要新一代的计算技术和工具来挖掘数据堆中的有用信息。
1.2 可行性近十余年来，计算机和信息技术有了长足发展，产生了许多新概念和新技术，如更高性能的计算机和操作系统，因特网，数据仓库，神经网络等等。
这使得数据挖掘技术在具备了市场需求的条件下，同时也具备了技术基础。
在这样的背景下，数据挖掘技术就应运而生了。
2 医学数据概述2.1 医学数据的内容计算机信息管理系统在医疗机构的广泛应用促进了医学信息的数字化, 同时电子病历和病案的大量应用、医疗设备和仪器的数字化，使得医学领域数据的内容不断扩大，涵盖了医疗过程和医学活动的全部数据资源。
医学数据资料主要来源于统计报表、医疗卫生工作记录、专题实验或者调查记录、专题性的资料等三个方面[2]，其中主要包括完整的人类遗传密码信息，大量关于病人的病史、诊断、检验和治疗的临床信息，药品管理信息、医院管理信息等。
2.2 医学数据的特点1）模式的多态性。
首先表现为表达格式的多样性。
医学信息包括纯数据（体征参数，化验结果），信号（脑电信号，机电信号），图像（b超，ct等医学成像设备的检验结果），文字（病人的身份记录，症状描述），以及动画、语音和视频信息。
其次，数据表达很难标准化，对各种病例状态的描述也比较模糊，没有统一的标准和要求，不使用完全相同的专有名词，甚至对临床数据的解释都是用非结构化的语言，等等[3]。
模式多态性是医学数据区别于其他领域数据的最根本和最显著的特性，同时这种特性也在一定程度上加大了数据挖掘的难度和速度。
2）不完整性。
医学数据不可能全面地反映任何一种疾病的全部信息，因此也不可能通过挖掘，针对某一种疾病获取完整可靠的治疗和解决方案。
这首先是因为医学数据相关信息（例如病例等）的记录存储还不是很完备和充分，还不能够达到完全总结出待挖掘规律的数量[3]。
同时，即使记录在案的信息，其本身的表达方式就比较模糊，不可能通过精确值等方法来呈现，因此这些原因形成了医学数据的不完整性。
3）时间性[3]。
一般情况下针对病人医疗活动的记录信息都具有一定的时间特性，并且会随着时序环境的变化而产生不同的表达效果；另外诸如医学检测的波形图像等信息也都是以时间函数为基础进行表达的。
4）冗余性。
医学数据信息中有大量的相同部分被重复记录下来，比说一些常见疾病，病人的症状表现一般都比较相似，检查和化验的结果以及最后的治疗措施等绝大部分也因此而相同。
因此即使病人的个人信息等存在较小差异，其记录的大部分医学数据都表现为完全相同或者大部分相同，这就体现为冗余性[3]。
这种数据特点不但迅速增加了此类数据本身的数量，同时也给挖掘操作带来了更大的困难，应该在此之前就对这些冗余信息进行清理和过滤，去除不必要的重复部分，以简化挖掘操作的实现过程。
5）隐私性[8]。
显然，记录的医学信息中，许多有关病人个体的信息涉及到社会伦理，法律以及个人所有权等，具有一定的隐私性，从社会，医学以及病人本身等方面来说都必须进行保护，不能外泄。
但是当数据存储系统受到一些不可预料的侵入时，或者当其隐私保护的要求和挖掘操作的开放共享要求等产生矛盾时，势必会带来隐私性、安全性和机密性方面的问题。
这就要求在进行医学数据挖掘时，必须严格以保护数据隐私为基础，2.3 医学数据挖掘的可行性和必要性2.3.1 必要性众所周知，庞大的医学数据中蕴含着许多非常有价值的信息资源，这些资源对于相关病例的诊断治疗以及医学方面的研究发展都具有非常重要的意义。
但是从目前的状况来看，大多数医学机构和人员对这些存储数据的利用还远远没有达到预期的目标和效果，仅局限于一些低端的操作和使用，比如简单的数据录入，数据的查询、修改、删除等，而并没有对收集的数据进行系统的分析研究，以从中得出适用于一般的规律特点，所以无法对相关病例的后继诊断提供科学的决策辅助，对医学学科的研究工作也没有起到相应的促进作用[4]。
针对这些情况，在数据挖掘技术已经日渐成熟的背景下，将数据挖掘理论应用于医学，通过对海量的医学数据进行分析，总结各种医治方案的疗效，提取隐含在其中的有价值有意义的信息，更好地为医院的决策管理、医疗、科研和教学服务，对于医生明确诊断、治疗病人及促进疾病和健康的研究都具有极其重要的意义。
另一方面，随着人们生活水平的提高，保健意识的增强以及我国医疗体制改革的深入，基于计算机技术、通信技术的远程医疗和社区医疗，已经逐渐成为各大医院的另一个潜在市场。
如何对医学数据库进行自动提升和处理，使其更好地为远程医疗和社区医疗提供全面的、准确的诊断决策和保健措施，已成为促进医院发展、提高服务质量而必须解决的新问题。
而这显然也是和数据挖掘技术有着密不可分的联系。
2.3.2 可行性数据挖掘技术在经过多年的发展之后已经形成相对成熟的技术体系，比如在数据挖掘设计、数据抽取以及联机分析处理技术等方面都有一定的进展[4]。
同时，数据挖掘技术已经在各个国家的电信、制造、零售、金融等各个领域得到了较为深入的应用。
这些成功的应用也提供了可借鉴的宝贵经验。
同时国家对医院信息化发展也给予了高度重视，提供政策、经济和技术上的大力支持，为医学数据挖掘技术的发展应用奠定了物质基础和技术保障。
3 医学数据挖掘的发展状况3.1 发展现状自20世纪80年代开始至今，数据挖掘技术产生至今有十几年的时间，在商业以及工业生产中已经得到了较为广泛的应用，也取得了比较显著的经济效益和社会效益，但是数据挖掘技术在医学领域的应用还处在起步阶段[5]。
同时，医学数据挖掘也是一门涉及面广、技术难度大的新兴交叉学科，不但需要具有相关信息处理能力的技术科研人员，还需要相关的医务工作者和医疗机构提供医学数据信息和专业医疗活动支持，并且要在此基础之上实现医学信息资源和挖掘技术的整合，实现技术上的突破。
3.2 应用领域1）医疗活动辅助诊断。
通过对历史数据的处理和挖掘，能够发现出针对特定病例的典型规律。
一方面数据量内容庞大，范围广泛，所以这些规律具有较好的普遍性；另一方面，根据患者全面的指标记录和数据信息可以得到比较客观的诊断结论，排除了人为因素的干扰，能够更加有利于提高医学治疗活动的有效性。
比如将粗糙集理论和算法应用于中医类风湿和实体性肺病的诊断，基于人工神经网络理论以及模糊逻辑开发的心血管疾病诊断工具[6]，都大大提高了诊断的正确率。
2）医学信息处理。
医院信息主要包括医院等医疗机构的内部管理信息（设备，药械，财务）以及以患者为中心的信息（临床病例、诊断、治疗过程）。
在初级操作阶段的基础上，通过对信息的数据关联性分析，能够预测未来发生发展趋势和辅助诊断信息，比如药品的使用频率，某种疾病的发生和治疗规律等。
例如应用粗糙集理论预测早产，可以将准确率从人工预测的17~38%提高到68~90%[6]。
3）医疗质量管理。
医疗机构的服务要求在不断提高，质量效率问题也越来越被重视。
医疗质量的核心是数据、标准、计划，这些都可以用不同的数据指标来衡量。
通过数据挖掘技术，可以发现新的指数规律，检验其有效性，并提炼调整质量方案。
例如年龄因素和治疗方法的关系延长了标准住院时间，可以考虑修改治疗方案等。
可以很明显地发现，数据挖掘技术可以帮助发现有关提高临床服务效率以及质量潜力的证据。
4）医药研发技术支持。
在新药的研究开发过程中，关键环节是先导化合物的发掘，其中一种基本途径就是随机筛选与意外发现。
但是很显然这种技术实现的周期比较漫长，肯定提高时间成本和经济成本。
而在数据挖掘技术的支持下，可以通过数据信息的归纳总结，确定药效信息，大大缩短新药的研发周期[6]。
5）生物医学（dna）。
人类24对染色体的基因测序已经全部完成，标志着人类基因研究已经进入新的发展阶段。
接下来要完成的重要任务就是对分析dna序列模式。
比如，遗传疾病的发生和人体基因密不可分，要掌握基因代码的微观结构，就需要对dna片段进行细致的了解和测序，也就是要从大量的dna数据中找到具有一般规律的组合序列。
目前,使用数据挖掘技术已经在很多方面对dna的分析作出了很多贡献，例如，dna序列间相似搜索和频度统计，可以识别带病样本和健康样本中基因序列的差异[6]；关联分析可以帮助确定在样本中同时出现的基因种类，有利于更全面地发现基因间的交叉联系和致病规律；路径分析能够发现不同阶段致病基因的作用规律，从而提高药物治疗的效率。