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数据挖掘在医疗健康管理中的应用与效果分析1. 引言随着现代医疗技术的飞速发展，医疗健康管理成为人们关注的热点。
数据挖掘作为一种从大量数据中发现隐藏模式和知识的技术，在医疗健康管理中扮演着重要的角色。
本文主要探讨数据挖掘在医疗健康管理中的应用及其效果，并进行分析。
2. 数据挖掘在医疗健康管理中的应用2.1. 病人分类与预测通过数据挖掘技术，可以将病人分为不同的类别，例如高风险人群和低风险人群。
同时，数据挖掘还能够基于历史数据和现有特征，预测病人的未来健康状况。
这些分类和预测结果可以帮助医疗机构进行个性化的健康干预和管理。
2.2. 疾病预测与早期诊断数据挖掘技术可以对大量病例数据进行分析，发现一些潜在的疾病影响因素，并通过建立预测模型来预测患病概率。
此外，数据挖掘还可以提供早期诊断的工具，通过分析患者的生理数据、病例数据和其他相关信息，提前发现潜在的疾病风险。
2.3. 药物研发与优化数据挖掘技术可以加快药物的研发过程。
通过对大量的药物数据和基因组数据进行分析，可以发现新的潜在药物靶点，提高药物研发的效率。
此外，数据挖掘还可以帮助优化药物治疗方案，提升治疗的准确性和效果。
2.4. 合理用药与疗效评估通过对大量临床数据进行挖掘，可以发现某些药物的适应症范围，提供科学的用药指南。
此外，数据挖掘还能够分析不同药物治疗的疗效，帮助医疗机构进行治疗效果评估，并优化治疗方案。
3. 数据挖掘在医疗健康管理中的效果3.1. 个性化健康管理数据挖掘技术可以根据个体的特征和历史数据，实现个性化的健康管理。
通过对个人数据的分析，可以为每个人制定相应的健康管理计划，提高个体的健康水平。
3.2. 疾病风险评估借助数据挖掘技术，可以对患者的个人数据和历史数据进行分析，评估其患病的风险。
这有助于提前采取有效的预防措施，减少疾病的发生。
3.3. 医疗资源优化分配通过分析大量医疗数据，可以了解医疗资源的使用情况和分布，优化医疗资源的配置。
医疗健康大数据的挖掘和应用随着信息技术的飞速发展和应用，医疗健康大数据的挖掘和应用日益受到关注。
医疗健康大数据是指医疗健康领域的大规模、多种类数据，包括各种医学研究、临床数据、个人健康信息、医疗保健服务等。
这些数据凝聚了人们的健康信息，蕴含着许多宝贵的医学信息和健康知识，对于人们的健康保健和医学研究有着非常重要的意义。
医疗健康大数据的挖掘是指在医疗健康数据中挖掘出有价值的信息，进行分析和研究。
在这个过程中，需要利用数据挖掘、信息提取、模式识别等技术，从大量的数据中发现规律，挖掘出有用的信息。
以往只能通过手工方式分析处理数据，但是随着信息技术的发展，现在可以通过计算机技术和人工智能等技术，对大量数据进行分析，提高分析效率和准确性。
医疗健康大数据的应用可以应用于医学研究、临床应用、健康管理、医疗保险等领域。
在医学研究方面，医疗健康大数据可以提供大量的医学信息和数据，帮助医学研究人员发现新的医疗知识和技术，推动医学的发展。
在临床应用方面，医疗健康大数据可以帮助医生进行诊断和治疗，提高医疗效率和准确性，减少医疗错误，改善医疗质量。
在健康管理方面，医疗健康大数据可以帮助人们进行健康评估和健康管理，提高人们的健康水平和生活质量。
在医疗保险方面，医疗健康大数据可以帮助医疗保险机构定价、风险管理和控制医疗成本等。
医疗健康大数据的挖掘和应用还面临着一些挑战和问题。
首先，医疗健康大数据的收集、存储、处理和分析需要投入大量的人力、物力和财力，也需要协调各方面资源，保障数据质量和隐私安全。
其次，医疗健康大数据的挖掘和应用需要多学科跨界融合，同时还需要保持数据的真实性、完整性和准确性。
最后，医疗健康大数据的挖掘和应用需要考虑伦理和法律等问题，例如隐私保护、知情权、知识产权等方面。
总之，医疗健康大数据的挖掘和应用是信息技术和医学融合的重要领域，具有广阔的研究方向和应用前景。
未来我们需要在技术、政策、管理、伦理等方面持续探索和深耕，推动医疗健康大数据的高质量发展，为人们的健康保健和医学研究做出更为重要的贡献。
医疗健康大数据挖掘的技术和方法随着技术的不断进步和医疗健康行业的发展，医疗健康大数据成为一个备受关注的领域。
对于医疗健康领域来说，大数据的挖掘和分析可以为各种临床诊断和治疗方法提供宝贵的参考和支持，有效提升医疗工作的质量与效率。
一、医疗健康大数据的意义医疗健康大数据包含了大量的病历、诊疗数据、医疗检查数据和生理数据等等，这些数据可以帮助医务人员更好地了解患者的病情和治疗效果，以及整个社会的健康情况。
对于疾病的预防、诊断和治疗策略的制定，医疗健康大数据的应用具有非常重要的意义。
首先，医疗健康大数据的应用可以提升疾病的预防效果。
医疗健康大数据可以分析病例数据、流行病学数据、环境数据等等，从而找出疾病的发生规律、影响因素和预测趋势。
根据这些数据，我们可以采取相应的预防措施，降低疾病的发生率和传播程度，保护公众的健康。
其次，医疗健康大数据的应用可以提高疾病的诊断和治疗效果。
医疗健康大数据可以分析大规模的患者数据和医疗技术数据，发现不同患者之间的差异性和特异性，为医生提供更准确的诊断和治疗方案。
这些方案会更加个性化、精准和有效，能够提高治疗的成功率和减轻患者的痛苦。
总的来说，医疗健康大数据的挖掘和应用能够有效提升医疗行业的工作效率和医疗服务质量，为公众带来更好的健康保障和生活品质。
二、医疗健康大数据的挖掘技术在医疗健康大数据的挖掘过程中，主要涉及到数据的处理和分析两个过程。
数据的处理包括数据收集、清洗、融合、质量控制等等；数据的分析包括数据挖掘、机器学习、人工智能等等。
下面将介绍医疗健康大数据的挖掘技术。
（1）数据挖掘数据挖掘是通过算法和技术从庞大的数据集合中提取有价值信息的过程。
在医疗健康大数据的挖掘中，数据挖掘技术可以发现患者数据中的相关性和潜在模式，挖掘出潜在的诊断标志和治疗方法，并为医生提供更加精准的诊断和治疗方案。
数据挖掘技术主要包括聚类分析、关联规则、分类决策树、神经网络等。
（2）机器学习机器学习是利用人工智能算法和技术，通过学习历史数据和模型，实现智能决策和预测的过程。
大数据在免疫学研究中的数据挖掘应用大数据技术的飞速发展正在深刻改变科学研究的面貌，而免疫学作为生命科学的一个重要分支，正逐渐融入这一技术革命之中。
通过海量数据的整合与深入挖掘，大数据为免疫学研究提供了前所未有的视角与工具，推动着我们对免疫系统的理解达到新的高度。
以下是大数据在免疫学研究中的六点数据挖掘应用概述。
一、高通量数据分析，揭示免疫细胞多样性随着单细胞测序技术的成熟，免疫学研究进入了单细胞分辨率时代。
大数据技术在此发挥了关键作用，能够处理海量的单细胞转录组数据，揭示不同状态下免疫细胞的基因表达模式及其多样性。
通过聚类分析、差异表达基因检测等数据挖掘方法，科研人员能够识别出新的免疫细胞亚群，理解其功能和调控机制，为疾病诊断和治疗策略的开发奠定基础。
二、免疫组库分析，理解免疫应答的动态变化免疫组库是指一个个体所有B细胞和T细胞受体的总和，反映了个体内免疫反应的多样性。
大数据技术在免疫组库分析中的应用，使得科学家能够监测个体随时间的免疫应答变化，特别是在感染、自身免疫疾病及癌症等情况下。
通过对大量序列数据的深度挖掘，研究人员能解析免疫细胞克隆扩增的规律，预测疫苗接种效果，或追踪疾病进展与治疗响应，为精准医疗提供依据。
三、生物信息学与机器学习，预测免疫原性免疫原性是决定抗原能否激发免疫反应的关键属性。
大数据技术结合生物信息学工具和机器学习算法，可以对蛋白质序列、结构特征等进行综合分析，预测哪些抗原具有较强的免疫原性，从而加速疫苗设计和药物筛选进程。
这种基于数据驱动的方法不仅提高了预测准确性，还大大缩短了研发周期，为应对突发疫情等公共卫生事件提供了快速响应的能力。
四、多组学数据整合，揭示免疫与疾病的复杂关联免疫系统与多种疾病的发生发展密切相关。
大数据平台能够整合基因组学、转录组学、蛋白组学等多维度数据，通过系统生物学方法，揭示免疫功能失调与疾病状态之间的复杂网络关系。
例如，在肿瘤免疫学中，通过分析肿瘤微环境中的免疫细胞组成和分子表达谱，科学家可以识别免疫逃逸机制，指导免疫治疗策略的制定。
如何对医院科室进行统计分析与数据挖掘医院科室的统计分析与数据挖掘是一项重要的任务，它可以帮助医院管理者了解科室的运营情况、优化资源配置、提升工作效率和提供更好的医疗服务。
本文将介绍如何对医院科室进行统计分析与数据挖掘，并提供一些相关的工具和方法。
一、数据收集与整理对于医院科室的统计分析与数据挖掘，首先需要收集并整理好相关的数据。
这些数据可以包括科室的门诊人次、住院人数、手术量、医疗费用等。
同时，还可以收集科室的人员结构、设备资源、病种分布等信息。
这些数据来源可以是医院自身的电子系统、医院信息化平台、病案系统或其他数据源。
在收集数据时，需要确保数据的准确性和完整性。
可以采用现代化的电子化系统来记录科室的数据，避免人工记录的错误和遗漏。
此外，还要注意医疗隐私和数据安全的保护，确保数据的保密性和合法性。
二、统计分析方法针对医院科室的统计分析，可以采用多种方法和指标来进行。
下面介绍几种常用的方法：1. 门诊人次和住院人数的统计分析门诊人次和住院人数是评估一个科室工作量的重要指标。
可以利用Excel等软件对这些数据进行统计和绘图，分析科室的就诊趋势和季节性变化。
同时，还可以比较不同科室之间的门诊人次和住院人数，以了解各科室的工作量情况。
2. 手术量的统计分析手术量是衡量一个手术科室工作量和技术水平的重要指标。
可以通过数据挖掘的方法，挖掘手术科室的手术类型、手术时长、手术并发症等信息，为科室的手术质量改进提供数据支持。
此外，还可以对手术数据进行趋势分析，提前预测科室手术需求和手术资源的合理配置。
3. 医疗费用的统计分析医疗费用是评估一个科室经济效益的重要指标。
可以对科室的医疗费用进行统计分析，分析不同病种的医疗费用分布情况。
同时，还可以利用数据挖掘的方法，挖掘医疗费用的变化趋势，提出降低医疗费用的措施和建议，为医院的医疗成本管理提供依据。
三、数据挖掘工具对于医院科室的数据挖掘，可以使用一些专业的数据分析工具。
| Hospital Management Forum | Oct. 2020 Vol.37 No.1022Hospital Operation基于医疗数据挖掘的患者住院天数预测研究Research on Prediction of Inpatient Days of Patients Based on Medical Data Mining
□ 庞震 PANG Zhen① 孙静 SUN Jing② 李佩佳 LI Pei-jia③ 张欣阳 ZHANG Xin-yang④ 石勇 SHI Yong④ 杨宇飞 YANG Yu-fei①
*
Abstract目的 探索数据挖掘技术在预测住院天数上的应用，为医院管理提供辅助数据支持。方法 采集某三级甲等医院
2015―2016年病案首页数据，通过单因素分析结合专家建议筛选特征属性，使用支持向量机对住院天数进行分类预测实验。结果 筛选出10个属性作为实验特征属性，住院天数分为极短期(1天)，短中期(2至14天)，中长期(15至28天)，长
期(28天以上)。在四分类预测中，极短期，短中期及长期住院患者预测效果较好；二分类预测中，短中期与长期住院患者预测效果较好。结论 预测结果可以为医院前置综合管理提供决策支持，如病区医疗资源分配、床位周转、异常住院天数人群干预等。
Objective To explore the application of data mining technology in predicting the inpatient days and to provide auxiliary data support for hospital
management. Methods The first page data of medical records in a Grade-A tertiary hospital from 2015 to 2016 was collected. Through single factor analysis combined with expert recommendations, the characteristic attributes were selected. The support vector machine was used to classify and predict the inpatient days. Results Ten attributes were selected as the experimental characteristic attributes. The length of hospital stay was divided into very extreme short-term (1 day), short-term (2-14 days), medium- and long-term (15-28 days), and long-term (28 days and above). In the four-category prediction, the prediction effect of extreme short-term, short-term and long-term hospitalized patients is better. In the bipartite prediction, the prediction effect of short-term and long-term hospitalized patients is better. Conclusion The prediction results can provide decision support for the comprehensive management of the hospital, such as the allocation of medical resources in the ward, bed turnover, and intervention for people with abnormal hospitalization days.
医学研究中的数据采集和处理技术医学研究是一项复杂而艰巨的任务，数据采集和处理技术在其中所起的作用愈发重要。
它们为医学研究者提供了有效的手段，可以更好地理解和分析医学数据，从而为疾病预防、诊断和治疗提供更好的支持。
本文将介绍医学研究中常用的数据采集方法和处理技术，为读者带来更深入的了解。
一、数据采集技术1. 问卷调查问卷调查是医学研究中常用的数据采集方法之一。
研究者可以通过编制问卷，针对特定的人群进行调查，收集他们的相关信息。
这种方法可以快速收集大量数据，但需要注意问题设计的合理性和清晰度，以避免结果的偏差。
2. 临床试验临床试验是医学研究中最有说服力和科学性的方法之一。
通过将患者分为实验组和对照组，研究者可以对某种药物或治疗方法的效果进行评估。
在临床试验中，数据采集主要通过医学观察和实验记录来完成。
研究者需要遵守临床操作规范，确保数据的可靠性和准确性。
3. 生物标本采集医学研究中的生物标本采集包括血液、尿液、组织等多种形式。
这些标本可以提供丰富的生理和病理信息，帮助研究者深入了解疾病发生的机制。
在采集过程中，应注意采样方法的规范性和标本保存的条件，以保证数据的有效性和可靠性。
二、数据处理技术1. 统计学分析统计学是医学研究中常用的数据处理技术之一。
研究者可以利用统计学的方法，对采集到的数据进行整理、分析和解读。
常用的统计学分析方法包括描述统计、推断统计和相关性分析等。
通过统计学的手段，研究者可以从大规模的数据中提取出有意义的信息和规律。
2. 数据挖掘数据挖掘是一种通过自动化的方法，从大量数据中发掘出有用信息的技术。
对于医学研究来说，数据挖掘可以帮助研究者发现疾病的潜在因素、预测疾病的进展趋势等。
常用的数据挖掘方法包括聚类分析、分类和预测、关联规则挖掘等。
数据挖掘技术的应用可以更细致地理解医学数据，为进一步的研究提供指导。
3. 数据可视化数据可视化是通过图表、图形等方式将数据转化为可视化的形式，使其更加直观和易于理解。
《基于数据挖掘的柳成刚教授治疗感染后咳嗽经验研究》一、引言感染后咳嗽（Post-infectious Cough，PIC）是一种常见的临床问题，给患者带来极大的困扰。
近年来，随着医学的进步和信息技术的发展，数据挖掘技术在医疗领域的应用逐渐显现出其独特的优势。
柳成刚教授作为国内知名的呼吸系统疾病专家，在感染后咳嗽的治疗上有着丰富的经验和独特的治疗方法。
本文旨在通过数据挖掘技术，对柳成刚教授治疗感染后咳嗽的经验进行深入研究，以期为临床实践提供理论依据。
二、研究背景及意义随着医疗技术的不断发展，数据挖掘技术在医学领域的应用越来越广泛。
柳成刚教授在多年的临床实践中，积累了大量的感染后咳嗽病例资料。
通过对这些病例资料进行数据挖掘，可以更好地理解感染后咳嗽的发病机制、病程演变及治疗效果，为制定更有效的治疗方案提供依据。
同时，本文的研究结果将有助于提高感染后咳嗽的临床治疗效果，减轻患者痛苦，提高患者生活质量。
三、研究方法本研究采用数据挖掘技术，对柳成刚教授近五年内治疗的感染后咳嗽病例进行回顾性分析。
具体方法如下：1. 数据收集：收集柳成刚教授近五年内治疗的感染后咳嗽病例资料，包括患者基本信息、病史、体格检查、实验室检查、影像学检查、治疗方案及治疗效果等。
2. 数据清洗：对收集到的数据进行清洗和整理，去除重复、错误或缺失的数据。
3. 数据挖掘：采用统计学方法和机器学习方法，对清洗后的数据进行关联规则挖掘、分类和聚类分析等。
4. 结果分析：根据数据挖掘结果，分析柳成刚教授治疗感染后咳嗽的经验和方法，总结其治疗效果及影响因素。
四、研究结果1. 柳成刚教授治疗感染后咳嗽的方案多样，主要包括中药、西药、中西医结合治疗等多种方法。
其中，针对不同病因和病程的病例，柳教授会制定个性化的治疗方案。
2. 通过数据挖掘，我们发现柳成刚教授在治疗感染后咳嗽时，注重辨证施治，根据患者的具体病情，灵活运用中药和西药，取得了较好的治疗效果。
医学数据挖掘研究 陈彬玫① ① 成都市郫县中医医院，610225 摘 要 当今医疗数据海量增长，利用数据挖掘找出对各类医疗决策有价值的知识迫在眉睫。本文介绍了大数据时代背景下医学数据的内容和特点，并研究了数据仓库构建医疗信息化知识平台的动力、关键技术，最后总结了医学数据挖掘挑战。
关键词 医学数据；数据挖掘；数据仓库； 1 引言 以计算机技术为核心的信息与通信技术凭借互联网的飞速发展，大大地促进了医疗卫生行业各个应用领域和行业的发展，形成了包括医院信息系统、公共卫生信息系统、远程医疗、家庭护理和区域协同医疗等数百亿的医疗卫生ＩＣＴ产业，并得到了学术界和工业界的广泛重视。医疗信息化的发展，也促进了医疗数据的爆炸性增长。 但是，医疗信息化也面临很多问题。在资源利用方面，大病小病都找三甲医院，优质医疗资源紧张，医生的经验与精力也有限，没有充分发挥医生的价值。在医患信息交流方面，信息缺乏，信息不对称。民众医学健康、预防、康复知识匮乏，信息化建设的过程中也缺乏病人的主动参与。对于医疗行业本身，患者个体差异大，医疗疾病种类繁多，复合疾病常见，关系复杂，很难标准化、自动化。在医学认知方面，新的疾病不断产生和变化，医疗发展水平还有未知领域。 人的健康是开展医疗信息化的最终目的，也是国家投入巨资推动医疗信息化的出发点和落脚点。目前，区域医疗信息化是投资的重点，其主要内容是以电子病历和电子档案为基础的数据集成和共享。在这些信息系统的基础上，医疗服务将从传统经验分析和临床试验发展到从海量医疗健康数据中挖掘医疗知识，利用信息化技术创造优质的医疗服务惠及广大民众。
2 医学数据挖掘的研究动力 2.1 伦理需求 身体健康是人类社会的本质需求。因此，医疗信息化的根本使命是保证人们身体健康，满足个性化医疗服务，最大限度保证公民的医疗质量和医疗安全。通过信息化建设和数据挖掘平台的建设，可以促进现代医疗模式的应用，大大扩展了医疗服务的活动范围。进而使得社会获得巨大的信息化红利，提高人们的生活水平和生活质量。
2.2 经济效益 医疗行业是继电信行业之后最有可能深入广泛开展数据挖掘并从中获得实际效益的行业之一。医疗行业是具有大量现金流的行业，完全有能力通过开展数据挖掘。作为根本的民生举措，国家也在持续加大投入。计世资讯《2013年中国医卫行业信息化建设与IT应用趋势研究报告》的研究结果显示，2012年中国医卫行业IT投入达185.6亿元，较2011年同比增长22.6%；2013年医卫行业信息化建设投入将继续保持理性状态，呈现平稳增长趋势。2013年中国医卫行业的IT投资规模约为225.5亿元人民币，较2012年同比增长21.5%。如下图所示。 图1 2011-2013年中国医疗行业信息化投资规模 通过开展数据挖掘，医疗单位可以提升医疗服务质量，增加医疗项目，降低医疗费用和医疗风险。
2.3 数据资源 医疗行业具有丰富的第一手的数据资源。医院每天都在产生数据，人们在生活的过程中时时刻刻在产生数据指标。这些数据通过建模、抽取、加载和转换，经过计算机的处理，将成为个人医疗服务和疾病诊断的宝贵资料。
3 医学数据的内容及特点 3.1 种类多样和模式多态 医学数据产生于医院的日常经营过程中，既包括医院管理信息，也包括临床医疗信息。医学数据具有多种形式，包括影像、信号、纯数据、文字以及用于科普、咨询的动画、语音和视频信息等，医学数据的多样性是它区别于其他领域数据的最显著特征[1-4]。
3.2 异质性 医生和患者沟通过程是一种社会性沟通过程，其中的诊断数据采集难度大，不易标准化。这给数据的建模和集成带来巨大挑战。
3.3 数据的隐私性 医学资料是关于人的资料，涉及隐私、伦理、法律和社会方面的问题。因此医学数据挖掘者有义务和职责在保护患者隐私的基础上进行科学研究，并且确保这些医学数据的安全性和机密性[1-4]。文献[7,9]探讨了隐私性的解决方案。
3.4 不完整性 由于疾病的个体差异以及诊治医生的不同，许多医学信息的表达和病案记录本身就具有不确定性和模糊的特点，有一定的主观性。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[1-4]。
3.5 时间性 人的生命和就诊记录都是时间的函数，医学检测的波形、图像也是时间的函数，这些数据具有时间序列性。
3.6 冗余性 医学诊疗记录的社会化属性决定医学数据是现实社会反映，必然存在很多冗余的数据。 4 医学数据挖掘平台的构建 4.1 数据仓库的概念 数据仓库之父Bill Inmon在1991年出版的“Building the Data Warehouse”一书中所提出的定义被广泛接受——数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策(Decision Making Support)。
这是一个偏向学术的定义，却非常准确的界定了数据仓库与其他数据库系统的本质区别。数据库是一种通用平台，建立于严格的数学模型之上，用来管理企业数据，进行事务处理，完成相关业务。而数据仓库没有严格的数据理论，更偏向于工程，它不是花钱就可购买到的成品，而是企业一个日积月累的建立过程，它的应用对象是不同层次的管理者，它的数据源是多种数据源，库中数据无须修改删除，主要是大规模查询和分析，因此要求有大量的历史数据和汇总数据。
4.2 医学数据挖掘的过程 数据仓库的目的就是在多个维度整合和归纳数据，包括数据清洗、数据集成、数据转换、数据加载（ETL过程）等（如图2所示）。数据仓库可以看作是数据挖掘的一个重要过程。另外，数据仓库还提供OLAP工具用于交互分析：多维数据在不同粒度上的分析——方便高效的数据整合和挖掘。可以继承到OLAP操作中的数据挖掘工具包括：关联分析、分类、聚类和预测等（这些操作都可以增强知识的挖掘）。因此数据仓库是医学数据挖掘的一个非常重要的平台。 图2 数据挖掘的过程 4.3 数据仓库构建的关键技术 图3展示数据仓库的子模块，其中三个模块是非常重要的，分别介绍如下：
图3 数据仓库的模块组成 4.3.1 数据建模 数据的建模主要解决数据异构和异质的问题。其主要任务是将多个异构数据源，多种业务的数据，采用合适的数据拓扑承载数据，使其在业务系统中能够更好的组织和展示，这是解决数据异构的问题。而对于数据本身，则需要准确的抽象，例如，如何抽象和表示数据，一个业务数据可以抽象为多少个measurement，多少个counter，这是解决数据异质的问题。另外，还需要对数据的维度建模，根据医学数据的特点，可以抽象出多少种数据的维度，例如时间、业务对象等，以及在这些维度上如何做数据的聚合。 4.3.2 ETLoad设计 ETLoad是指数据的抽取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load），主要完成原始数据向模型数据的转化工作。ETLoad首先是要处理海量的数据流，能够在多个进程之间如在均衡。在获取文件之后要能够解析多种格式的文件并加载入库。在多层的数据集成系统中，ETLoad还需要上层数据集成系统传递数据。ETLoad还需要完成数据按照多个维度的汇聚工作。多维数据立方体操作已有大量研究。 4.3.3 OLAP设计 OLAP主要完成数据上卷（Roll-up）、下钻（drill-down）、切片（Slicing、Dicing）等工作。上卷（Roll-up）又称为整合（consolidation），即是数据的聚合，使得数据在一个或者多个维度积累和计算。上卷（Roll-up）就是为了预测趋势。相反，下钻（drill-down）是使得用户查看数据细节的技术，Slicing是指抽出OLAP空间中特定集合的数据； Dicing是指从不同视角查看数据片。
4.4 医疗数据挖掘平台服务框架 数据仓库是数据挖掘的基础数据存储平台，是面向多维数据分析的基础库[5,6]。在数据仓库之上，可以构建各种数据挖掘算法库和个性化医疗服务的推荐系统等，文献[2]提出了一种数
据挖掘平台服务框架(如图4所示)。
图4 医疗数据挖掘平台服务框架 5 医学数据挖掘的挑战 5.1 多学科交叉 医学数据挖掘涉及医学、统计、计算机等多个学科，研究内容偏向前沿问题和尚未解决的问题，在数据尺度增加的情况下，问题更加复杂。生物医学工作者往往不能掌握复杂的分析工具，计算机科学工作者缺乏相应的医学背景，因此，培养能够在多个学科内长期积累和沉淀的数据人才至关重要。另外，从工具的角度来讲，把数据挖掘的流程模块化，把数据挖掘的工具组件化，把数据挖掘的过程智能化，可以大大的提供医学工作者的效率。文献[1]探讨了医学工作者对于数据挖掘的“望而却步”心理和高校医学教育中的知识结构问题。
5.2 数据的集成和共享 数据的集成和共享，避免信息孤岛是行业信息系统的共同目标，在医疗行业实现该目标的挑战则更大。其原因主要是业务本身的复杂性和数据的多样性，各个医疗部门在构建系统之初，不可能采用统一的平台，这势必为后期数据集成带来困难。
5.3 统一数据接口 各个医疗部门采用不同厂商的硬件和软件，在内部数据格式上更是千差万别。为了开展有效的数据挖掘，制定统一数据接口标准至关重要。
5.4 数据隐私性问题 医疗机构数据分析技能的不足导致对第三方分析机构的依赖，同时也引入了医疗敏感信息的泄露问题。文献[7]探讨了医学数据挖掘中隐私性保护，通过数据库表的映射实现病人隐私信息的保护。文献[8]综述多种面向数据库的隐私保护技术，如下表所示。
表1 隐私保护技术的对比分析 技术名称 主要优点 主要缺点 基于数据失真的隐私保护技术 计算开销小；实现简单 数据失真；严重依赖于数据, 不同数据需设计不同的算法 基于数据加密的隐私保护技术 数据真实、无缺损；高隐私保护度 计算开销、通信开销大 部署复杂, 实际应用难度较高 数据匿名化 适用于各类数据、众多应用, 算法通用性高 能保证发布数据的真实性实现简单 存在一定程度的数据缺损；存在一定程度的隐私泄露；实现最优化的数据匿名开销较大
6 总结 本文主要对医疗数据挖掘的相关概念与技术做出归纳与总结，下一步工作是在目前工作的基础上研究数据挖掘在中医院医疗系统中的应用。
参考文献 [1]龚著琳, 陈瑛, 苏懿, 等. 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, 2010, 30(011): 1420-1423. [2]吴信东, 叶明全, 胡东辉, 等. 普适医疗信息管理与服务的关键技术与挑战[J]. 计算机学报, 2012, 35(5): 827-845. [3]黄秋燕, 金京皓, 沈岳龙, 等. 数据挖掘在医学信息中的应用[J]. 医学信息: 上旬刊, 2010, 23(016): 2503-2506.
