模糊聚类与传统聚类在医学中的应用

本文随机抽取１１０例慢性肝病（肝炎３５例、肝硬化６１例、肝癌１４例），分别用传统聚类和模糊聚类进行分析，传统聚类法以病程、脾大作为慢性肝病的诊断指标，其符合率为５０％，而模糊聚类法以年龄、病程、脾大作为鉴别慢性肝炎、肝硬化、肝癌的较好指标，符合率为８２．７％，两种方法的符合率以后者为优（Ｐ〈０．０１）。所以模糊聚类的分类更易使人接受。     

应用多层次聚类方法挖掘图书馆微博数据

使用R语言工具,利用Pamk算法和Kmeans算法相结合的多层次聚类方法,对图书馆新浪微博数据进行子主题聚类和挖掘,发现和摒弃大数据集合中的无用数据,挖掘隐含信息,提高微博信息的利用效率和水平,充分发挥其在图书馆工作中的作用。     

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。     

转化医学信息学研究热点双向聚类计量分析

采用双向聚类文献计量分析方法,对PubMed收录的转化医学信息学相关文献进行分析,根据实际聚类效果将主题词聚为7类并生成可视化图,揭示学科研究热点,以期从文献分析角度把握国际转化医学信息学研究模式及其主要研究内容,为国内开展转化医学信息学研究提供借鉴。     

基于聚类方法的医疗费用数据挖掘研究

目的 医院病案库内数据正大幅增长,但缺乏数据的集成和分析,更谈不上对医学决策和知识的自动获取,为进一步探索和研究住院病人年龄与平均住院日及平均住院费用之间的联系.方法 我们使用K-means聚类算法,对医院病案库信息系统中病人年龄、住院时间、住院医疗费用数据进行挖掘,分析内在联系,寻找规律.结果 发现30-60岁的住院时间较短,15天以下,但日平均费用并不低,150元以上.而当住院天数超过30天,日平均费用降低至150元以下.说明医疗保险政策还有潜力可挖.结论 可以建立一套完整的、合理的、适用的、医疗治疗体制外的保健、保养政策和机构,尽可能的缩短病人平均住院日,降低医院日平均消耗,加大危险期、急性期病情费用的投入,待病人病情稳定后转入相应的保健、保养机构继续调理.     

基于营养疗法的双向聚类应用

利用Gcluto聚类软件,以PubMed中的营养疗法相关文献作为研究对象,从主题词和PMid两个维度利用Gcluto1.0软件进行双向聚类分析,结果显示目前国外营养疗法可以划分为7个热点主题。双向聚类能够快速捕捉某个领域主流研究热点和代表文献,分析结果较好地满足了预期目标。     

模糊聚类在革螨生态研究中的应用探讨

为探讨多元分析方法在医学节肢动物生态研究中的应用价值，本文应用多元分析中的模糊聚类，以云南西部几种主要小型哺乳动物体表革螨群落近缘性分析为例，评价了模糊聚类分析在革螨以及其它医学节肢动物生态研究中的应用前景。     

基于重现的无词典分词方法在中文生物医学文本挖掘中的应用

在对文本挖掘和中文分词方法进行概述的基础上,结合中文生物医学文本的特点,提出基于重现的无词典分词方法在构建医学文献相关性数据库、发现医学新名词、预测新兴研究趋势和基于文献的知识发现中的应用设想.     

数理统计定量分析方法在病案信息挖掘中的应用研究

结合我国卫生事业改革及医疗市场发展的实际需要,对国内外诸多数理统计定量分析方法进行实际运用和整合重组,建立起一整套适合医院科学管理的数理统计方法组合和与之相配套的评价指标体系,依据现有病案信息网络数据库对医院医疗、护理及医技等工作进行全方位、多层面、不同形式、不同时期准确、客观的综合评价、动态分析和发展预测。依据研究结果,提出并制定诸多辅助医院科学管理的合理化建议和可行性方案,为医院可持续发展提供理论保障。     

利用双聚类算法探测综合医学与内科学知识基础及研究前沿

目的：利用双聚类算法探测综合医学与内科学知识基础及研究前沿。方法：收集综合医学与内科学高影响力杂志的数据,利用gCLUTO软件对数据进行双聚类分析,获取综合医学与内科学领域知识基础和学科前沿。结果：近年来综合医学与内科学的研究前沿表现为6个方面,临床流行病学和循证医学越来越多地与临床医学结合,成为临床研究者关注的方向。结论：双聚类算法在探测学科知识基础及研究前沿具有可行性,在未来的研究中可以将双聚类算法推广到各领域的学科发展评价中。     

文本挖掘在医疗器械不良事件报告中的应用

基于美国食品药品监督管理局公共数据开放平台上的宫内节育器不良事件报告数据,运用词频分析、主题模型等文本挖掘方法分析其中的非结构化文本变量,探讨该方法应用的可行性并指出存在的问题。     

病案首页数据挖掘与利用探讨

目的为充分发挥病案首页在医院管理决策中的作用。方法基于医院管理信息系统,利用数据挖掘技术进行信息整合。结果通过对病案首页信息采集质量现状分析研究,制定病案首页数据核查标准,完成病案首页数据的探索性分析和住院患者病种质量费用分析。结论数据挖掘技术的发展为医院管理信息系统病案首页信息利用,提供了强有力的技术支持,为医院管理决策提供信息服务。     

基于文本挖掘的互联网医疗平台用户画像模型构建

目的/意义 构建互联网问诊用户画像探究问诊主题,提升问诊服务质量,减少医患沟通障碍,以线上配合线下方式针对性治疗。方法/过程 利用Python爬虫获取好大夫在线医疗平台孤独症疾病问诊数据,运用隐含狄利克雷分布(latent Dirichlet allocation, LDA)与词频-逆文档频率(term frequency-inverse document frequency,TF-IDF)结合的模型划分数据,在降维聚类后实现用户群体分类。最后通过logistic回归模型计算输出不同用户群体特征集合,构建画像。结果/结论 用户问诊内容主要围绕11个主题展开,平台可通过主题内容的典型特征优化问诊填写模板,提高用户填写疾病描述准确性、问诊效率和患者满意度。     

文本挖掘技术在药物研究中的应用

介绍生物医学文献中文本挖掘的过程,重点分析论述文本挖掘在药物研究中的应用,主要包括在药物命名识别、药物靶标发现、药物疗效评价和中医用药规律中的应用,最后指出文本挖掘在生物医学知识发现中需要解决的问题,并展望文本挖掘在药物研究领域的发展前景.     

对医院医疗设备维修流程控制的探讨

结合工作实际,论述在医院医疗设备管理工作中建立和实施规范、有序、高效的医疗设备维修流程的重要性,探讨流程控制方法和要点.     

关于小班教学在医学教育中应用的讨论和分析

多年来的高校扩招使得学生规模大幅增长,医学院校尤其明显,与之适应的大班教学的弊病渐渐凸显,教学质量下降明显。针对于此,有关学者提出实行小班教学的模式,且我国部分高校定点试行了该教学模式。在此,本文针对研究对象——徐州医科大学试行小班教学现状进行分析。     

主题模型在临床文本挖掘中的应用现状

采用文献调研分析法对近10年国内外运用主题模型方法挖掘临床文本的研究进行归纳分析,总结研究现状和常用的主题模型方法,阐述主题模型在文本挖掘领域存在的局限性,以期为相关领域的研究提供借鉴。     

浅谈医保系统与医院信息系统的数据挖掘

本文阐述了在医疗保险管理上面临的一些问题,介绍了数据仓库与数据挖掘技术在医保信息系统与医院信息系统数据共享中的应用以及数据共享的优点.     

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.     

通用动态医学影像图文信息系统的设计与实现

论述了建设通用动态医学影像图文信息系统的必要性和迫切性，并提出一套基于广域网平台的建设方案，包括网络结构、设计要点、系统总体结构等，作为医院应用的初步探讨。