数据挖掘技术在医院管理中的应用

目的：医疗数据挖掘能够对医院现有数据库中数据进行自动分析并提供有价值的医学知识,为医院管理中各项决策提供有力的技术支持。方法：介绍数据挖掘的概念,分析数据挖掘的主要任务,阐明医学数据挖掘的应用现状。结果：对数据挖掘技术在医院中医疗质量管理、医用耗材备货管理、手术室感染管理以及影像科管理中的具体应用进行了分析研究。结论：提出数据挖掘应用时必须注意的问题,肯定了快速发展的图像数据挖掘技术所具有的较高学术价值和广阔的应用前景。     

数据挖掘技术在医院管理中的应用

介绍数据挖掘的常用方法,指出数据挖掘技术在医疗质量管理中具有广泛的应用性,提出随着信息技术广泛而深入的应用,医院的管理水平将得到显著的提高.     

浅谈临床医疗信息数据挖掘

文章从数据挖掘的基本概念出发,分析了医疗信息数据挖掘的特点,介绍了门急诊管理、临床医疗资源配置、疾病诊断等信息中数据挖掘技术的应用,并提出展望。     

数据挖掘技术在医院信息系统的统计分析与决策中的应用

数据仓库和数据挖掘技术是信息技术领域的新兴技术,而如何应用到医院的信息化建设中是医院信息系统（HIS）面临的问题。建立基于HIS的数据仓库并使用数据挖掘技术,可以将大量源数据有效地转化为有用的知识信息,并服务于决策过程。本文结合医院医疗业务提出了系统实现的解决方案,并给出了基于医院医疗业务数据仓库的体系结构和逻辑模型,以及基于医院医疗业务的数据挖掘技术应用方法。     

数据挖掘技术在医院管理中的应用

数据挖掘技术可为医院管理者提供更高层次的数据分析功能，为医院制定竞争策略提供有力的技术支持。作者明确了数据挖掘中的数据抽取、分类发现、聚类及关联规则等4项任务，介绍了数据挖掘的常用方法，指出数据挖掘技术在医疗质量管理、门急诊管理、病区管理、医院资源配置及跃院经济管理中具有广泛的应用性，提出随着信息技术广泛而深入的应用，医院管理水平将得到显著地提高。     

数据仓库与数据挖掘在医院信息系统中的应用

目的：从医院信息管理系统的大量数据中，发现医院运作的基本规律，预测医院发展的趋势，更好地为广大患者服务。方法：以Oracle Warehouse Builder为构建数据仓库的技术平台，利用数据挖掘工具Data Miner．对医院信息系统采用关系数据库进行建模，对数据仓库采用多维数据库模型中的星型模型进行建模。对医院中的患者结构和流动情况、费用构成、医疗工作量及经济效益等信息进行分析。结果：为医院的管理和决策提供支持。结论：数据仓库和数据挖掘在医院信息系统中有着广泛的应用，取得了明显的经济效益和管理效益。     

基于数据挖掘和决策支持的医疗质量分析

提出了在医疗质量持续改进策略中使用数据挖掘技术对医疗质量指标进行分析．特别是使用决策树分析方法对某医院8405例出院病人进行了数据挖掘分析，得出影响病人死亡率的几个重要因素。这些因素分别为：住院天数、疾病种类、所在科室以及年龄，并以决策树图形方式揭示了这些因素与病人死亡率的关系。同时，为了分析和监控医院医疗指标的变化趋势，我们开发了医疗质量决策支持系统，包括医疗质量持续改进的指导原则和方法。将来计划把支持全院医疗质量持续改进（CQI）的其他医疗质量指标纳入到软件系统中，并将质量决策支持系统与医院HIS医生工作站软件进行集成。     

HIS中的数据挖掘

随着医院信息系统在医院的广泛应用,海量的数据的管理以及对这些数据的深入分析处理需要先进的数据存储和管理技术,数据挖掘在HIS中的应用具有广阔前景。本文首先阐述了数据仓库及数据挖掘的基本思想,在此基础上着重探讨了数据挖掘技术在HIS的应用。     

我院医疗质量监控体系的构建

在分析数据挖掘技术的基础上,围绕医疗质量和患者安全管理的目标,结合医院管理需求,对医院信息系统中的数据进行梳理、挖掘,并在必要时对电子病历系统的数据表进行有效的改造,初步构建了一套基于电子病历系统的具有实时监测和预警功能的医疗质量监控体系.整套体系包括危重病例监控、手术及有创操作监控、整体情况监控、中医特色优势应用情况监控4个系统.     

医院病案信息系统数据挖掘与应用实践

病案信息是医院的重要信息资料,加强病案信息利用可对患者的诊疗效果及预后进行评价,有效提高医院的医疗质量和综合管理水平。本文着力研究病案信息数据挖掘的应用与实践,对病案信息管理和数据挖掘技术相关内容进行分析,探讨数据挖掘技术在病案信息提取与分析中的应用,结合关联规则的数据挖掘分析肝癌患者复发影响因素,探讨其应用效果,为病案信息挖掘与有效利用提供参考。     

医院医保分科定额管理中的数据挖掘研究

目的：随着医疗保障制度的不断完善,医保工作在医院管理工作中占据了越来越重要的地位,如何制定科学、合理的定额指标也成了医院医保工作的一个重点和难点。方法：利用数据挖掘技术制定医保定额指标并进行相关数据的分析。结果：数据挖掘技术能够制定动态的定额指标,加快分析反馈的速度,并做出及时的分析返溯。结论：数据挖掘与传统技术对比具有灵活、快速的优点,把数据挖掘技术引入定额管理将适应医保管理工作新的变化与挑战。     

数据挖掘技术在医院信息系统中的应用

本文主要介绍了数据挖掘技术在医院信息化平台中的应用,通过对医院信息系统中的有关数据进行挖掘,从中筛选出大量的病案数据及费用数据,从而不断完善医院的信息化管理和提高经济效益。     

数据挖掘技术在医院管理中的应用

介绍数据挖掘技术在医院的应用及其对医院管理的作用。     

数据挖掘技术在医院器材管理系统中的应用

应用决策树方法对医院器材管理信息数据库进行数据挖掘,寻找库存、消耗、保障等之间的关联关系,为管理者提供辅助决策手段。     

基于HIS数据仓库智能挖掘的决策支持系统研究

本文基于数据仓库和数据挖掘技术,结合我院实际情况和智能化管理需求进行决策支持系统的研究。通过建立功能明确、维度丰富、粒度细化、展现灵活的数据仓库,进行相关主题的联机分析（OLAP）和数据挖掘（DM）。该系统的应用能够充分利用数据仓库面向主题数据特点,很好地帮助医院进行辅助决策,实现医院的自动化质量监控和智能化临床决策管理。     

基于粗糙集的数据挖掘技术在医学诊断中的应用

粗糙集是研究不精确性、不确定性、不完整性现存信息或知识的数学工具。基于粗糙集理论的数据挖掘技术，通过数据训练集所训练得到的算法模型能够有效用于疾病诊断。该技术应用于胸痛发展结果的预测、ICU应急诊断、肺肿瘤辨别诊断、类风湿类型的辨别诊断、乳腺疾病诊断、胎儿早产的诊断、肝病分类诊断、急性阑尾炎分类诊断，在医学数据挖掘中有着良好的发展前景。     

基于数据仓库的医院信息系统概述

本文在阐述数据仓库的概念和功能的基础上,提出了建立数据仓库的步骤、应用数据仓库技术对已有业务数据库进行集成,并利用数据挖掘技术进行数据分析,从而进一步提高医院核心竞争力。     

某院住院患者SWOT分析

应用了数据挖掘技术,对医院现有信息系统中涉及地理、人口、人文和医疗质量等指标进行选择与挖掘,并通过灰色理论中的灰色关联技术进行定量分析,找出影响医疗服务市场的主要因素,进行SWOT综合分析,并结合医院实际,从发展医疗市场方面提出了一些策略。