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数据挖掘技术在医院信息系统中的应用

  【摘 要】随着科技的不断进步,各行各业都朝着信息化的方向发展。生活中的信息化在为人们带来极大方便的同时,也产生了大量、甚至是海量的数据信息。对大量数据的存储、查询、统计功能已经不能满足实际需求,发现数据中存在的联系和规则,并根据现有数据预测未来的发展趋势成为了亟待解决的问题。数据挖掘就是为了迎合这种需求而产生并迅速发展起来的一种数据处理技术。 
  【Abstract】With the continuous progress of science and technology,all walks of life are developing towards the direction of informatization. The information in life brings great convenience to people, and also generates a lot of data and even massive data information. The storage, query and statistical functions of a large amount of data can no longer meet the actual needs. Discovering the contact and rules in the data, and forecasting future trends based on available data have become the burning problems. Data mining is a kind of data processing technology which is produced and developed rapidly, so as to meet these demands. 
  【关键词】数据挖掘;信息系统;医院管理 
  【Keywords】data mining; information system; hospital management 
  【中图分类号】TP39 【文献标志码】A 【文章编号】1673-1069(2018)02-0189-02 
  1 数据挖掘技术 
  数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中,提取并发现隐含在其中的、不为人知的,但同时又具有极大潜在使用价值的信息和知识的过程。 
  数据挖掘的过程是先确定挖掘目标,根据现有数据资源建立数据库。然后通过清洗数据、分析、选择或转换与挖掘目标有关的变量,对原始数据进行预处理。根据数据挖掘的目标和数据特征,选择适合的模型。最后,选用合适的数据挖掘技术与工具,进行模式的分析,从而选择最优的模型,运用到实际问题中。常见的数据挖掘方法有关联规则、聚类、决策树、神经网络、支持向量机等[1]。 
  2 医院信息系统数据挖掘的主要特征 
  醫院信息系统包括临床医疗信息和医院管理信息。医疗数据由于其专业性及特殊性,与其他行业数据相比有所不同,对医院信息系统的数据挖掘也存在其自有的特点[2]。 
  2.1 模式的多态性 
  医疗数据中包含数字型数据和非数字型数据如(信号、图像、文字、语音、视频等)。模式的多态性大大的增加了数据挖掘的难度。 
  2.2 不完整性 
  以病历为例,病历的书写过程本身就有不确定和模糊的因素存在,与医生的主观因素有关,有个体差异存在,不能对疾病的信息进行全面的反应与记录,因此形成了医疗数据的不完整性。 
  2.3 时间性 

 
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