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        數(shù)據(jù)挖掘在病例分析中的應(yīng)用探討

        2016-06-03 09:11:02梁源顏歡
        中國新通信 2016年8期
        關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘

        梁源 顏歡

        【摘要】 計算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展促進(jìn)了醫(yī)院信息化系統(tǒng)普及和應(yīng)用,醫(yī)院信息化系統(tǒng)迅速增多,患者從入院、診斷、治療和康復(fù)等階段積累了海量的病例信息,從海量病例信息中挖掘有價值的信息,提高患者診斷的準(zhǔn)確度、治療的精確度具有重要的作用和意義。論文詳細(xì)地分析了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用現(xiàn)狀,探討了其在病例分析中的應(yīng)用,為醫(yī)院決策管理提供支持。

        【關(guān)鍵詞】 數(shù)據(jù)挖掘 病例分析 專家?guī)?推薦系統(tǒng)

        一、引言

        網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)、軟件工程方法等快速發(fā)展和改進(jìn),醫(yī)院已經(jīng)上線了門診掛號系統(tǒng)、醫(yī)學(xué)影像管理系統(tǒng)、病歷檔案管理系統(tǒng)、藥房管理系統(tǒng)、病房管理系統(tǒng)等,這些系統(tǒng)保存了海量的病例信息[1]。

        目前,醫(yī)院在開展診斷、治療過程中,已經(jīng)開始實施精準(zhǔn)化治療模式,因此利用支持向量機(jī)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、K近鄰算法等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)總結(jié)、分析病例中診斷治療成功的信息顯得尤為重要,已經(jīng)成為醫(yī)院信息化發(fā)展的趨勢和方向[2]。

        二、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及應(yīng)用分析

        數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)經(jīng)過多年的研究和改進(jìn),已經(jīng)提出了許多先進(jìn)的算法,伴隨著多媒體、云計算、互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的發(fā)展,數(shù)據(jù)挖技術(shù)已經(jīng)在醫(yī)療衛(wèi)生等多個領(lǐng)域取得了顯著的應(yīng)用,為人們提供了豐富的數(shù)據(jù)內(nèi)容和有價值的信息。在醫(yī)療診斷、治療過程中,醫(yī)院已經(jīng)在主治醫(yī)師自動化推薦、醫(yī)學(xué)圖像識別分析等領(lǐng)域取得了顯著的成效,開發(fā)了智能醫(yī)療專家系統(tǒng)、醫(yī)院發(fā)展智能決策庫系統(tǒng)等,歸納起來,醫(yī)院診療過程中常用的數(shù)據(jù)挖掘算法主要包括支持向量機(jī)、K近鄰算法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),利用這些算法可以從宏觀、微觀等多維度挖掘醫(yī)院信息數(shù)據(jù)中潛在的有價值信息,指導(dǎo)醫(yī)院開展診療工作和行政管理,具有重要的作用[3]。

        2.1支持向量機(jī)

        支持向量機(jī)是一種基于分類的大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),該挖掘技術(shù)可以針對非線性、高維空間的樣本數(shù)據(jù)實現(xiàn)挖掘分析,能夠利用核函數(shù)等優(yōu)化數(shù)據(jù)挖掘過程,從海量的醫(yī)院信息數(shù)據(jù)中挖掘高價值信息,并且能夠為醫(yī)療診斷提供病灶定位、圖像識別等決策知識。支撐向量機(jī)可以與遺傳算法、模糊數(shù)學(xué)、粒子群等思想集成在一起,實現(xiàn)算法優(yōu)化,挖掘更多的信息知識。

        2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

        BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種自適應(yīng)和自組織的大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),其可以從海量數(shù)據(jù)中挖掘樣本數(shù)據(jù)特征,把數(shù)據(jù)劃分為多個類別,以便能夠獲取有價值的潛在信息。目前,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)已經(jīng)具備數(shù)據(jù)分布式存儲、并行處理和較強(qiáng)的容錯能力等特點,并且具備非常強(qiáng)大的抗干擾能力。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要包括輸入層、學(xué)習(xí)層和輸出層,每一層都可以設(shè)置不同的權(quán)值,并且這些權(quán)值可以自適應(yīng)調(diào)整,提高算法的自適應(yīng)能力和優(yōu)化能力。

        2.3 K近鄰算法

        K近鄰算法采用線性統(tǒng)計分類算法,已經(jīng)數(shù)據(jù)挖掘算法中得到了廣泛的普及,是一種非常成熟的算法。K近鄰算法的思路如下:給定一個樣本數(shù)據(jù),計算該樣本與K個樣本相似程度,選擇相似程度最大的一個類別,將該樣本劃分為這個類別中[4]。

        三、數(shù)據(jù)挖掘在病例分析中的應(yīng)用

        數(shù)據(jù)挖掘在病例分析中的應(yīng)用主要包括以下三個關(guān)鍵內(nèi)容:

        3.1基于病例分析結(jié)果為患者推薦醫(yī)師

        患者在就診過程中,為了提高患者參與的積極性、主動性和精確性,利用數(shù)據(jù)挖掘構(gòu)建一個模型,該模型可以錄入患者的病歷信息,然后模型自動與數(shù)據(jù)庫保存的病例進(jìn)行對比分析,尋找治療措施最優(yōu)的醫(yī)師推薦給患者。

        3.2構(gòu)建智能病例信息專家?guī)?/p>

        醫(yī)院在開展診斷、治療業(yè)務(wù)時,難以避免誤診,誤診的原因很多,比如患者自身體質(zhì)、患者隱瞞病史、醫(yī)師判斷不準(zhǔn)確等,為了提高醫(yī)院診斷、治療的精準(zhǔn)化,可以構(gòu)建智能病例信息專家?guī)?,自動化的分析診斷失敗、治療不成功的原因,從而全面提升醫(yī)院救治水平。

        3.3構(gòu)建遠(yuǎn)程會診推薦系統(tǒng)

        目前,醫(yī)院通過互聯(lián)網(wǎng)可以與上級醫(yī)院、科研結(jié)構(gòu)合作會診,會診過程中,利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以更加清晰地識別核磁共振、CT等醫(yī)學(xué)圖像中的病灶部位,提高診斷的準(zhǔn)確性,便于設(shè)計治療方案。

        四、結(jié)束語

        隨著醫(yī)院信息化水平的提升,醫(yī)院信息化系統(tǒng)運(yùn)行積累的海量數(shù)據(jù)資源是一座非常寶貴的財富,與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等先進(jìn)的挖掘技術(shù)相整合,可以從中發(fā)掘潛在的指導(dǎo)救治知識,有利于提高醫(yī)院科研、治療水平,更好的救死扶傷,保護(hù)人們的生命健康。

        參 考 文 獻(xiàn)

        [1] 陳曉琛. 醫(yī)院病案信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘在醫(yī)院中的重要意義[J]. 當(dāng)代醫(yī)學(xué), 2014, 31(25):8-9.

        [2] 卞松, 劉宇宏, 高黎,等. 以數(shù)據(jù)挖掘為核心的醫(yī)院數(shù)據(jù)管理平臺建設(shè)初探[J]. 中國病案, 2015, 16(1):2-3.

        [3] 舒衛(wèi)東, 丁淑萍, 付萍. 基于數(shù)據(jù)挖掘的醫(yī)院服務(wù)微信評價平臺統(tǒng)計功能探究[J]. 電子測試, 2014, 19(2):81-82.

        [4] 范芝強(qiáng). 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)院信息系統(tǒng)中的應(yīng)用探討[J]. 數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用, 2015, 35(5):207-207.

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