医疗数据挖掘中的隐私保护

从传统数据挖掘的流程入手,介绍医疗数据挖掘的意义,分析数据挖掘中隐私保护的着重探讨基于安全多方计算的数据挖掘、面向原始数据的隐私保护和面向数据挖掘知识的隐私保护及其实现技术.     

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。     

数据挖掘在生物医学数据分析中的应用

随着信息技术的发展,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。文章阐述数据挖掘的概念;通过给出各种数据挖掘方法在生物医学研究领域中的应用实例,分析数据挖掘与生物医学领域中统计学的关系,并就国内生物医学数据挖掘的应用现状、需要解决的问题以及今后研究的发展方向等进行综述。     

数据挖掘在生物医学数据分析中的应用

随着信息技术的发展,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。文章阐述数据挖掘的概念;通过给出各种数据挖掘方法在生物医学研究领域中的应用实例,分析数据挖掘与生物医学领域中统计学的关系,并就国内生物医学数据挖掘的应用现状、需要解决的问题以及今后研究的发展方向等进行综述。     

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。     

数据挖掘技术在电子病历中的研究与应用

利用数据挖掘技术可以从电子病历中提取隐含的有用信息,并挖掘出疾病诊断与治疗的规律。数据挖掘技术主要包括统计分析类和知识发现类。结合电子病历的特点,目前主要有基于关联规则的数据挖掘、基于粗糙集的数据挖掘和可视化数据挖掘等方面的研究,并已取得了初步进展。     

数据挖掘及其在信息服务业应用的研究现状

回顾数据挖掘产生的根源，对数据挖掘的定义、分类、分析方法和算法及其发展的体系结构进行简要的介绍，并重点探讨数据挖掘技术在信息服务业应用的研究现状，在此基础上指出数据挖掘所面临的挑战，也指出发展数据挖掘技术的成本问题。     

海量数据与数据挖掘技术

简要概述数据挖掘技术的发展由来和定义,着重介绍数据挖掘技术的功能、应用范围,以及常用的数据挖掘方法和一般过程,并提出我国目前国产数据挖掘软件存在的问题,以期更多的专业人才致力于这方面的研究。     

中医病案数据挖掘现状分析

从工具选择、数据采集、数据预处理、数据挖掘、结果翻译5个方面对中医病案数据挖掘研究现状进行概述,发现中医病案数据挖掘的信息主要包括症状、证型、方剂等,涉及的挖掘方法有关联规则、复杂网络、聚类、分类等。本研究可为中医临床数据挖掘选题及方法选择提供参考。     

数据挖掘在公共卫生领域的研究现状

随着公共卫生信息化的迅速发展,公共卫生领域也迎来了大数据时代的潮流。从海量的数据中甄别、过滤有价值的信息就涉及到数据挖掘技术。本文对数据挖掘进行了概述,探讨了数据挖掘在疾病预测与预防、个性化健康预测、流行病学病因研究、传染病预警预报、公共卫生管理5个方面的具体研究现状,并对数据挖掘在公共卫生领域面临的挑战进行了阐述,展望了数据挖掘在公共卫生领域的应用前景。     

数据仓库在临床诊断系统中的应用

本文针对我国医院信息系统,特别是临床诊断系统海量医疗信息未能充分利用的现状,介绍了数据仓库与数据挖掘技术,提出了改进临床诊断系统,提高临床决策水平的思路,并研究出基于数据挖掘的临床信息系统体系结构。     

决策树技术在中医证候学中应用研究思路

近年来数据挖掘理论在中医研究中的应用愈加广泛。决策树作为数据挖掘方法之一,具有许多其它传统的统计学方法和机器学习方法无法比拟的优点,将其应用于中医证候学研究,不仅可以从临床诊断数据中辨析证候与症状间的复杂关系,总结归纳中医专家的辨证规律并模拟其诊断推理过程,还可能发现客观有用的新知识以总结专家经验和丰富中医理论,具有重要的使用价值和广阔的发展前景。     

Data Mining Algorithms and Techniques in Mental Health: A Systematic Review

Data Mining in medicine is an emerging field of great importance to provide a prognosis and deeper understanding of disease classification, specifically in Mental Health areas. The main objective of this paper is to present a review of the existing research works in the literature, referring to the techniques and algorithms of Data Mining in Mental Health, specifically in the most prevalent diseases such as: Dementia, Alzheimer, Schizophrenia and Depression. Academic databases that were used to perform the searches are Google Scholar, IEEE Xplore, PubMed, Science Direct, Scopus and Web of Science, taking into account as date of publication the last 10 years, from 2008 to the present. Several search criteria were established such as ‘techniques’ AND ‘Data Mining’ AND ‘Mental Health’, ‘algorithms’ AND ‘Data Mining’ AND ‘dementia’ AND ‘schizophrenia’ AND ‘depression’, etc. selecting the papers of greatest interest. A total of 211 articles were found related to techniques and algorithms of Data Mining applied to the main Mental Health diseases. 72 articles have been identified as relevant works of which 32% are Alzheimer’s, 22% dementia, 24% depression, 14% schizophrenia and 8% bipolar disorders. Many of the papers show the prediction of risk factors in these diseases. From the review of the research articles analyzed, it can be said that use of Data Mining techniques applied to diseases such as dementia, schizophrenia, depression, etc. can be of great help to the clinical decision, diagnosis prediction and improve the patient’s quality of life.     

中医院HIS系统数据的挖掘和应用

目的：开发医院信息系统数据中所隐含的知识和规律,更好地为患者诊疗提供服务,为科研提供高质量的信息,为管理提供科学决策。方法：通过数据挖掘方法,建立分析模型,在中医诊断、临床路径、收治病种、费用构成、绩效考核、病人来源、医疗质量、成本效益等多方面应用。结果：挖掘出有价值的规则信息,进一步促进医院医疗、科研、教学、管理等方面的创新。结论：中医院HIS系统数据的挖掘和应用,为医院的发展提供了重要指导。     

决策树技术在中医证候学中应用研究思路

近年来数据挖掘理论在中医研究中的应用愈加广泛。决策树作为数据挖掘方法之一,具有许多其它传统的统计学方法和机器学习方法无法比拟的优点,将其应用于中医证候学研究,不仅可以从临床诊断数据中辨析证候与症状间的复杂关系,总结归纳中医专家的辨证规律并模拟其诊断推理过程,还可能发现客观有用的新知识以总结专家经验和丰富中医理论,具有重要的使用价值和广阔的发展前景。     

基于数据挖掘模型组的中医胃炎诊治系统架构设计

应用数据挖掘技术,对中医胃炎诊治病案、方剂数据进行研究,对中医药现代化具有重要意义。文章通过对原始数据预处理和数据结构规范化,对用于中医胃炎诊治数据挖掘的多算法模型组进行了研究和设计,系统选择C/S架构,并建立了系统基于.net技术的分布式多层应用体系架构。文章所设计的系统可以用于中医胃炎症状与证候关系规则的挖掘研究,文章的研究结果对中医在线胃炎诊治系统的开发与设计具有参考价值。     

基于数据挖掘模型组的中医胃炎诊治系统架构设计

应用数据挖掘技术,对中医胃炎诊治病案、方剂数据进行研究,对中医药现代化具有重要意义。文章通过对原始数据预处理和数据结构规范化,对用于中医胃炎诊治数据挖掘的多算法模型组进行了研究和设计,系统选择C/S架构,并建立了系统基于.net技术的分布式多层应用体系架构。文章所设计的系统可以用于中医胃炎症状与证候关系规则的挖掘研究,文章的研究结果对中医在线胃炎诊治系统的开发与设计具有参考价值。     

河北省承德市医护人员输血相关知识知晓与需求状况调查

目的：了解医护人员对输血相关知识的知晓及需求情况,为进行输血相关知识继续教育提供依据.方法：采用自制问卷调查表对河北省承德市鹰手营子矿区所属5所医院的医护人员进行输血相关知识的知晓及需求状况的调查.结果：医护人员对输血相关知识还缺乏深层次地了解.检验人员输血相关知识得分高于医生和护士,输血相关知识得分与文化程度和职称呈正相关（P＜0.05）.55.6%的医护人员最想了解的输血相关知识是＂输血不良反应的症状和处理＂,43.0%的医护人员希望通过＂专题讲座＂获得输血相关知识,60.3%的医护人员要求＂加强继续教育和知识更新＂.结论：医护人员输血相关知识知晓率较低,有必要加强输血相关知识培训.     

医学本科生临床实习与考研的现状调查及对策

目的 分析正在实习的医学本科生对考研的态度以及对实习的重视程度,从而进一步探讨如何处理好考研与实习的关系,提高实习质量.方法 采取不记名问卷调查,数据采用EXCEL软件进行处理.结果 76%的医学实习生打算考研,74%的医学实习生认为考研与实习都重要,62%的医学实习生认为为了考研可以放弃一部分临床实习或完全放弃实习,...     

临床医学院本科生导师制现状调查分析

目的 分析在医学院校中实行本科生导师制的优势和存在的问题.方法 采用问卷调查方式对第二军医大学附属长征医院临床医学院实行本科生导师制的临床医学专业本科生进行调查,并对调查结果进行统计分析.结果 85.7%的被调查者认为本科生导师制对其自身的学业和未来的发展有所帮助.结论 在医学院校临床医学院中,本科生导师制的实行具有优势,本科生导师小组制是一种较好的选择,而且以在临床实习阶段开始实行较好.