数据挖掘在医学上的应用

数据挖掘是一门新兴技术,即利用人工智能、机器学习、数理统计等方法从数据中提取有价值的信息。数据挖掘有广阔的应用前景,其在医学方面的应用包括:在生物医学／DNA、临床医学、医疗质量管理、医学图像、药品／毒理学等的应用,以下对数据挖掘及其在医学领域的应用进行综述。     

数据挖掘技术在健康数据分析中的应用

结合健康数据自身的特点,阐述数据挖掘技术用于疾病诊断、治疗及预后评估的优势,探讨现有的健康数据挖掘应用情况以及发展趋势,提出所面临的问题和挑战,为促进数据挖掘技术在医学相关领域中的更广泛应用提供借鉴。     

数据挖掘及其在医学信息中的应用

介绍数据挖掘技术的概念、过程和常用方法,结合医学信息的特点,探讨数据挖掘技术在医学信息中的应用,包括医疗费用分析、辅助医疗诊断、医学科研以及医疗资源利用评价,以期为促进数据挖掘技术在医学领域中的更广泛应用提供借鉴.     

医学数据挖掘综述

医学数据挖掘是一门涉及面广、技术难度大的新兴交叉学科。本文在阐述医学数据特点的基础上，初步探讨了医学数据挖掘的一般过程，并讨论了医学数据挖掘过程中的几项关键技术。最后，文章并介绍了几种数据挖掘的智能化方法及其在医学数据挖掘中的应用。     

医学大数据应用信息系统策划与设计

医学大数据是国家重要的战略性基础数据资源,将应用于精准临床诊疗、决策支持、疾病监测预警与管理、公众健康服务等领域。当前,国内对医学大数据技术的应用成熟度还有待提高,如何将传统的医学数据平稳过渡到大数据体系中,通过数据挖掘等手段对其进行专业的分析来实现数据的“增值”,是当下亟待解决的重要问题。本文通过构建区域级医学大数据应用技术工程实验室,对医学大数据应用信息系统总体架构、数据中心架构等核心功能进行初步策划与设计。     

数据挖掘在医学科技查新中的应用

数据挖掘技术是基于关系数据库的一种有效的信息发掘工具。通过介绍数据挖掘技术在医学科技查新领域的应用情况，即在文献资料分析以及科研管理中的运用，分析探讨了数据挖掘技术在医学科技查新领域的应用前景和未来发展方向。     

数据挖掘的研究进展及在临床医学中的应用

伴随着经济的快速发展,信息技术的不断创新,数据库在各行各业也有着广泛的应用,在医学领域的发展中,数据库通常占有重要的地位,医院信息管理系统和检验信息系统中存有大量的数据,传统的数据管理方法已经不能满足于当前医学发展的需要。因此,为了在医学数据管理方面能够适应当前社会的需要,为了使得医院单位能够更加清楚的认知数据挖掘核心技术以及未来的发展趋势,以便在日后的医学信息管理中能够利用数据挖掘大幅度提高管理能力,本文针对数据挖掘核心技术、方法和研究进展以及在临床医学中数据挖掘的应用三个层面对现有研究成果进行综述,旨在期待为我国临床医学事业的进一步发展贡献力量。     

基于循证医学的海量医学数据挖掘分析方法研究

从循证医学视角出发，以宁波市智慧健康保障体系项目为例，介绍数据挖掘方法在医学领域中的应用，在此基础上阐述医学海量数据挖掘分析步骤、研究内容、分析方法、关键技术、模型构建、平台架构与功能等。     

数据挖掘技术在医学影像中的应用

介绍数据挖掘技术的背景、定义及基本流程,医学影像学数据的特点及医学影像数据挖掘的关键技术,这门技术在医学影像学中的应用:提高影像质量和边缘提取;组织定征和概念描述;医学影像管理与检索.     

医学信息数据库的建立与数据挖掘

0　引言　计算机和信息技术在医学领域中的应用,形成了现代医学中一个新的边缘学科医学信息学或医药信息学(medicalinformatics),进而成为生物医学工程学的重要支柱.医学信息涵盖了医学活动中产生的文字、图像、声音以及电磁波、光波、压力、温度等多媒体物理数据,这些数据在计算机和数据库技术的支持下,已成为医学技术领域实施科学管理和科学研究的重要资源.数据仓库(datawarehouse,DW)与数据挖掘(datamining,DM)技术的出现[1],为医务管理人员、科研工作者分析、利用这些数据资源进行科学管理、决策和开展大规模、高水平医学研究提供了有…     

数据挖掘技术在中医肝系病中的应用现状

中医药是中国传统文化的瑰宝,随着计算机信息技术在中医学领域的应用,医学研究者可依托前沿科技,通过数据挖掘技术从繁杂的古籍医案、医疗信息、医疗经验等进行知识获取研究。本文结合中医药数据化现状,综述数据挖掘技术在中医肝系病中的应用进展。     

数据挖掘在医学图像分类中的应用

介绍几种数据挖掘方法的发展历程,分析其在医学图像处理中的应用及其研究现状,包括关联规则、决策树、人工神经网络、支持向量机、粗糙集等,同时阐述数据挖掘在医学图像分类研究领域存在的问题,希望对研究人员有所借鉴。     

数据挖掘方法在医学领域的应用及SWOT分析

阐述关联规则、人工神经网络、决策树和聚类分析4种数据挖掘方法在医学领域的应用情况,运用SWOT分析法,得出各方法的优势及劣势、面临的机会及威胁并做出策略分析。指出4种数据挖掘方法的适用范围和协同应用情况,对方法的应用选取提出建议。     

人工智能技术在基于电子病历研究中的应用与展望

人工智能技术在临床医学领域已取得突破性进展,如诊断、影像、疾病分期分级等。电子病历蕴含疾病描述、诊断、检查、治疗等大量临床数据,在医学专家和信息学家的共同参与下,利用人工智能技术挖掘电子病历数据的研究急剧增加。虽然该方法目前存在一些局限性,但与传统人工研究相比其具有更快速、经济、方便等优势,有望更好地服务于人类健康医学事业的发展。本文对利用人工智能技术挖掘电子病历数据的现状,包括相关技术、具体实例、局限性等进行综述。     

数据挖掘方法及其在医学领域中的应用

简单扼要地介绍了数据挖掘中各种方法如关联分析、聚类分析、决策树方法等的相关内容和它们在医学领域中的主要应用。     

数据挖掘技术及其在医疗质量管理中的应用

介绍数据挖掘概念、基本流程及任务,阐述数据挖掘在医疗质量管理中的应用,包括医疗质量指标变化趋势分析、基于多维数据模型的数据挖掘分析等方面,指出将数据挖掘技术应用于医疗质量管理具有广阔的发展前景和较高的应用价值。     

需求驱动的医疗健康大数据挖掘模型构建

将跨行业数据挖掘标准流程模型（简称“CRISP-DM模型”）和需求、数据、数据挖掘方法三者的对应关系相结合构建需求驱动的数据挖掘模型。该模型主要包括需求、数据和数据挖掘方法3个核心概念与需求理解、数据理解、数据准备、建模、评估和部署6个过程步骤，分为需求层、数据层、算法层和部署层4个层次。需求驱动的医疗健康大数据挖掘模型可打破“数据先入为主”的习惯性思维，降低盲目进行数据挖掘研究引发的失败风险。整理需求、数据和数据挖掘方法之间的对应关系，可优化医疗健康大数据挖掘路径，降低数据挖掘新手的学习成本，对临床医疗和健康管理实践都具有现实意义，可用于未来的医疗健康大数据开发策略研究。     

听力诊疗网络平台的开发

目的：将传统的医院管理与网络技术、信息技术结合在一起,构建一个针对听力诊疗的专用网络平台,实现听力学领域的数字化医疗。方法通过数字化采集技术实现与听力诊疗设备的数据接口,通过数据共享模块实现与医院信息系统（HIS）系统的连接,综合运用信息系统、医学统计、数据挖掘和专家系统等多种方式搭建业务平台,并利用数据加密和防火墙等技术实现数据的安全。结果搭建一个面向患者、医生和管理员的综合听力诊疗综合平台,实现听力诊疗的网络化和信息化。利用远程医疗等技术实现了设备及人才的区域化共享,并通过构建数据挖掘和专家系统实现了听力诊疗智能化。结论听力诊疗网络平台实现了听力学领域的数字化医疗,拓展和加深了听力学领域的信息化程度。该系统的开发和应用,将大大提高听力中心设备使用率和医生诊疗工作效率,并有效提升地区听力诊疗的总体水平,为听障人群及新生儿的听力筛查提供更好的社会保障服务。