生物医学中的数据挖掘技术

ＴＴ　ＳＩＬＩＣＯＮ　ＶＡＬＬＥＹ一臻　【科技刨新论坛】　浅谈医学数据挖掘技术　方胜吉　（吉林医药学院计算机教研室吉林吉林１３２０１３）　摘要：　对数据挖掘的概念，医学数据的特殊性以及医学数据挖掘的关键技术做详细的阐述，介绍在医学当中数据挖掘如何应用，并给出具体实例　关键词：　数据挖掘；医学：技术；应用　中图分类号：Ｇ３０４文献标识码：Ａ文章编号：１　６７１—７５９７（２０１０）１０２０１８Ｏ一０１　Ｏ前言　随着数据库技术的迅速发展，在医疗机构中大量的医疗数据被精确地　统计下来。同时，电子病例和病案的大量应用、医疗设备和仪器的数字　化，使得医院数据库的信息量剧增，这些珍贵的医学信息资源对于疾病的　诊断、治疗和研究都是非常有价值的，然而目前的数据库系统无法发现数　据中存在的关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。因　此，如何从这些海量的数据中，挖掘出有用的信息，为疾病的防控、诊　断、治疗和医学研究的发展具有重大意义。　１医学数据挖掘技术　１．１数据挖掘的定义　数据挖掘是近年来随着数据库和人工智能技术发展而出现的一种新兴　信息技术　就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的实际应用数据　中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的，但又是潜在有用的信息和知　识的过程，它能高度自动化地分析数据仓库原有数据，做出归纳性推理，　挖掘出潜在的模式，最大效能地利用已有信息和数据。　１　２医学数据挖掘的特殊性　医学数据挖掘的主要研究对象是ｉ临床医疗信息，反映了医学信息的独　特之处：　１）模式多态性：医学信息包括纯数据、信号、图像、文字以及语音　和视频信息等多态性数据。　２）信息不完整性：病例和病案的有限性使医学数据库不可能对任何　一种疾病信息都能全面地反映，疾病信息所体现出的客观不完整性和描述　疾病的主观不确切性，形成了医学信息的不完整性。　３）数据的时序性：病人的就诊、疾病的发病过程在时间上有一个进　度，医学检测的波型、图像都是时间函数，这些都具有一定的时序性。　４）数据冗余性：医学数据库是一个庞大的数据资源，有大量相同的　或部分相同的信息存储在其中。　１．３医学数据挖掘的关键技术　医学数据的特点使其与常规的数据挖掘之间存在较大的差异，其关键　技术如下：　１）数据预处理：医学数据库中包括大量模糊的、不完整的、带有噪　声和冗余的信息。必须对这些信息进行清理和过滤，填充缺失的值、光滑　噪声、纠正数据中的不一致，以确保数据的一致性和确定性。　２）数据集成技术：要进行数据挖掘的医学信息一般是多态性的。应　将这些数据源中的数据整合到一起，使其在属性上趋同或一致。　３）数据归约与鲁棒的挖掘算法：医学数据库是一个海量的信息库。　要从中提取知识，需要花费大量的时间，因此必须考虑医学数据挖掘的效　率问题。数据归约技术用于从原有的庞大的数据库中获得一个精简的数据　集合，并使其保持原有数据集的完整性，从而提高数据挖掘的效率，并且　使挖掘出来的结果与使用原有数据集所获得结果基本相同。同时，医学数　据库的类型较多，并且又是动态变化的，要求挖掘算法具有一定的容错性　和鲁棒性。　４）准确性和可靠性：医学数据挖掘的主要目的是为医疗活动和管理　提供科学的决策，因此必须保证挖掘算法所提供的知识具有较高的准确率　口Ⅱ圃　和可靠性。　２医学数据挖掘应用　１）疾病诊断、预测：数据挖掘可以通过对患者大量的数据资料的处　理，挖掘出有价值的诊断规则，建立预测模型，再对这个模型进行测试，　得到合适的算法模型，利用这种模型可以辅助临床医学诊断。如借助数据　挖掘技术中的贝叶斯（Ｂａｙｅｓ）网络技术来研究抑郁症的中医证候规律。　２）遗传基因：遗传学的研究表明，遗传疾病的发生是由基因决定　的，如何从大量的ＤＮＡ数据中找到具有统计特异性的序列就成为最迫切需要　解决的问题。建立良好的系统模型将基因组数据进行有效地存储、分析和　挖掘，从而获取大量有价值的知识。　３）医学图像挖掘：医学图像是利用人体内不同器官和组织对ｘ射线、　超声波、光线等的散射、透射、反射和吸收的不同特性而形成的，为人体　骨骼、内脏器官疾病和损伤进行诊断、定位提供了有效的手段，对医学图　像的存储与挖掘将对人体内部器官的诊断与治疗具有重大意义。　３应用举例　关联规则在中医疾病症候诊断中的应用：［１］　通过采用基于关联规则的数据挖掘方法，可以得到很有价值的一些规　则，如从《伤寒论》中的病名，症状，舌苔分别作为数据表建立数据库，　挖掘得出：　规则ｌ：发热、恶寒、脉浮身，能够得出太阳病（支持度６５％，置信度　５％，兴趣度１．２），说明《伤寒论》里提到的发热、恶寒、脉浮、太阳病的　条文占６５％之多，该规则很有意义，可以认为发热、恶寒的确是太阳病的诊　断依据。　规则２：脉紧，得出太阳病（支持度３０％，置信度１％）支持度与置信度　小，故认为不能单独凭脉紧就诊断为太阳病。　规￣ｔＪ３：脉弦，得出太阳病（支持度０．５％，置信度０．５％）支持度与置　信度都太小，可以认为脉弦根本不是太阳病的备选证候。　４结束语　医学数据库的信息量非常庞大，其数据又具有自身的独特性　要想充　分利用丰富而宝贵的医学资源，必须选择适合医学数据类型的数据挖掘工　具及挖掘技术，尽可能大的发挥数据挖掘技术在医学信息获取中的价值，　为医学发展开辟一条新路。　注释　［１］引自陈明医学数据挖掘综述医学信息，２００８年１月第２ｌ卷第１期．　参考文献：　［１］朱明，数据挖掘，　［２］刘国华、张忠平、　业出版社，２００６，１２（１）　［３］朱凌云、吴宝明，　学杂志，２００３，２（２）．　中国科学技术大学出版社，２００８，１１（２）．　岳晓丽，数据库新理论、方法及技术导论，电子工　医学数据挖掘的技术、方法及应用，生物医学工程　［４］陈明，医学数据挖掘综述，南京中医药大学论文，２００７，１０．　

生物信息学中的大数据分析与挖掘

生物信息学是一门利用计算机技术和生物学知识来解决生物学问题的学科。随着生物学和计算机技术的不断发展，生物学数据的规模和复杂度也在不断增加。生物信息学中的大数据分析和挖掘成为了当前生物学研究的重点和热点。

1. 生物信息学中的大数据

在过去的几十年中，随着基因测序技术的不断进步，越来越多的生物学数据被产生出来。例如，基因组、转录组、蛋白组和代谢组数据等。这些数据的规模和复杂度不断增加，如今已经达到了TB级别。因此，在生物信息学中，如何高效地获取、处理和存储这些大数据，是一个关键问题。

2. 大数据分析技术

大数据分析技术是指使用计算机技术和数学方法来挖掘和分析大量数据的方法。在生物信息学中，大数据分析技术被广泛应用于基因测序、基因注释、基因表达谱分析、蛋白质互作网络分析、基因调控网络分析等领域。

2.1 基因测序分析

基因测序分析是基因组学研究的基础。在基因组学研究中，测序数据的处理和分析是非常重要的。根据测序技术的不同，基因测序分析可分为Sanger测序分析和下一代测序分析。下一代测序分析可以快速生成大量的DNA序列数据，这些数据通常需要进行质量控制、特征过滤、数据可视化和函数分析等处理。

2.2 基因表达谱分析

基因表达谱分析是指对不同的样本中基因表达水平差异的分析和比较。当前常用的基因表达谱分析方法包括荧光定量PCR（qPCR）、小RNA测序、miRNA芯片、蛋白微阵列等。基因表达谱分析的主要目的是确定不同基因在不同生物条件下表达的情况，以研究生物体的生长、发育、生命过程、代谢活动等方面的情况。

2.3 蛋白质互作网络分析

在细胞内，蛋白质之间互相作用，形成复杂的互作网络。蛋白质互作网络分析是在大规模生物数据中，通过计算机技术和网络分析方法研究蛋白质互作网络的结构和功能。这种方法可以帮助科学家了解蛋白质互作过程，进而发现关键的蛋白质，并研究其在生物学和医学领域的重要作用。

２０１４年第１２期　医疗与电子技术　数据挖掘在医学数据分析中的运用　■李红艳　在这个信息技术飞速发展的时代，与信息技术相关的采集应用技术　也被带动着得到了飞速的发展，为了更好地适应信息技术的飞速发展，　数据挖掘诞生了。下面就简单的介绍一下数据挖掘的含义，并通过殊绝　挖掘的方法在生物学数据分析上应用的案例，总结了数据挖掘和生物学　数据分析之间的联系。然后结合中国数据挖掘的在医学数据分析应用的　现状，对今后数据挖掘在医学数据分析上的发罹做出了预测。　前言：　为了提高医学上的Ｔ作效率，慢慢的引入了计算机，到目前为止，　计算机已经在医学中得到了广泛的应用。医学上为了对医学数据分析系　统化，理论化。也慢慢的　现了一个新的系统，医学信息系统。这个医　学信息系统大大的促进了医学数据的数字化程度，为以后的医学数据分　析带了极大地方便。但是与此同时也带了麻烦，要知道医学数据是非常　庞大的，要想提高办事效率，就必须在短时间内得到与这些数据相关的　有价值的信息。因此我们把数据挖掘应用到了医学数据分析上，让医生　能在短时间在庞大的医学信息系统中获得最有价值的信息对医学数据　作ｍ分析，这样不但提高了医生的Ｔ作效率，而且还让医生的判断更加　准确。所以说数据挖掘在医学数据分析中的应用是十分重要的。　一、数据挖掘的概念和基本操作流程　数据挖掘技术是～项全新的技术，它是近年来数据库技术和人工智　能技术飞速发展的产物。数据挖掘是帮助人们从数量庞大的，不健全的，　乱七八糟的数据中找到人们需要的，能够对人们产生价值的信息。因此　数据挖掘存在隐蔽性，所有我们也可以说，数据挖掘也是一个潜在有价　值信息的过程。数据挖掘它具备了自动化的优点，它能根绝人们的需要　自动的对人们的需求进行分析和总结，然后帮助决策者做出合理的决　定。　它的基本过程：数据挖掘一般可以氛围三个阶段。数据的集成，数　据的选择和数据的转换可以划分为一个部分，成为数据预处理阶段，数　据的预处理阶段的效果将直接影响着数据挖掘质量的好坏。模式的发现　是中间阶段，是运用数据挖掘算法从数据库中提取有效模式的阶段，最　后一个阶段是后续处理阶段，它包括了模式的评估和知识的表示两个部　分，后续处理阶段通过已经制定好的标准识别出有用的知识。　二、医学数据的特点　根绝医学信息系统数据自身的局限性，我们可以对医学数据的特点　作　以下总结：　（一）隐私性　因为医学自身的局限性，导致了临床上产生的医学数据有的会牵扯　到病人的隐私，如果这些隐私不经过患者的允许被公众了，就会在一定　程度上对患者造成侵扰。这就要求数据挖掘者在工作的时候一定要保护　好医学数据的安全性和机密性。　（二）多态性　医学数据包含的东西很多，但不仅仅是文字，图像，其中会有很多　的声音，信号等，这是其他信息所不具有的，医学信息的多属性模式给　数据挖掘带了很大的麻烦。　（三）不全面性　因为在医学上疾病多种多样，再加上案例的局限性就让医学信息系　统不能全部的反应出任何一种病的信息。同时再加上记录本身的局限　性，很多医学数据不能得到很好地记录，所以导致了医学信息的不全面　性。　（四）时域性　医学数据中存在很多的时间函数，有的是延迟，有的是提前，有的　是波形的时间函数。同时，还有一些静态的数据，尽管这些静态的记录　不具有时序性，但是这部分医疗记录在记录的时候一定要详细到某一时　刻。　（五）重复性　正如我们前面所提到的，医学数据的数量是庞大的，它具有相似性，　不同的疾病有时候会采用相同的医疗手段，这样就会有很多的相同的医　学数据被记录到医学信息系统中，这样会给以后数据的查找带来不便。　三、数据挖掘在医学数据分析应用的举例　（一）医学图像处理上　在疾病诊断的工具中，有很多方法，数据挖掘就是其中应用比较广　泛方法之一。也是数据挖掘在医学数据处理应用最重要的一个方面。数　据挖掘在医学网像上的应用主要是从图像上发现之间的关联，变化，然　后总结出规律。提高医生的决策效率，同时也提高决策的准确度。　在数据挖掘算法中，应用最广的就是决策树算法，它是一种归纳推　理算法，它通过逼近离散值函数来对噪声数据处理然后分析出表达式的　方法来实现的。在这种方法中，表达式被称为决策树，也正是如此才被　叫做决策树算法的。　下面我们就谈一下决策树算法的特点：一方面，种方法便于理解，　因为从事教务处管理的老师并不了解数据挖掘相关的知识，而决策树算　法非常形象的通过树形结构表示最后的分类结果。它符合人们认识事物　的一般规律；～方面决策树算法的计算量小，复杂程度小，这样就能提　高工作人员的效率吗，能在短时间内解决更多的问题；最后一方面，决　策树算法能够主次分明的表达出重点，属性的重要程度能被一眼看出　来。　（二）在辅助医疗上　医学诊断是一个复杂的过程，它需要按照一定的程序进行。医生通　过多种途径搜集和待诊断疾病的相关知识，然后构建诊断网络，而这些　病例数据被存放在医学信息系统中，所以从医学信息系统中提出有价值　的诊断规则成为了现阶段研究的重点。在数据挖掘技术的帮助下，通过　数据挖掘中的正常训练集模型所筛选出有价值的诊断规则。获得有效的　知识。　．　（三）其他方面　数据挖掘在医学数据的处理上应用广泛，上面我们仅仅介绍了应用　的几点，没介绍的也很多。比如在医疗政策数据方面上，在医疗保健数　据方面上，在医疗资源数据方面上，在新药品和新毒品的数据方面上等　等都有很广泛的应用。　结语　虽然数据挖掘早医疗数据分析上已经得到了很广泛的应用，但是在　多年的应用中逐渐出现了这样或那样的问题，影响着数据挖掘在医疗数　据分析上的再突破和再发展。所有说，数据挖掘在医学数据分析上还具　有很大的发展空间，这就要求我们随着医学理论的健全和发展，不断地　对数据挖掘在医学数据分析应用上进行创新，进一步的实践探索，经过　我们的努力，相信数据挖掘将会在疾病的诊断治疗医学科研和教学中产　生巨大的效益。　参考文献　［１］龚著琳，陈瑛，苏懿，刘雅琴，徐立钧．数据挖掘在生物医学数据　分析中的应用［Ｊ］．上海交通大学学报（医学版）．２０１ｌ（１１）．　［２］朱远平，陈伟，李建彬，陈剑鸿，许树欣，鲁春元．构建ｗｅｂ服务的　医学数据挖掘演示系统［Ｊ］．数理医药学杂志．２０１２（０４）．　［３］唐佑萍，卓绮雯，叶霭莹，王亚娜．基于医院信息系统实施数据挖　掘［Ｊ］．医学信息学杂志．２０１３（０９）．　（作者单位：长沙医学院）　作者简介：李红艳。女，出生于１９８４年１月，籍贯湖南省衡阳市，就职于长沙医学院，讲师　．　・　９２　・

医学数据的分类与挖掘方法及应用案例

医学数据在当今医疗健康领域占据着重要地位。随着医疗技术的不断发展和数据信息的积累，如何高效地进行医学数据的分类与挖掘成为了医学研究的重要课题之一。本文将介绍医学数据的分类与挖掘方法，并结合实际案例探讨其应用。

首先，我们来介绍医学数据的分类方法。医学数据可以根据数据类型、数据来源、数据属性等多个维度进行分类。

从数据类型角度来看，医学数据常见的类型包括图像数据、文本数据、生物信号数据等。图像数据主要包括CT、MRI等医学影像数据，而文本数据则包括病历、医疗文献等。生物信号数据则涵盖了ECG、EEG等多种生理信号数据。对不同类型的医学数据进行分类，可以帮助医务人员更好地理解和分析数据，为临床决策提供支持。

另外，医学数据还可以根据数据来源进行分类。医学数据的来源多种多样，如临床医院、医学实验室、移动设备等。根据数据来源的不同，数据的质量、规模和格式也会有所不同。将医学数据按来源进行分类能够帮助研究人员识别并选取适合的数据集，提高数据的可信度和准确性。

此外，医学数据还可以根据数据属性进行分类。数据属性包括性别、年龄、病症类型、疾病阶段等信息。通过对医学数据在属性上的分类，可以进一步分析不同群体的特征和规律，为个性化医疗提供更好的支持。

在医学数据的挖掘方面，常用的方法包括机器学习、数据挖掘和人工智能等。

首先，机器学习是一种基于统计学原理和算法的数据分析方法，能够通过训练模型从数据中学习到规律并预测未知数据。在医学领域中，机器学习方法被广泛应用于疾病预测、药物设计和患者诊断等方面。例如，基于机器学习的肺癌预测模型可以通过对肺部CT影像数据进行特征提取和分类，提供肺癌患者的个性化治疗方案。 其次，数据挖掘是一种通过发掘数据中未知的规律、模式和关联来提取有价值信息的方法。在医学数据中，数据挖掘可以帮助发现疾病的危险因素、分析药物的副作用等。例如，基于数据挖掘的药物副作用检测系统可以从大量的临床数据中挖掘不良反应的模式和规律，为药物研发和医保决策提供依据。