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.     

数据挖掘技术在中医药研究中的应用

阐述了数据挖掘技术的基本概念以及中医药信息的特点,探讨了数据挖掘技术在中医诊断、中医证候、中药复方等研究中的应用,采用数据挖掘技术进行知识的获取研究,带动了中医药学术水平的提高,是加速推进中医药现代化的有效途径。     

数据挖掘技术在中药研究中的应用

数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中识别有效的、新颖的、潜在有用的以及最终可被理解的模式的非平凡过程。阐述了数据挖掘技术一些基本概念以及中医药信息的特点,并探讨了数据挖掘技术在中医药文献研究、药对配伍规律研究、中药谱效关系、药品不良反应评价以及新药开发等领域的应用。采用数据挖掘等信息处理技术进行知识的获取研究,从而带动中医药学术水平的提高,是加速推进中医药现代化的有效途径。     

数据挖掘在图书馆中的应用

科学技术日新月异地发展，各领域所积累的数据爆炸性地增长。但是人们对数据进行分析处理和应用的能力却是有限的，这使得人类正陷入了“丰富的数据库”（data rich）和“贫乏的知识”（knowledge poor）并存的尴尬境地。据统计，一个人型数据库中的数据只有7％能够得到很好的利用。因此，将海量的数据进行加工和开发，     

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。     

数据挖掘技术在医院信息系统中的应用

介绍数据挖掘的概念和功能,指出了数据挖掘技术在医疗费用管理、医疗诊断管理、医院资源管理中具有的广泛应用性.为支持医院管理者的分析决策作出了积极探索.     

数据挖掘技术在临床医学中的应用

介绍数据挖掘的概念、过程、方法、医学数据的特点以及数据挖掘在临床医学中的应用情况。     

数据挖掘技术在网络课程资源配置中的研究

以第三军医大学网络教学应用系统为背景,通过对基于决策树算法的数据挖掘技术在医学网络课程建设中不同类型的资源配置进行分析,介绍了对其影响的关键因素。     

数据挖掘技术在医院信息处理中的应用

数据挖掘技术是提高医院信息管理水平，为疾病的诊断和治疗提供科学的，准确的决策，促进远程医疗和社区医疗发展的需要。本丈介绍了数据挖掘的概念．探讨了医学数据挖掘的特点和亟待解决的问题。     

数据挖掘技术在医学领域中的应用

传统统计手段无法对海量数据进行有效地分析，数据挖掘技术的出现使人们看到了解决这一问题的曙光，它能将大量数据背后隐藏的有价值的信息挖掘出来，给用户带来巨大的经济效益和社会效益。目前数据挖掘技术在医学领域的应用尚处于起步阶段，但随着该方法的日益普及，其必将在医学领域得到更加广泛的应用。     

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。     

医学咨询系统中知识标引和数据挖掘技术

介绍了"疾病预防、健康保健、寻医问药咨询系统"系统采用的知识标引及数据挖掘技术.该系统主要利用微软公司的SQL Server技术进行人工知识单元划分与标引、矩阵知识标引、微阵列知识标引,利用VB可视化数据库进行数据挖掘.     

文本挖掘技术在医学信息教育中的应用

信息素养是医学教育中的基本素质,信息分析能力的培养则是信息素养教育中的难点。本文介绍了中国医科大学针对研究生和长学制学生开展利用文本挖掘技术帮助学生选择科研方向和题目的尝试,以培养学生了解和分析某领域研究热点和方向的能力,课程内容包括概念介绍、教学实践、数据获取、数据抽取、数据分析、结论归纳,教学效果令人满意。     

小波变换在医学图像处理中的应用

目的 探索小波变换在医学图像处理中的应用.方法 给出了小波变换的理论分析,并将小波变换方法应用于图像消噪,进行了仿真实验.结果 小波变换能够实现对医学图像的消噪处理.结论 小波变换的特性使其在医学图像处理领域具有很好的应用前景.     

MATLAB小波工具箱在医学图像压缩中的应用

目的本文分析了数据压缩的必要性，说明了如何利用Madab软件中小波工具箱对图像进行分解与重构，通过实现对医学图像的压缩，对不同阈值下采用不同的小波压缩的结果进行了比较和讨论。     

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。     

A data mining approach to characterizing medical code usage patterns

This research describes a synthetic data mining approach to identifying diagnostic (ICD-9) and procedure (CPT) code usage patterns in two U.S. hospitals, with the goal of determining the adequacy and effectiveness of the current coding classification systems. We combine relative frequency measurements with measures of industry concentration borrowed from industrial economics in order to (1) ascertain the extent to which physicians utilize the available codes in classifying patients and (2) discover the factors that impinge on code usage. Our results partition the domain into areas for which the coding systems perform well and those areas for which the systems perform relatively poorly. The goal is to use this approach to understand how coding systems are used and to highlight areas for targeted improvement of the current coding systems.     

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…