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电子病历中可视化数据挖掘技术的应用

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电子病历中可视化数据挖掘技术的应用

The Application of Visual Data-mining in Electronic Medical Records

(1.泰山医学院;2.泰安市中心医院)

王玫

张兰华

张月东

WANG Mei ZHANG lan-hua ZHANG Yue-dong

摘要:医院数据库是一个复杂数据库,包括电子病历、医学影像、病理参数、化验结果等,电子病历是用电子设备保存、管理、传输和重现的数字化的病人医疗记录,难以直接进行数据挖掘,使用医学文本数据挖掘的方法,帮助医生分析隐藏在病历数据中的信息和对治疗方案进行研究,再使用集成视图将疾病相关的所有病历数据信息集成显示在一起,可以发现其中的医学诊断规则和模式,从而辅助医生进行疾病诊断,对现有的HIS 进行改进和完善。关键词:医学数据挖掘;医院信息系统;可视化;电子病历中图分类号:TP392文献标识码:A

Abstract:The hospital database is a complex database,including electronic medical records,medical imaging,pathological parame -ters,test results,etc.Electronic records are stored by electronic equipment,it manages transmits and reproduces digital patient medi -cal records,it is difficult directly to data mining,Using text data mining by medical methods to help doctors analyze the data hidden in the medical information and research the treatment programs,while helping doctors revealed the relationship between different https://www.wendangku.net/doc/3416635885.html,ing the integrated view of all medical records will be disease-related data integrated display together,helping find one of the med -ical diagnosis rules and patterns,which assist physicians in disease diagnosis,and improve the hospital information system more per -fectly.

Key words:Medical data mining;Hospital Management Information System;Visualization;Electronic medical records

文章编号:1008-0570(2011)07-0239-02

1HIS 系统的发展

随着医院信息化建设的发展,医院的各种信息已逐步实现数字化,比如医院信息系统HIS(Hospital Management Information System)的实施,大大提高了医院的管理水平和管理效率,也为病患的就诊带来了很大的便利,HIS 不仅仅要帮助医院内部提高

管理水平、

改善服务质量,还要求它能及时、准确地向医保部门提供病人结算数据报表,同时也必须能够提供合法的、合格的、保证医院利益的相关临床信息。因而,HIS 建设也相应地从以收费为核心的管理信息系统逐渐转向以病人为中心的临床信息系统,以进一步满足医疗服务质量的需求。

2HIS 系统中的电子病历

2.1病历信息的特点

病历是病人在医院诊断治疗全过程的原始记录,含有首页、病程记录、检查检验结果、医嘱、手术记录、护理记录等,其中既有结构化信息,也有非结构化的自由文本,还有图形图像信息。电子病历是用电子设备(计算机、健康卡等)保存、管理、传输和重现的数字化的病人医疗记录,取代手写纸张病历。对病历数据进行相应的处理,可以更好的帮助医生分析隐藏在病历数据中的信息和研究制定治疗方案,同时帮助医生揭示和发现不同数据之间的关系,为疾病的治疗提供帮助。

2.2电子病历信息的内容

目前电子病历多数采用以问题为中心的描述方式进行临床数据的描述,即SOAP(Subjective objective assessment plan)方

式来分类描述,主要内容如下:

(1)Subjective(病人主观感觉):包括病人主诉、

症状、发病时间、

现在病史、过去病史及个人史等。如:呼吸短促,咳嗽,发热。(2)objective(客观的检查结果):包括临床检查结果、

各种医技检查结果、实验室检查结果等。如:血压150/90mmHg,脉搏95次/min,体温39.3度。

(3)Assessment(诊断评估):包括医技科室的检查报告,临床科室的诊断和印象。如:急性支气管炎。

(4)Plan(治疗计划):包括各种处置、

医嘱、处方。如:阿司匹林胶囊,每日2次。

病历的这种描述方法几乎包括了医疗上的所有数据,而且很好地对数据进行了分类,具有较好的结构。由于是对病历数据进行集成可视化,所以也采用这种分类方式。

3可视化数据挖掘技术在HIS 中的

作用

随着医院信息系统和数字医疗设备的广泛应用,医院数据库的信息容量不断膨胀。数据库技术的发展解决了海量数据的存储和数据检索的效率问题,但无法改变“数据爆炸但知识贫乏”的现象。如何充分利用这些宝贵的医学信息资源来为疾病的诊断和治疗提供科学的决策,促进医学研究,已成为人们关注的焦点。数据仓库及数据挖掘(Data Mining,DM)可以从大量数据中提取出可信的、新颖的、有效的并最终能被人理解的模式的处理过程,医学数据挖掘是一门涉及面广、技术难度大的新兴交叉学科,需要从事智能信息处理、计算机、应用数学的科研人员与医务工作者通力合作。将数据挖掘技术应用到医学信息数据库中,可以发现其中的医学诊断规则和模式,从而辅助医生进行

王玫:硕士讲师

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《微计算机信息》2011年第27卷第7期

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疾病诊断。

医院数据库包括电子病历、医学影像、病理参数、化验结果等,而目前数据挖掘技术主要应用于以结构化数据为主的关系数据库、事务数据库和数据仓库,对复杂类型数据的挖掘尚处在

起步阶段。

结合医学信息自身具有的特殊性和复杂性,处理好挖掘过程中的关键技术,医学数据挖掘将有广阔的应用前景。

4可视化数据挖掘在病历信息中的

应用

4.1可视化数据挖掘技术

处理海量数据的主要工具是建立数据仓库,并用来支持管理决策,它侧重于对历史数据进行组织和管理,提供有效的数据存储和访问手段。

可视化的基本思想就是使用图形和图像来表征数据,将隐藏在大量数据中的信息以相对直观、易于领会的图像方式表达出来,从而加快获取信息的速度。数据可视化是对大型数据库或数据仓库中的数据的可视化,是数据分析过程中必不可少的一个阶段。在数据可视化方面,目前的研究方向主要是将关系数据库或数据仓库中的数据,从不同的抽象层次将属性、维度进行联合之后,以不同的呈现形式展现给用户,将数据的各个属性值以多维数据的形式表示,可以从不同的维度观察数据,从而对数据进行更深入的观察和分析。

可视化数据挖掘技术是可视化技术和数据挖掘技术的有机结合,是一种新颖而且有效的大数据集挖掘方法。是数据挖掘技术发展的必然,它涉及到计算机图形学图像处理,计算机辅助

设计,计算机视觉和人机交互技术多领域。

随着数据量的递增和数据信息的复杂化和多元化,对于用户来说挖掘出的结果信息

复杂难以理解。

可视化数据挖掘的目的是使用户能够交互地浏览数据,挖掘过程等,当所要识别的不规则事物是一系列图形而不是数字表格时,人的识别的速度是最快的。所以如果将挖掘出的中间结果或最终结果以人们容易理解的图形、图表和图像等直观的表现方式来表示,能大大地加深用户对挖掘结果的理解。

4.2医学数据挖掘的过程

医学数据的特点使得医学数据挖掘与常规的数据挖掘之间存在较大的差异,但医学数据挖掘仍遵循一般的知识发现过程,可按以下几个步骤进行。

1理解应用领域。这一阶段主要包括确定医学研究的问题和目标,熟悉当前解决此类问题的主流方法,理解相应的医学领域知识,确定医学数据挖掘的目标和结论的评估标准。

2理解数据。这个过程要求初步确定数据挖掘需要的数据属性,并从原始数据库中小规模采样进行初步挖掘试验,将试验结果与上一步骤所确定的挖掘目标进行对照比较,必要时更新数据属性。

3准备数据。这是决定整个医学数据挖掘结论正确与否的关键性步骤。由于医学数据的冗余性特征,需要在重要性和相关性检验的基础上采样以消减数据;又由于医学数据的多样性,我

们必须针对各种类型的数据采取相应的数据预处理方法。

通过这个步骤的数据准备,将原始数据转换为特定数据挖掘方法所需要的数据形式。

4数据挖掘。这是医学知识发现过程中的另一个关键性步骤。这一步骤包括建模技术的选择,训练与检验程序的确定,模型的建立与评估。数据挖掘的精确度在很大程度上取决于挖掘方法与研究目标的匹配程度。

5评估所得到的知识。对医学数据挖掘的结论进行医学解

释,并与最初的研究目标相比较。

追溯整个数据挖掘过程中可能存在错误的步骤,并且寻找其解决的方法。通过使用各种挖掘方法,选择最佳的算法,得到最有效的模型。

6应用所发现的知识。

在应用所得知识的过程中,要有计划性地实施和控制,发现和解决实施过程中出现的问题,并对应用情况进行阶段性总结,指导今后的实际应用。

4.3医学文本数据挖掘的方法

病历中的信息复杂多样,医学文本信息中,医学专家对影像、信号或者其它临床数据的解释是非标准化的,难以直接进行数据挖掘,因此需要对文本数据进行标准化处理。文本挖掘虽然是从数据挖掘发展而来的,但并不意味着将数据挖掘技术简单应用到文本集合上就可以实现文本挖掘。

相对于数据库挖掘而言,文本挖掘技术还不成熟。影响文本挖掘发展的主要原因有:文本数量巨大,但结构不统一,且经常处于动态变化中,导致从中获取知识比较困难;基于语法、逻辑和统计的传统自然语言理解理论、方法与技术虽然在语言表层和浅层进行了大量的研究,但并未在这一关键问题上取得实质性的进展,同时,自然语言理解理论在语言的深层处理方面也没有取得根本性的突破,这使得基于自然语言处理的文本处理的准确度还不够高,文本挖掘的效果还不够理想。文本挖掘是采用计算语言学的原理对文本信息进行抽取的研究和实践,一般处理过程如图1所示。

图1文本挖掘的处理过程

4.4数据挖掘可视化技术在病历信息中的应用

数据挖掘可视化技术在病历信息中的应用包括:第一个主体是病历信息数据仓库系统,它是分析的基础。第二个主体是数据分析,它从数据仓库中提取综合数据和信息,用以验证一些判

断,借以验证大量数据的内在本质。

第三个主体是数据挖掘可视化分析。对某种疾病的病因进行分析。利用非常直观的直方图或拼图等形式观察出各种因素在此类疾病形成过程中的作用。并对其费用、住院天数、治疗方案等进行分析,以便医生能及时总结经验,找出最佳的治疗方案和手段,既可以缩短了病人的就诊时间,又减轻了病人的负担。

病历数据具有涉及面广、种类繁多、复杂和多维等特点,并且不同疾病的病历数据有着不同的特点和数据类型。病历集成可视化视图一方面是对病历数据进行可视化显示,另一方面则是将相关的所有病历数据进行集成,即可以全部显示在同一个界面上,以便于对数据进行综合分析。

主要将病历集成视图分为两个部分进行显示:(1)典型症状区域

对病历数据进行研究,分析出在该种病症的诊断、治疗中最关心的数据,能反映出该病的典型的特征。将这些信息单独提取出来,能够帮助医生快速了解患者的病情。

(2)治疗计划区域

由于治疗前后病历数据之间是具有一定联系的,治疗后的病历数据直接反映了治疗的效果。所以有必要反映出治疗前后病历数据之间的逻辑关系,同时允许显示病人不同阶段的数据,以便于医生针对该阶段的数据进行分析。

总结:(下转第151页)

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图3中左边是数据采集端,其采集到的人体生理信号,通过蓝牙上传到手机;手机实时的接收数据采集端传输过来的数据,经过一些处理将各项生理数据实时的展现出来。用户可通过手机实时看到自身的基本生理参数。通过这些基本的参数,用户就可以追踪自身的健康状况,防止疾病的突发或进行日常的数据存储。图中右边是远程生理数据分析平台,手机通过3G 网络将采集端传输过来的生理数据再上传到该平台。该平台可对上传的生理数据做进一步的挖掘和分析,并可将分析的结果反馈给手机终端。分析平台还提供一个可让用户登录查看的WEB 站点,用户通过自己的ID 登录到该系统就可查看自己的数据情况和分析结果。同时该平台所有的生理数据还可为政府的医疗政策提供原始数据来源。

本文作者创新点是基于智能手机的多种人体生理参数的健康监护系统,具有便携,实时,高效及信息化等特点。

本文无抄袭,作者全权负责版权事宜。参考文献

[1]杨思军,郝继飞等.基于智能手机的心电无线监护系统[J].微计算机信息.2009,9-2:46-47.

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作者简介:曾繁贰(1982.12),男(汉族),广东人,华南师范大学,电路与系统专业在读硕士研究生,主要方向为智能仪器及仪表。Biography:ZENG Fan -er (1982.12),Male (Han nationality),GuangDong,A postgraduates of South China Normal University,Major in Circuits and Systems,The main direction is Intelligent instruments and meters.

(510631广州华南师范大学)曾繁贰钟清华

(518055深圳中国科学院深圳先进技术研究院)曾繁贰

张静萌于建业

(South China Normal University,Guangzhou,510631,China)ZENG Fan-er ZHONG Qing-hua

(Shenzhen Institutes of Advanced Technology,Chinese Acade -my of Sciences,Shenzhen,518055,China)ZENG Fan -er ZHANG Jing-meng YU Jian-ye

通讯地址:(510631广州华南师范大学)曾繁贰

(收稿日期:2010.11.08)(修稿日期:2011.02.08)

(上接第240页)

可视化数据挖掘技术可以帮助医生分析和获得隐藏在电子病历这些数据中的信息和规律,使用集成视图将疾病相关的所有病历数据信息集成显示在一起,来帮助医生综合分析和利用这些病历数据,为患者进行有效的诊断和治疗。通过对现有的

医院信息系统进行改进和完善,促进医学领域中科研、

教学以及临床诊断的巨大变化,同时也给计算机技术在医学领域中的应用开辟了广阔的空间。

本文作者创新点:由于电子病历的复杂性和海量存储,直接查阅其关联性十分不便,将可视化数据挖掘技术应用于HIS 中的电子病历信息,可以更直观方便地查询数据,并且可以帮助医生综合分析和充分利用这些病历数据。

作者对本文版权全权负责,无抄袭.参考文献

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作者简介:王玫(1980-),女(汉族),山东泰安人,硕士,讲师,研究方向:计算机软件应用及理论。

Biography:WANG Mei(1980-),Gender(Han);master,lecture,en -gaging in software application and theory.

(271016山东泰安泰山医学院信息工程学院)王玫张兰华(271000山东泰安泰安市中心医院骨外科)张月东

(College of Information Egineering,Taishan Medical Unimer -sity,Taian Shandong 271016,China)WANG Mei ZHANG lan-hua

(Department of Orthopedics,The Central Hospital of Taian,Taian Shandong 271000,China)ZHANG Yue-don

通讯地址:(271016山东省泰安市长城路泰山医学院信息工程学院)王玫

(收稿日期:2010.11.08)(修稿日期:2011.02.08)

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电子病历在医院信息系统中的解决方案(电子病历的六大基本功能)

电子病历软件六大基本功能电子病历是医学专用软件，医院通过电子病历以电子化方式记录患者就诊的信息，它一般包括: 首页、病程记录、检查检验结果、医嘱、手术记录、护理记录等等，其中既有结构化信息，也有非结构化的自由文本，还有图形、图像信息。它涉及病人信息的采集、存储、传输、质量控制、统计和利用; 在医疗中作为主要的信息源，提供超越纸张病历的服务，满足医疗、法律和管理的需求。针对电子病历的诸多规范和要求终究需要通过应用软件才能得以落地，电子病历软件应当整合在医院信息系统中，并实现以下六大功能。一、病历信息采集功能电子病历软件能通过手工或设备采集门（急）诊病历信息、住院病历信息和其他电子医疗记录信息。采集的信息应及时、完整，能满足临床工作需要，符合卫生部《电子病历基本规范（试行）》中“使用中文和医学术语，要求表述准确，语句通顺，标点正确”的要求。为实现这些目标，电子病历采集工具在采集文书病历时不但要做到简便易用，还应具备灵活调用医学术语、主动提取敏感指标、对病历内容进行逻辑审查和编辑二维矢量图的功能。灵活调用医学术语是指病历采集工具能根据当前的项目名称或内容及时提供出对应的医学术语用词，使采集的病历信息规范化、结构化。主动提取敏感指标是指采集工具能从采集的信息中搜索到对诊断疾病、治疗疾病有密切关系的一些重要描述或敏感的指标，能按设定的规则引导用户提供这些描述或指标。如阑尾炎病人的“转移性右下腹痛”“结肠充气试验结果”，产科病人的“羊水过少”、“头盆不称”，手术后病人的“切口感染情况”、“引流是否通畅”等，这些描述和指标可能暂未收入到“电子病历基本数据集”或“临床文档基础模板”中，但对于某一疾病而言，这些指标非常重要，只有获取了这些描述或指标后，才能进行临床路径管理，才能实现业务流程的管理。因此病历采集工具不能机械地搬用一些通则而忽视了这些非常重要的个性要求，以免出现“信息很多、基本无用”，“提供的不重要、重要的提供不出”的现象。就目前而言，至少应将卫生部已公布的临床路径管理疾病的敏感指标收集到软件中，以供病历采集工具调用。

浅谈数据挖掘技术及其应用

浅谈数据挖掘技术及其应用數据挖掘就是从海量数据中提取潜在有趣模式的过程。数据挖掘技术现已广泛应用于零售业、金融业、电信、网络安全分析、农业、医疗卫生等领域，研究十分广泛。标签：海量数据；数据挖掘；应用研究一、数据挖掘概念数据挖掘比较公认的定义是由U.M.Fayyad等人提出的：数据挖掘就是从海量数据中提取潜在有趣模式的过程[1]。还有一些术语，具有和数据挖掘类似但稍有不同的含义，如数据库中知识挖掘、知识提取、数据/模式分析、数据考古等。数据挖掘技术最初是面向应用层面的，不光可以实现检索和统计专门数据库的操作，还能够在大量的数据集中实现小型、中型乃至大型系统的分析、归纳、推理等工作。二、数据挖掘的基本任务数据挖掘的目的就是发现有用的知识（即概念、规则和模式）。数据挖掘的基本任务主要有以下几个方面：（1）分类与预测。分类属于有监督的学习，在构建分类模型之前，在数据源中选取训练集数据并作分类标记，然后运用分类模型对训练集数据进行分类，实在是按照样本属性相近的划入一类，最后将完成训练的分类模型应用到在未知类别的数据集中，获得相应的分类。预测是依据历史数据和现有的数据建立两种或两种以上变量间相互依赖的函数模型，然后进行预测或控制。（2）聚类分析。聚类分析是在识别数据的内在规则后，将数据分成相似数据对象组，从而获得数据的分布规律，划分的原则是不同组间距离尽可能大，组内距离尽可能小。聚类分析进一步是打算从一组杂乱的数据中发掘隐藏其中的分类规则。聚类分析与分类模式模型不同，分类模式是使用有标记样本构成的训练集的一种有监督学习方法，则聚类模型是使用在无标记的数据上的一种无监督学习方法。近年来，聚类分析在图像处理、商业分析、模式识别等有广泛应用。（3）关联规则。关联分析是通过对数据集中数据之间隐藏的相互关系的分析，揭露了具有相同类别的数据之间未知的关系。关联分析就是将给定一组项集和一个记录集合，

电子病历基本数据集标准WS445-2014-术后首次病程记录子集(2020年最新)

排序内部标识符数据元标识符（DE）数据元名称 1HDSD00.14.140DE01.00.014.00住院号 2HDSD00.14.062DE08.10.026.00科室名称 3HDSD00.14.007DE08.10.054.00病区名称 4HDSD00.14.003DE01.00.019.00病房号 5HDSD00.14.002DE01.00.026.00病床号 6HDSD0O.14.030DE02.01.039.00患者姓名 7HDSD00.14.115DE02.01.040.00性别代码 8HDSD00.14.074DE02.01.026.00年龄(岁） 9HDSD00.14.075DE02.01.032.00年龄（月）10HDSD00.14.046DE09.00.053.00记录日期时问11HDSD00.14.089DE06.00.093.00手术及操作编码12HDSD00.14.093DE06.00.094.00手术名称 13HDSD00.14.094DE06.00.187.00手术目标部位名称14HDSD00.14.095DE06.00.221.00手术日期时间15HDSD00.14.063DE06.00.073.00麻醉方法代码16HDSD00.14.088DE05.10.063.00手术过程 17HDSD00.14.101DE05.01.025.00术后诊断名称18HDSD00.14.100DE05.01.024.00术后诊断编码19HDSD00.14.119DE05.01.070.00诊断依据 20HDSD00.14.142DE09.00.119.00注意亊项 21HDSD00.14.117DE02.01.039.00医师签名 22HDSD00.14.076DE09.00.053.00签名日期时间23 24

数据挖掘技术及其应用

数据挖掘毕业论文 ---------数据挖掘技术及其应用摘要：随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术，是一类深层次的数据分析方法。本文介绍了数据库技术的现状、效据挖掘的方法以及它在Bayesian网建网技术中的应用：通过散据挖掘解决Bayesian网络建模过程中所遇到的具体问题，即如何从太规模效据库中寻找各变量之间的关系以及如何确定条件概率问题。关键字：数据挖掘、知识获取、数据库、函数依赖、条件概率一、引言：数据是知识的源泉。但是,拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中,从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息,然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流,但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去,我们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而,由于知识工程师所拥有知识的有局限性,所以对于获得知识的可信度就应该打个折扣。目前,传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力,数据挖掘技术就应运而生。数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出,人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理,但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理,使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足,并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练,得到数据对象间的关系模式,这些模式反映了数据的内在特性,是对数据包含信息的更高层次的抽象[1]。目前,在需要处理大数据量的科研领域中,数据挖掘受到越来越多

电子病历系统功能规范

电子病历系统功能规范（试行）第一章总则第一条为规范医疗机构电子病历管理，明确医疗机构电子病历系统应当具有的功能，更好地发挥电子病历在医疗工作中的支持作用，促进以电子病历为核心的医院信息化建设工作，根据《中华人民共和国执业医师法》、《医疗机构管理条例》、《病历书写基本规范》、《电子病历基本规范（试行）》和《电子病历基本架构与数据标准（试行）》等法律、法规和规范性文件，制定本规范。第二条本规范适用于医疗机构电子病历系统的建立、使用、数据保存、共享和管理。第三条电子病历系统是指医疗机构内部支持电子病历信息的采集、存储、访问和在线帮助，并围绕提高医疗质量、保障医疗安全、提高医疗效率而提供信息处理和智能化服务功能的计算机信息系统，既包括应用于门（急）诊、病房的临床信息系统，也包括检查检验、病理、影像、心电、超声等医技科室的信息系统。第四条本规范是医疗机构建立和完善电子病历系统的功能评价标准，侧重于提高医疗质量、保障医疗安全、提

高医疗效率相关的重要功能，不涉及实现各项功能的技术和方式。第五条电子病历系统功能分为必需、推荐和可选三个等级。必需功能是指电子病历系统必须具备的功能；推荐功能是指电子病历系统目前可以暂不具备，但在下一步发展中应当重点扩展的功能；可选功能是指为进一步完善电子病历系统，医疗机构根据实际情况选择实现的功能。第二章电子病历系统的基础功能第六条电子病历系统应当具有用户授权与认证、使用审计、数据存储与管理、患者隐私保护和字典数据管理等基础功能，保障电子病历数据的安全性、可靠性和可用性。电子病历的管理以建立数据中心为基础，实现信息实时上传和自动备份到医院数据中心和第三方存储中心，在设定一定权限的基础上实现数据资源的共享，并保障数据安全。第七条用户授权功能包含以下功能要求：（一）必需的功能： 1.创建用户角色和工作组，为各使用者分配独立用户名的功能。 2.为各角色、工作组和用户进行授权并分配相应权限，提供取消用户的功能，用户取消后保留该用户在系统中的历史信息。

医院信息数据挖掘及数据可视化

中国科技信息2014年第22期·CHINA SCIENCE AND TECHNOLOGY INFORMATION Nov.2014 信息技术推广 -115- 概述近些年来，信息技术快速发展，现代计算机信息应用技术在医疗领域发挥了前所未有的作用，大型医院都已经建立了医院信息系统（Hospital Information System，HIS）随着HIS 的广泛使用，数据库中的医院信息不断累积增加。海量数据急剧增加，往往不能得到有效的应用；若没有办法深入理解数据库里面的信息，则将会失去医院信息的价值。所以，当前在医院信息化的建设过程中需要处理的问题之一就是如何充分地利用HIS 数据库中的宝贵信息资源来为临床科研、医院服务质量、医院领导决策、卫生统计等提供科学的依据。随着各医院的HIS 大范围使用运行之后，其HIS 数据库中存储的数据不断增加，数据库中历史数据日益增多。在这种背景情况下，把数据挖掘技术和数据可视化技术应用到处理医院医疗数据上是一个大趋势。数据挖掘技术对部分医疗数据进行了处理，但所得结果不便于理解因而无法为专业人员提供更好支持，而针对传统数据挖掘技术所得到的各种模式能够提供集成统一的接口及多种形式、多种角度、多种维度的直观的可视化展现方式，可以为专业人员提供更强有力的支持。国内外研究现状国外研究现状早在2002年IBM 华生研究中心对以色列的耶路撒冷和哈达萨医院的病人病例，开发了Opal 工具包，对大量的骨髓移植数据进行了可视化显示，这是一个在生物信息学领域的信息可视化技术方面的很好的实用性实例。Brant Chee 等人相继于2008年和2009年提出了健康信息药物治疗方案的可视化和医疗卫生信息的社会可视化。进而实现了信息可视化在医疗领域的应用，并从中发现药物和社会团体之间的关联关系和环境对人的健康状况的影响。美国卡内基梅隆大学的Christopher 等人于2009年提出基于初级保健糖尿病风险的分类和评估的可视化方法。本研究与医学证据、统计降维技术和信息可视化相结合建立一个框架，从而开发信息可视化分类器用于糖尿病风险的评估患者群中。日本岛根大学的Shusaku Tsumoto 等人于2011年。他们提出了包括决策树、聚类分析、MDS 和三维数据挖掘的时空数据挖掘过程。结果表明，大量存储数据的复用为基于医院临床行为的分类表征时间趋势提供有力的工具。葡萄牙的Pedro Pereira Rodrigues 做了预测基于虚拟病人记录的访问日志的生存分析的医院临床报告的可视化的研究。马来西亚的Muhammad Sheraz Arshad Maik 等人从医生的视角研究了电子病历可视化系统在公立医院的使用，用抽象有效的病人数据直观显示，以获取有效信息进而改善病人的护理。美国NeuroMedical 和Vysis 公司利用数据挖掘可视化技术，通过对其趋势分析进行药物筛选，为药品的研发进行蛋白质的分析，对药物副作用进行了探索，发现了药物间的副作用。Marinovm 等人提出通过数据挖掘可视化技术对糖尿病及并发症流行病学进行了研究。国内研究现状在国内，对于医院信息数据挖掘及数据可视化的发展相对较晚。北京大学袁晓如教授带领的北大可视化研究小组在图可视化、轨迹可视化，微博可视化等领域开展了相关的研究工作。浙江大学在医院信息系统的数据挖掘技术、可视化领域开展了相关的研究工作。清华大学的唐泽圣教授是国内较早进行可视化研究的学者之一，其研究领域涵盖了医学、地质学和气象学可视化分析。中科院软件所的田捷教授等在医学可视化领域取得了一些研究成果。浙江大学、北京大学也建立了可视化的国家重点实验室，并在可视化方面做了很多的工作。近几年我国对HIS 进行数据挖掘的研究相对国外较少，我们在银行、移动通信、证券、联通、保险、电信等相关行业虽然已经成功的应用数据挖掘技术，可是当前在HIS 中的应用还处于初始阶段。据报道对HIS 所产生的数据进行挖掘研究的机构，目前在国内有北京协和医院信息中心、解放军福州总医院信息中心等。数据挖掘概述数据挖掘及其在医疗研究中的应用数据挖掘是在1989年提出来的，也称为数据库中的知识发现。挖掘的过程一般由确定挖掘的对象、数据准备、模型建立、数据挖掘、结果分析表述、挖掘应用等阶段组成。当前的医疗机构的数字化增大了医院数据库医疗数据数量。在疾病的诊断、治疗和医疗研究方面都，这些宝贵的医疗信息提现的非常有价值。因此，怎样自动提升和处理医疗数据库，进而提供全局的、精准的保健措施和诊断决策，已经成为提高医院服务质量和促进医院长远发展而必须解决的新问题。医疗数据挖掘就在这种背景下应运而生。数据挖掘应用于医疗方面被提出来之后，生物医疗工程领域就将这一领域应用到其中，并取得了相当大的成果。从指定医疗数据中找到医疗模式类是这项技术的主要功能。在文献中指出，在生物工程领域主要有两类典型的研究方向：描述生理规律或现象；预测和诊断疾病发作。可以发现医疗知识模式主要有：孤立点分析、聚类分析、概念/类别描述、关联分析、演变分析、分类和预测等。所挖掘知识的类型数据挖掘所挖掘的知识大致有几种：事物各方面的特 DOI：10.3969/j.issn.1001-8972.2014.22.043 医院信息数据挖掘及数据可视化齐晨虹?高生鹏兰州交通大学电子与信息工程学院齐晨虹(1989-)，女，河南商丘市人，硕士研究生，主要研究方向为医疗数据挖掘及可视化方向。齐晨虹

数据挖掘及其应用

数据挖掘及其应用 Revised by Jack on December 14,2020

《数据挖掘论文》数据挖掘分类方法及其应用课程名称：数据挖掘概念与技术姓名学号：指导教师：数据挖掘分类方法及其应用作者：来煜摘要：社会的发展进入了网络信息时代，各种形式的数据海量产生，在这些数据的背后隐藏这许多重要的信息，如何从这些数据中找出某种规律，发现有用信息，越来越受到关注。为了适应信息处理新需求和社会发展各方面的迫切需要而发展起来一种新的信息分析技术，这种局势称为数据挖掘。分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。各种分类算法有其自身的优劣，适合于不同的领域。目前随着新技术和新领域的不断出现，对分类方法提出了新的要求。。关键字：数据挖掘；分类方法；数据分析引言数据是知识的源泉。但是，拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中，从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息，然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流，但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去，我

们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而，由于知识工程师所拥有知识的有局限性，所以对于获得知识的可信度就应该打个折扣。目前，传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力，数据挖掘技术就应运而生。数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出，人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理，但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理，使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足，并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练，得到数据对象间的关系模式，这些模式反映了数据的内在特性，是对数据包含信息的更高层次的抽象。目前，在需要处理大数据量的科研领域中，数据挖掘受到越来越多的关注，同时，在实际问题中，大量成功运用数据挖掘的实例说明了数据挖掘对科学研究具有很大的促进作用。数据挖掘可以帮助人们对大规模数据进行高效的分析处理，以节约时间，将更多的精力投入到更高层的研究中，从而提高科研工作的效率。分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。至今已提出了多种分类算法，主要有决策树、关联规则、神经网络、支持向量机和贝叶斯、k－临近法、遗传算法、粗糙集以及模糊逻辑技术等。大部分技术都是使用学习算法确定分类模型，拟合输入数据中样本类别和属性集之间的联系，预测未知样本的类别。训练算法的主要目标是建立具有好的泛化能力的模型，该模型能够准确地预测未知样本的类别。 1．数据挖掘概述数据挖掘又称库中的知识发现，是目前人工智能和领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平

浅谈数据挖掘技术及其应用

１数据挖掘的起源２数据挖掘的定义３数据挖掘的过程３．１目标定义阶段３．２数据准备阶段３．３数据挖掘阶段３．４结果解释和评估阶段面对信息社会中数据和数据库的爆炸式增长，人们分析数据和从中提取有用信息的能力，远远不能满足实际需要。但目前所能做到的只是对数据库中已有的数据进行存储、查询、统计等功能，但它却无法发现这些数据中存在的关系和规则，更不能根据现有的数据预测未来的发展趋势。这种现象产生的主要原因就是缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的有力手段，从而导致“数据爆炸但知识贫乏”的现象。数据挖掘就是为迎合这种要求而产生并迅速发展起来的，可用于开发信息资源的一种新的数据处理技术。数据挖掘（ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ），又称数据库中的知识发现（ＫｎｏｗｌｅｄｇｅＤｉｓｃｏｖｅｒｙｉｎＤａｔａｂａｓｅ，简称ＫＤＤ），比较公认的定义是由Ｕ．Ｍ．Ｆａｙｙａｄ等人提出的：数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在的有用的信息和知识的过程，提取的知识表示为概念（Ｃｏｎｃｅｐｔｓ）、规则（Ｒｕｌｅｓ）、规律（Ｒｅｇｕｌａｒｉｔｉｅｓ）、模式（Ｐａｔｔｅｒｎｓ）等形式。数据挖掘是一种决策支持过程，分析各组织原有的数据，做出归纳的推理，从中挖掘出潜在的模式，为管理人员决策提供支持。ＫＤＤ的整个过程包括在指定的数据库中用数据挖掘算法提取模型，以及围绕数据挖掘所进行的预处理和结果表达等一系列的步骤，是一个需要经过反复的多次处理的过程。整个知识发现过程是由若干挖掘步骤组成的，而数据挖掘仅是其中的一个主要步骤。整个知识发现的主要步骤有以下几点。要求定义出明确的数据挖掘目标。目标定义是否适度将影响到数据挖掘的成败，因此往往需要具有数据挖掘经验的技术人员和具有应用领域知识的专家以及最终用户紧密协作，一方面明确实际工作中对数据挖掘的要求，另一方面通过对各种学习算法的对比进而确定可用的算法。数据准备在整个数据挖掘过程中占的比例最大，通常达到６０％左右。这个阶段又可以进一步划分成三个子步骤：数据选择（ＤａｔａＳｅｌｅｃｔｉｏｎ），数据预处理（ＤａｔａＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）和数据变换（ＤａｔａＴｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ）。数据选择主要指从已存在的数据库或数据仓库中提取相关数据，形成目标数据（ＴａｒｇｅｔＤａｔａ）。数据预处理对提取的数据进行处理，使之符合数据挖掘的要求。数据变换的主要目的是精减数据维数，即从初始特征中找出真正有用的特征以减少数据挖掘时要考虑的特征或变量个数。这一阶段进行实际的挖掘工作。首先是算法规划，即决定采用何种类型的数据挖掘方法。然后，针对该挖掘方法选择一种算法。完成了上述的准备工作后，就可以运行数据挖掘算法模块了。这个阶段是数据挖掘分析者和相关领域专家最关心的阶段，也可以称之为真正意义上的数据挖掘。浅谈数据挖掘技术及其应用舒正渝１、２（１．西北师范大学数信学院计算机系，甘肃兰州７３００７０；２．兰州理工中等专业学校，甘肃兰州７３００５０）摘要：科技的进步，特别是信息产业的发展，把我们带入了一个崭新的信息时代。数据库管理系统的应用领域涉及到了各行各业，但目前所能做到的只是对数据库中已有的数据进行存储、查询、统计等功能，通过这些数据获得的信息量仅占整个数据库信息量的一小部分，如何才能从中提取有价值的知识，进一步提高信息量利用率，因此需要新的技术来自动、智能和快速地分析海量的原始数据，以使数据得以充分利用，由此引发了一个新的研究方向：数据挖掘与知识发现的理论与技术研究。数据挖掘技术在分析大量数据中具有明显优势，基于数据挖掘的分析技术在金融、保险、电信等有大量数据的行业已有着广泛的应用。关键词：数据挖掘；知识发现 Abstract:Key words:The progress of science and technology,especially the development of the information industry,brings us into a brand-new information age.The application of the data base management system has involved all trades and professions,but only the store,inquire and statistic function can be applied,account a little part of the whole database.How to improve the utilization ratio of the information has initiated a new research direction,the data mining and knowledge found theory and technique.The data mining has the advantage in analyzing a large number of data.The data mining analytical technology has been largely used finance,insurance,telecommunication industry,etc..Data mining;Knowledge discovery 收稿日期：２０１０－０１－１５修回日期：２０１０－０２－１１作者简介：舒正渝（１９７４－），女，重庆籍，硕士研究生，研究方向为数据库、多媒体。中国西部科技２０１０年０２月（中旬）第０９卷第０５期第２０２期总38

电子病历功能说明

第一章电子病历系统概述第一节设计思想与系统架构设计思想电子病历系统的建立和完善，将医院带入全新的数字化医院时代：医院的管理、决策、医疗科研、医疗服务等将有全面的数据支持；更好的制定实施各种标准操作规程（SOP），实现医院管理决策的数字化和制度化、医疗服务的标准化、以及组织全院进行科研攻关、对大部分疾病进行标准化治疗等功能。医院信息化将以电子病历为基础、以病人信息为中心的高度集成化的新一代医院信息管理系统，支持影象存档与通信系统（PACS）、远程医疗、预约服务、医疗保险、信息发布、电子商务、社区医疗服务等功能。我公司将与医院建立长期友好的紧密合作的伙伴关系，为医院在医疗、管理及科研方面实现新的腾飞服务；为医院院成为代表我国最高水平的当代医院管理系统的一面旗帜服。成功的医疗组织将会具有这样一种普遍的能力：管理和控制病人电子资料和影像信息的高效传送、存储，并能够让这些宝贵的信息资源充分利用起来。具有如此能力的医疗机构将通过提高生产力、改善工作流程、增强服务能力而具有无比强大的竞争力。医院电子病历系统的建立，可为医院的医疗、科研、教学和医院管理等方面提供主动、方便快捷和高效的数据服务，包括各种疾病数据检索与分析、智能知识库、医疗数/质量统计、医疗评价、健康评估、经济统计分析等等。该系统的建设的将可以有效达到以下目标： (1) 优化医院的管理模式，以数字化管理、信息化管理为核心，形成先进的医院管理理论和医院管理模式。 (2) 建立医院内部完善的医院信息处理系统，最大限度地服务于病人和医护人员。 (3) 建立医院的办公自动化系统。 (4) 建立高度信息化的医疗研究与教学系统。 (5) 建立完善的医学交流体系，通过现代的通讯、信息手段，达到随心所欲的医学交流，可极大地推动医学的发展。

基于大数据的数据挖掘技术与应用

基于大数据的数据挖掘技术与应用发表时间：2019-07-17T12:49:19.997Z 来源：《基层建设》2019年第12期作者：汪洋 [导读] 摘要：科技前进的步伐越来越快，数据挖掘与传统行业相结合，在各行各业展现出了十分强大的生命力。中国联合网络通信有限公司黄石市分公司湖北黄石 435000 摘要：科技前进的步伐越来越快，数据挖掘与传统行业相结合，在各行各业展现出了十分强大的生命力。本文从数据挖掘的基本概念和功能谈起，进一步再分析其在金融和人力资源两个方面的具体运用。关键词：数据挖掘；大数据；金融；人力资源一、数据挖掘的概念和功能（一）数据挖掘概念。数据挖掘是指从庞大繁杂的数据中通过算法搜索隐藏于表面数据背后信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习和模式识别等多种方法来实现上述目标。（二）数据挖掘的方法和过程。数据挖掘的理论技术一般可分为传统技术和改良技术两支。就传统技术而言，以统计分析为主要代表；就改良技术而言，以决策树理论、类神经网络和规则归纳法等为主要代表。（三）数据挖掘的主要功能。数据挖掘的功能十分强大，在与各行各业结合之后，都能为各行业带来新的发展契机。一般来说，数据挖掘的功能分为两类：一类是描述性功能，是指对目标数据的属性进行特征描述；另一类是预测性功能，是指对当前数据进行归纳，以进行发展趋势的预测。二、数据挖掘技术的应用实践（一）在金融方面的应用。大数据金融以庞大繁杂的数据作为基础，利用如互联网等信息化技术，分析处理对客户的消费数据，将客户及时全面的信息及时地反馈给金融企业，如此一来，使得金融企业给零散化的客户群体提供定制化的服务成为可能。数据挖掘技术在金融领域的表现十分优异，在第三方支付、p2p网络借贷、供应链金融、互联网消费金融等方面均有广泛的运用。就第三方支付而言，因为其运用场景多样化，使用方便快捷，因而，第三方支付与上下游的交易者联系紧密。当相关数据累积到一定程度时，便可推出更多的增值服务，进一步增加利润来源。在众多增值服务中，近年来，值得一提的是由蚂蚁金服推出的蚂蚁花呗。蚂蚊花呗本质上而言是一款消费信贷产品。蚂蚁花呗利用大数据，以自身的风控模型为基础，结合对消费者在互联网上的各种网购情况、支付习惯、信用风险等的分析结果，对不同的用户根据其近期的消费情况给予不同数额的消费额度。第三方互联网支付交易规模由于互联网理财等大额交易场景的推动保持高速增长。在2013年，第三方互联网支付交易额仅为6万亿元，但据可靠预测，在2020年，此交易额可到39万亿元。再看第三方移动支付交易额。由于移动支付场景的多样化、用户渗透率越来越高、各种第三方支付企业进军市场等原因，移动交易量不断上升。在2013年，第三方移动支付交易额仅为1万亿元。但据估计，在2020年，第三方移动支付交易额可达144万亿元。（二）在人力资源管理方面的运用。（1）数据挖掘与人力资源规划：通过数据挖掘技术，组织管理者可以利用搜集到的每一个员工的组织内外部的信息资料，联系企业的整体战略目标，以事实为依据，制定未来人力资源规划。（2）数据挖掘与人才的招聘与配置：招聘时，招聘者对于求职者的了解一般都比较肤浅，对于求职者的专业技能掌握情況、工作效率等无法有效进行认知。而新兴的社交网络呈现了—个人各方面的信息，如工作经历、社会关系、工作效率等，从而能助招聘者一臂之力，达到精准的人岗匹配。（3）数据挖掘与员工的开发：利用数据挖掘，管理者将职业生涯规划建立在员工全方位数据的基础上，如员工的应聘岗位、晋升意愿和期望薪酬等结构化与非结构化的数据信息，从而精准地为员工提供职业培训。三、注意区分数据挖掘与个人信息侵犯当今时代，科学技术的不断提高，使得各种数码产品更新换代速度加快，手机、电脑、照相机等电脑产品基本是一年更新换代一次甚至两三次。其中由于手机应用功能随着经济发展而逐渐增加，从原来的按键机发展到如今的触屏手机乃至折叠手机，其功能也从原来的拨打电话、发送短信、彩信功能而增加到如今的视频通话、语音通话以及上网功能。网络的普遍化丰富了人们的生活，使得人们可以便捷广泛的了解、认知自身以外的整个中国乃至整个世界，可以通过网络媒介了解到其他国家的风土民俗、地形地貌，了解自己所喜欢的明星网红的日常喜好，或是通过网络媒介得到想获得的知识、达到一个学习的作用。但网络媒介是一把双刃剑，通过网络世界了解到诸多信息时，也可能因为自己在网络上所说的一句话、所发的一个定位从而导致自身隐私泄露，个人信息被公布在大众眼中。要运用好大数据时代中网络媒体这一把双刃剑，就必须要求到人们提高自我隐私保护意识，规范网络世界中的一言一语。（一）大数据时代信息量过大导致信息泄露当今时代是科技不断发展的时代，是大数据时代。在大数据时代里，各种数码产品纷呈展现其自身的广泛性、普遍性，充斥在人类日常生活中。尤其是手机的发展从原始的只能打电话接电话的大哥大，渐渐变成能够发短信、收短信的按键机，为满足人们日常生活中的娱乐要求，在信息传播的同时又增加了照相机、听音乐、玩游戏等等娱乐功能。在科技发展的基础上，为满足人们日常生活中的各种精神需求，仅仅五六年时间内，按键手机逐渐演变成如今的触屏手机、智能手机。如今的手机已不仅是一个只能打电话、接电话的功能机，在满足了人们的基本通讯要求后，增加了上网的功能。如今微博app、微信app、qqapp各种社交app的崛起，使得人们日常生活充满了娱乐性、便捷性、广泛性，所接收的信息不仅来自自身以外的中国各地，而且也可以接触到中国以外其它国家，甚至来自地球以外的各大恒星的知识。如今你将会看到，越来越多的人在超市里、商场中、地铁上、公园里拿起手机刷微博、拍抖音、视频通话、拍照片等等，在大数据时代，由于网络的普遍，人们上一秒在抖音app上传了一段视频、微博上发布了一篇文章、朋友圈发表了几张照片，以网络传播速度快的特点，下一秒这个视频、这篇文章、这些照片就极有可能出现在大众视线中。网络带来便捷性的同时也带来过大的信息量以及一定性的安全隐患，人们通过信息库了解某一样东西的同时，也可能导致自身定位被人知道、自身隐私被泄露出去。（二）大数据时代侵犯个人信息方法更多由于科学技术进步速度快，数码产品更新换代的速度也日益加快。当手机硬件设施提高了，相应的各类软件应用层出不穷，给予了人们日常生活中的精神满足，同时也给予了不法分子有机可图的条件。人们隐私安全问题日益堪忧，由于手机等各种数码产品的普遍性，大

大数据时代下数据挖掘技术的应用

应用 Technology Application D I G I T C W 技术 194DIGITCW 2019.01 1 大数据时代的发展历程及现状表现通过对大数据的发展历程进行分析，大数据在出现到现在，短短的几年的时间内，大数据的信息容量个数据交流在呈直线上升。目前大数据时代的流量总和能够满足全球人员每天消耗500G 以上。就目前我国大数据发展的过程来说，已经逐渐的应用到我国各行各业中，能够从中获取信息资源。企业可以利用大数据对产品进行综合性分析，还能根据用户的反馈对产品进行更新改造，大数据时代下，采用信息化管理，能够有效的提升企业的管理效率，进而提升企业的生产效益，所以要加强数据挖掘技术在大数据时代下的应用。 2 数据挖掘技术分析 2.1 数据挖掘数据挖掘技术是在20世纪90年代初提出来的新兴技术，这种技术主要面对的是商业应用中的人工智能化研究方面。大数据时代下数据挖掘技术的应用具有较高的使用价值，在实际应用中，能够及时的掌握产品的具体使用情况，能够在众多的数据信息中进行优化数据信息，进而为企业的发展提供参考方向。在数据挖掘技术发展过程中，由原来的简单、清晰的数据中进行寻找信息到能够从复杂、模糊的数据中去寻找有利用价值的信息，实现了质的突破，说明技术要求较高，需要更好的利用互联网技术。[1]2.2 聚类分析在进行数据挖掘时，可以采用聚类分析技术来对数据进行处理。聚类分析的主要作用是能够将难以理解的事物进行形象化分组，然后在根据不同性质将其划分为不同组的分析过程。聚类分析的本质能够对庞大的数据进行划分处理，在从中发现可利用的信息资源。但是在实际的使用中，聚类分析是区别于传统的分类方式，它的优势是能够在模糊对象下进行对信息数据进行分组。在目前的聚类分析方式主要有两种分类方式，一种是硬聚类，这种分类方式更加的贴合数据信息。另一种是模糊聚类，这种分类方式能够通过划分模糊数据在对其进行分类。总的来说，这两种的分类方式不一样，但是所能达到的目的是一样的，都能将数据进行划分。 2.3 特征性数据分析法特征性数据分析方法也是数据挖掘技术的主要方式之一，特征性数据分析方法能够对整体的数据信息，进行特征性的分析，对其进行发掘有利用价值的信息。由于这种技术的方便快捷性，可以应对大多数的数据资源的分析，所以是相关研究者的主要研究方向。在应用中，相关的设计者提出了多种的特征数据分析方法，比如可以利用人工神经网络进行收集数据，在数据终端进行建立神经网络，搜集可利用的信息；采用遗传基因算法对数据进行分析，对庞大的数据进行选择、重组；利用可视化技术对数据进行搜集，挖掘，可以有效的提升数据挖掘技术的实用性。[2] 3 大数据时代中数据挖掘的应用及延展方向 3.1 市场营销领域根据对大数据时代中数据挖掘技术应用的数据分析，市场营销领域是应用数据挖掘技术最广的领域。在市场营销中，可以通过数据挖掘技术对市场数据进行相关的提取和总结，能够在大数据下进行分析用户的信息资源，可以根据大数据反馈回的数据信息，进行改变市场营销模式。比如，通过数据挖掘技术能够分析用户点击商品的次数，然后在后台系统中，可以继续为用户推送与此商品相关的衍生品，能够让用户有更多的选择性，提高用户的实际使用感。3.2 制造业领域随着现代生活水平的不断提高，人们对于生活产品的质量要求也在日益增长着，在制造业领域中应用数据挖掘技术能够更好的提升生活产品的质量。大数据时代中数据挖掘技术应用在制造业中的应用，可以对生活产品生产时进行跟踪性的监管、及时得到产品问题的数据、了解产品的生产效率等。可以为以后产品的生产提供相应的数据分析，针对性的解决产品遇到的问题、提升生产效率，进而提升制造业的经济效益。数据挖掘技术在制造业领域应用，能够促进制造业的发展，是非常有必要的。[1]3.3 电信业领域现代是信息化的时代，电信行业在蓬勃的发展中，但是电信用户基数大，所需要处理的问题也是最多的，所以需要更好的服务来解决用户的问题，才能给用户带来更好的体验感。电信技术的服务是需要非常庞大的数据进行支持才能更好的处理遇到的问题，但是这种技术服务会被数据流冲击，导致服务质量下降。数据挖掘技术在电信业领域的应用能够有效的改变这种局面，采用数据挖掘技术可以对复杂的电信数据进行分析与研究，能够在其中发现规律，针对用户反馈回的信息，进行改进，提高电信业的服务质量。3.4 教育领域数据挖掘技术在教育领域中的应用能够有效的提升教育行业的发展，在实际的应用中，能够对全体学生的心理特点进行分析，然后得出相应的教学方案，让教师能够及时的掌握学生的学习情况，从而更好地进行教学活动。采用数据挖掘技术可以对全体学生的考试成绩进行分析，及时发现学生学习的薄弱之处，方便教师对其进行加强化教学。还可以利用数据挖掘技术对教学进行分析，能够更好的利用教学资源，最大化发挥教学资源的作用，从而提升教育领域的教学质量。 4 结束语综上所述，随着信息化时代的不断发展，我国正在向着大数据时代迈进，要加强大数据时代下数据挖掘技术的应用，才能更好的满足各行业的实际需求。尤其是在市场营销领域、制造业领域、电信业领域、教育领域等，能够利用数据挖掘技术来进行对众多的数据分析与研究，得出可利用的数据，进而促进该行业的发展。参考文献 [1] 刘铭，吕丹，安永灿.大数据时代下数据挖掘技术的应用[J].科技导报，2018，36（09）：73-83. 大数据时代下数据挖掘技术的应用梁?瀚（青岛科技大学?中车青岛四方车辆研究所有限公司，青岛 266000）摘要：随着现代社会信息化技术的不断发展，我国社会正在向信息化时代迈进。在信息化时代中，大数据时代是主要的发展环节。本文主要讲述了大数据时代下数据挖掘技术的应用方式，介绍数据挖掘技术的重要性。关键词：大数据时代；数据挖掘技术；主要应用及延伸方向doi ：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2019.01.152中图分类号：TP311.13 文献标示码：A 文章编码：1672-7274（2019）01-0194-01

200个电子病历系统(EMR)精华资料汇总.pdf

经历过2年时间，HC3i论坛发展壮大了，这一年中，网友分享专业医疗信息化资料超过25000个，HC3i感谢大家的支持与厚爱！岁末年初之极，也整理盘点一下，方便大家回顾一年中精华资源，也给未来的HC3i网友归整你不应该错过的精彩！ HC3i中国数字医疗网交流QQ群：163228720 欢迎关注医疗信息化、电子病历、PACS、HIS、区域医疗、HL7、医疗解决方案案例、医疗论文的网友加入我们相关汇总推荐： 85个PACS精华资源汇总【2010年HC3i年终盘点】 PACS论文汇总76篇【HC3i中国数字医疗论坛】医学影像PACS系统解决方案与成功案例汇总【HC3i年终盘点】特别推荐：电子病历书写程序3.0 电子病历质控辅助软件V1.0 电子病历控件1.0 电子病历智能模板最新电子病历编辑器2.0免费下载（UniEditor）无锡曼荼罗DoqLei电子病历系统PPT HL7 V3 基础框架（卫生部电子病历研讨会）北京嘉和美康goodwill临床路径应用与电子病历系统PPT 北京嘉和美康电子病历技术解决方案GoodWill【完整文档版】北京嘉和美康GOODWILL以电子病历为核心的医院信息系统PPT 东软电子病历信息系统用户手册PDF（2010.4.19）

厦门智业电子病历系统使用手册CHM版众邦电子病历系统设计 2010年电子病历与医院信息化建设新趋势(ppt 37) 创业电子病历系统海泰电子病历系统中联电子病历系统基本操作讲解临床路径简介- 电子病历简介及门诊医生工作站徐州医学院附属医院住院电子病历系统功能要求一款电子病历编辑器实例及说明天健各事业部医生站中电子病历升级到30指导手册结构化电子病历系统需求分析报告天健电子病历3.0安装指南健达电子病历JD2010.V1.0版基本架构与数据标准应用数据库开发天方达易迅电子病历操作手册电子病历对存储系统的挑战PPT-解放军总医院薛万国我院采购运营专用系统软件招标文件（含电子病历、PACS等）基于电子认证服务构建安全可信的电子病历系统PPT 电子病历基本规范（试行）普惠恒丰电子病历简介

电子病历中可视化数据挖掘技术的应用

电子病历在医院信息系统中的解决方案(电子病历的六大基本功能)

浅谈数据挖掘技术及其应用

最新电子病历与电子病历系统(EMR)

电子病历基本数据集标准WS445-2014-术后首次病程记录子集(2020年最新)

数据挖掘技术及其应用

电子病历系统功能规范

医院信息数据挖掘及数据可视化

数据挖掘及其应用

浅谈数据挖掘技术及其应用

电子病历功能说明

基于大数据的数据挖掘技术与应用

大数据时代下数据挖掘技术的应用

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