医学信息数据库的建立与数据挖掘

2019-12-17宋晓锋

魅力中国 2019年37期

宋晓锋

（邯郸市永年区中医院，河北邯郸 057150）

医学信息包含在医学活动过程中错产生的各种文字，图像，声音，温度，压力等多种物理数据，这些数据通过医学信息数据库的建立，将基础理论医学、社会医学、临床医学等方面的资料集成于一库，为用户提供咨询服务。我国的一些医疗机构也已开始着手医学信息数据库的建设工作，目前来看已经取得了可喜的回报。由于医学技术具有很强的实践性，实验性及统计性，因此，探索医学信息数据库的建立与数据挖掘技术在医学信息方面的应用就具有更重要的实用价值和广阔的发展前景。

一、为什么要建立医学信息数据库

就目前来看，我国医学信息的处理大多还停留在基于数据库技术支持的操作型事务处理的水平上，例如说数据的査询、修改等，其中部分典型医学数据，重要知识点，只有部分行内的专家知晓，其信息的覆盖面过于狭窄，对我国医学的发展帮助很小。那么，摆在我们面前这个巨大的医学资源宝库究竟能为我们做些什么呢？这就需要我们建立一个全面的医学信息数据库，并将其覆盖的范围最大化，同时还要对数据进行深挖处理，尽可能多的将各项医学信息呈现到用户的面前。

二、医学网络信息资源的优越性

（一）广泛性

网络信息资源内容极为丰富，包括各类型的数据库、电子出版物、各种综合网站与专业网站等等；形式也多样化，有全文数据，题录文摘、图片资料、多媒体信息、医学临床案例、视频资料等等，网络信息在许多方面都超出了馆藏文献的范围，弥补了馆藏文献的不足，使得文献资料更加的生动，促进人们对文献的理解及提高对医学资料学习的兴趣。

（二）易用性

网络信息中有不少是经过筛选加工的二、三次文献，包含了前人的劳动，是较成熟的信息，这对于用户来说免去了用户大量的重复劳动，想要查询什么资料，直接输入关键词，便可检索出与之相关的各项信息，为用户节约了大量的时间和精力。另外对网络一次文献中的全文数据和图片资料等等也可直接拿去利用，从而避免了用户再次抄录。

（三）及时性

医学不同于其他的学科，对信息更新的时效性要求极高，人类的发展无时无刻不在进行，所以说医学的发展也在每时每刻都在发生，网络数据库的建立，满足医学信息及时有效的这一要求，对于信息更新的的时效性极强，速度及快，几乎全世界都有不停的更新这医学的各项信息数据，这使用户能快速和有效地利用到信息，从而更好的为人类的健康进行服务。

（四）传播性

网络信息资源最显著的特点就是具有极强的传播性，医学信息，借助了网络信息这一特点，可以将最先进的医学咨询以最快的速度传递到每个用户的手上，极大的方便了用户的学习，这也十分有利于我国医学科研工作的顺利进行，科研工作者可以利用网络最快的了解到世界各地的最新医学信息，从而使我国医学的科研工作少走了很多弯路，在提高工作效率的同时也为我国医学科研工作节约了很大的经济投入，变相的提高了科研工作的经济效益。

三、数据仓库的建立

所谓数据仓库是支持管理决策过程的、面向主题的、集成的、与时间有关的、持久的数据集合，它以传统的敝据库技术作为存储数据和管理资源的基本手段，以统计分析技术作为分析数据和提取信息的有效方法，以人工智能技术作为挖掘知识和发现规律的科学途径，是与网络通信技术、面向对象技术、并行技术、多媒体技术、人丁智能技术等相互浸透、互相结合与综合应用的技术。医学信息数据库的创建基于HIS的数据仓库.是从已有数据出发的数据仓库的设计方法.称之为“数据驱动”的系统设计方法。它的基本思路是：利用以前建设的数据库系统的数据，按照分析领域对数据及数据之间的联系进行重新考虑。组织数据仓库中的主题，利用数据模型有效地识别数据和数据仓库中的主题的数据的 “共同性”来重新组建数据库。

四、数据的挖掘

网络数据不同于其他纸质文档，它会随着时间的推移，其仓库中的数据量会不断的增加，这些日积月累的数据中是否存在着某种关系、模式或者趋势，是很难一眼就看得出来的。或者知道有某种关系、但必须进一步加以证明或修正，这时数据挖掘技术就有用武之地了。数据挖掘是基于人工智能、机器学习、统计学等技术，高度自动化地分析原有数据，作出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式或行为，以帮助决策者作出正确决策的过程.也就是说为了寻找未知的模式或趋势而在细节数据中进行搜索的过程，从而生成新的信息和知识数据挖掘利用人工智能中的一些成熟的算法和技术作为发现知识的方法，如人工神经网络、遗传算法、邻近搜索算法、规则推理等，利用关联分析、序列模式分析、分类分析、聚类分析作为数据挖掘的分析方法.