利用关联规则挖掘恶性孤立性肺结节影像诊断规则

目的：探索数据挖掘关联规则算法对恶性SPN临床和影像诊断规则挖掘的价值,为计算机辅助诊断提供基础数据,为SPN影像诊断探索新的方法和思路.材料和方法：收集经肺穿刺或手术后病理学证实为肺癌的资料完整的恶性SPN 160例,对SPN临床及影像学表现属性进行标准化制定,设计出统一的规范化属性评价表,采取数据挖掘关联规则改进的Apriori算法对160例恶性SPN临床和CT表现属性进行了属性分层和属性合并的方式进行挖掘.结果：恶性SPN临床属性所挖掘出的诊断规则总共810条,恶性SPN影像一级属性所挖掘出的诊断规则总共780条,恶性SPN CT影像的一级、二级及其以上属性所挖掘出的诊断规则总共978条,恶性SPN临床和影像一级、二级及其以上属性所挖掘出的诊断规则总共822条.结论：关联规则算法可以用于恶性SPN诊断规则的数据挖掘的研究,其挖掘出来的诊断规则与临床公认的诊断规则是一致的,具有比较高的可信度.     

胃脘痛证候的聚类分析及因子分析研究

目的采用聚类分析及因子分析的数据挖掘方法,对胃脘痛的中医临床证候及四诊信息进行研究。方法收集640例755诊次胃脘痛病例,记录症状、舌象和脉象等临床资料,对临床资料进行聚类分析及因子分析。结果胃脘痛临床证候可分为六类:脾胃虚寒、肝气犯胃、湿热中阻、脾胃气虚、痰湿内蕴、瘀血停胃,每一类证候对应贡献率不同的特异的四诊信息。结论胃脘痛有特异的证候分类及四诊信息,通过数据挖掘方法深入研究,对胃脘痛的规范化诊断提供了有效的数据支持,能提高辨证准确性。     

恶性血液病数据库分析系统的建立

目的:建立一个基于临床恶性血液病(hematological malignant disease, HM)案为数据源,并具有模糊查询,数据分析辅助诊断,科学统计等功能的数据库系统. 方法:以Windows操作系统为平台,Delphi6作为开发数据库客户访问端和简单分析的工具,SQL Server2000作为关系数据库开发和管理工具,并将SPSS 11.0集成到数据库系统中实现对数据分析统计功能. 结果:建立HM电子病历和数据库系统,较完整的记录患者的诊断和治疗信息,实现随时查询,对相似病例比较分析和对相关数据进行数据挖掘及图形或图表统计分析的功能. 结论:集智能查询,数据挖掘和具有权威性统计分析为一体的HM数据库系统,减轻了书面病例维护难的问题,实现临床数据源数字化. 有利于医生对诊疗过程的疗效分析和做出客观评价.     

中医医案数据的规范方法探索

目的：探索中医医案数据的规范方法,为中医医案的数据库建设、数据挖掘和信息利用服务。方法：采集中医温病现代期刊文献中的医案和古籍中的医案作为数据来源,针对医案中的病因和症状信息进行规范。结果：根据中医医案的数据特点,采用分类规范的方法进行数据规范。结论：数据规范化程度比较高,能够很好的服务于数据挖掘和相似计算。但规范后的数据丢失了许多原文信息,导致数据挖掘结果和相似计算结果的准确性不高。可以用于数据的模糊计算,大量数据的筛选等使用。     

基于数据挖掘的帕金森病临床信息数据库的建立

在收集临床信息的基础上,结合计算机的数据挖掘技术,建立帕金森病临床信息数据库。该数据库包含了患者基本信息表、住院病历基本情况表、药品表、医疗信息表、诊断表、四诊症候表等28个表结构,实现了信息输入、数据库管理和系统维护、数据查询统计等3大功能。帕金森病临床信息数据库的建立可方便专科医生快速录入临床资料,提高诊疗效率,为该病的临床与科研提供便利。     

医学院校大学生数据挖掘IT技能培养的研究与实践

在网络、数字化信息迅速发展的今天,各行各业积累的数据越来越多,尤其在医院的工作流程中积累了大量的医学数据。毋庸置疑,我们已经处在一个真正的大数据时代,如何跟上时代发展,培养出适应时代需求的医学人才,是医学教育工作者面临的问题。数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际数据中提取隐含信息和知识的新型学科,在医学院校计算机课程中开设针对医学数据的数据挖掘课程,能够开发学生在大数据时代学习和工作中的潜能,培养高素质的医学人才。     

数据挖掘技术在辅助临床诊断中的应用现状研究

随着卫生信息化进程的推进,卫生信息正在向海量的趋势快速发展,与此同时,如何快速、准确获得信息,进一步将信息转变为有用知识,也成为人们日益关心的问题。数据挖掘技术能够从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中的、事先不知但又潜在有用的知识,因此广泛应用于信息密集型行业,在医学领域也有一定的应用,特别是以电子病历为基础的应用在辅助临床诊断中发挥了重要作用。     

基于医院信息系统的数据挖掘技术研究

数据挖掘是从大量数据中通过算法获取模式或规则并以某种方式加以展示的方法.在医院信息系统中每天都会积累大量的业务数据,如何在医院管理和临床医学研究方面有效利用这些数据成为重要的研究课题.现从病例数据、医疗费用和医疗设备故障诊断等方面讨论数据挖掘在医院信息系统中应用的原理和方法.     

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.     

“互联网+”背景下数据挖掘在中医药领域的应用研究

阐述“互联网+”背景下数据挖掘在中医药领域的应用,包括中药领域、中医药文献和中医诊断的数据挖掘研究,分析存在的信息缺失、隐私保护、数据繁杂、不规范等问题,探讨未来发展趋势。