数据挖掘在医院信息系统的应用

孟 勋

数据挖掘在医院信息系统的应用

孟 勋

新的信息技术，计算机技术，网络技术的出现为医疗信息化带来了巨大影响和技术支持，数据仓库和数据挖掘技术在医疗信息化进程中为医院信息系统（HIS）建设和使用中发挥着重要作用。本文就数据挖掘在医院信息系统中的应用进行阐述，先后从技术背景、医院信息系统信息数据的特点、数据挖掘在医院信息系统中的关键技术、应用意义等方面进行了探讨，是数据挖掘在医院信息系统应用的一份重要参考文献。

新的信息技术，计算机技术，网络技术的出现为医疗信息化带来了巨大影响和技术支持，数据仓库和数据挖掘技术在医疗信息化进程中为医院信息系统（HIS）建设和使用中发挥着重要作用，数据挖掘在医院信息系统（HIS）中随着大量医疗数据的出现和辅助诊断系统，远程医疗等技术形式的出现得到大量使用。本文就数据挖掘在医院信息系统的应用进行研究探讨。

技术背景

数据挖掘

随着信息技术的发展，数据和信息大量出现和积累，如何从存储和出现的可能含有大量冗余信息中提取有用的，有价值的知识成为信息技术包括计算机技术和网络技术研究的重要问题，出现了数据挖掘技术，及其相关理论和方法用来研究这类问题。

医院信息系统

医院信息系统就是在新的信息技术，计算机技术，网络技术迅速发展和普及的条件下，利用计算机和通讯设备以及网络技术，为医院各部门提供病人诊疗信息和行政管理部门提供管理信息的收集、存储、处理、提取和数据交换的能力，并满足所有授权用户的功能需求的信息系统。

医院信息系统信息数据的特点

随着医院信息系统的发展，出现了大量的“以病人为中心”医疗信息数据和以管理人、财、物为中心的管理信息数据。对于这些大量出现的医院信息系统数据，数据的收集存储处理从数据库发展到数据仓库，信息数据的提取以及数据信息的处理，数据挖掘技术在医院信息系统中得到应用，辅助诊断以及远程医疗等的发展需要对这些数据尤其医疗数据进行分析，这里介绍以下医院信息系统信息数据的特点。

海量数据

医院信息系统的发展和普及，出现了大量的信息数据，这些数据不仅有医疗数据，还有管理方面的数据。大量出现的医疗数据以及管理数据不仅要满足医疗辅助诊断的需要，随着医疗信息化的发展还要满足远程医疗和辅助教学等的需要。大量的数据存储和交换，提取等信息处理过程，数据挖掘技术在医院信息系统中得到应用。

多态性

这些需要医院信息系统处理的数据不仅有文字，数字，文本等形式的数据，还有图片，动画，音频，视频等形式的信息数据。图片有CT，MRI图像等多种形式和各种计算机图片形式，比如jpg，bmp，dib等。医院信息系统需要处理的信息数据形式多样，具有多态性的特点。

不规范性

大量的具有多态的信息数据，需要以规范的形式来表述和描述。比如对于一些医学图像有DICOM标准等，在具体的医院信息系统也有一定的规范来约束。数字、文本形式的数据也有一定规范性要求。尽管如此，大量的多种形式数据处理要求，不规范性问题仍然是医院信息系统需要重视的一个问题。

不完整性

由于现实条件的有限性，使一些医疗信息不能全面地正确反应。同时主观条件的一些约束使市医院信息系统的数据存在不完整性。

冗余性

对于具体的使用，可能仅仅需要部分或阶段的信息数据，一些数据变得冗余，因而医院信息系统需要处理的一些数据具有一定冗余性的特点。

面对医院信息系统的诸多数据特点，数据挖掘技术在医院信息系统中得到应用；医院信息系统的医疗数据的诸多特点决定了医疗数据挖掘的应用特点。

数据挖掘在医院信息系统中的应用的关键技术

数据预处理：面对医院信息系统中含有海量的、不同来源、多态的包括大量模糊的、不完整的、带有噪声和冗余的原始信息数据，在数据挖掘之前，对这些信息进行数据预处理，以确保数据的一致性和确定性，以及提高医疗数据的完整性和规范性，将其处理成适合医疗数据挖掘的形式和方式。

规范性和完整性处理：即医疗信息数据的融合技术处理。面对诸多不同来源、多态的，多源的必须进行相应处理，使其在属性和表现形式上趋于一致和合理。广义地称其为医疗信息数据融合技术处理，狭义地有比如医学图像配准融合等。

医疗数据挖掘算法：医疗数据挖掘算法具有一般数据挖掘算法的特点，又由于医疗数据的一些特点，因为具有医疗数据挖掘的鲜明特征，比如因医疗数据的大小，格式而决定的医疗数据挖掘算法的鲁棒性，适用性和实用性。

可靠性和安全性：医疗数据挖掘的数据来源必须具有可靠性的特点，在进行医疗数据挖掘时结合数据库以及数据仓库和医疗数据的一些技术特点具有数据挖掘的数据安全性设计考虑。

医院信息系统应用数据挖掘的主要算法

医院信息系统应用数据挖掘的主要算法有分类、聚类、关联、预测、公式发现、模糊逻辑、描述和可视化等。对疾病按照种类通过建立训练集进行分类，常见算法有决策树、神经网络、贝叶斯算法等；把具有某些相似特征的疾病或功能部门集中到一个类别中进行聚类；通过关联规则，我们发现医院信息系统中一些医疗数据之间的关联性，从而找出之间的联系和规律，为疾病诊断和辅助诊断找出途径，提供方法和手段；通过一些统计学预测方法，及早预测出疾病的规律，为疾病的治疗提供信息和途径；对一些临床数据，通过公式发现摸索出规律，并进行模糊逻辑分类；对一些医院信息系统数据进行描述和可视化，是一种对医院信息系统数据挖掘的表示。数据挖掘在医院信息系统中的应用根据目的和目标的不同，采用的算法相应变化，随着新的信息技术，统计学，人工智能算法的发展而不断充实发展。

数据挖掘在医院信息系统中的应用意义

医院信息系统是利用现代的信息技术，计算机技术和网络技术，面对大量的医疗和管理信息数据进行收集、存储、处理、数据交换和提取等信息处理过程的信息系统。随着医疗信息化的进程，面对的诸多需要处理的医疗信息数据和相应的管理信息数据，以及随着时间推移存储的大量需要处理的数据，提取和数据交换工作的需要和要求，医疗数据挖掘技术在医院信息系统中得到应用。对大量的、模糊的、不确定的、不规范的医疗数据，结合数据挖掘技术的特点，对这些进行医疗数据挖掘具有重要意义，是医疗数据的特点和特征要求，也是医院信息系统进行数据挖掘适应信息化发展的要求和结果。数据挖掘技术扩展了医院信息系统的发展空间，推动了医院信息系统数据处理的效率和方式的发展。数据挖掘在医院信息系统的应用是随着信息技术和医疗信息化发展的而出现的。医院信息系统中数据挖掘的应用，将医院信息系统中的大量的、模糊的、不确定的、冗余的数据进行处理，具有使医院信息系统中的数据具有高层管理、高层智能的作用，将需要人工的工作通过数据挖掘变得清晰、确定、简洁地提供给医院信息系统的使用者，大大减轻了使用者的工作强度。

结束语

数据挖掘在医院信息系统的应用是随着数据挖掘技术等相关技术和医院信息系统的发展而出现的，拓展了医院信息系统的发展空间和方式，提高了医院信息系统数据处理的效率和效果。本文就数据挖掘在医院信息系统中的应用进行阐述，先后从技术背景、医院信息系统信息数据的特点、数据挖掘在医院信息系统中的关键技术、应用意义等方面进行了探讨，是数据挖掘在医院信息系统应用的一份重要参考文献。

10.3969/j.issn.1001-8972.2015.21.020