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摘要：在当今信息时代，信息技术广泛应用在我们生活各个领域，极大地提高了人们生活水平。大数据技术是近年来互联网领域的 一个热点话题，大数据在信息采集、存储、分析和管理远远超过了传统的分析软件，因此广泛应用在社会各个领域。将数据挖掘技术应用在病历分析中，可以积累临床医学经验，为医生诊断提供宝贵的经验，提高我国医疗诊断水平。本文主要分析了数据挖掘的方法，以及数据挖掘在病例分析中的具体应用。
关键词：数据挖掘；病历分析；医疗诊断
本文引用格式：杨方娟 . 数据挖掘在病例分析中的应用探讨 [J]. 世界最新医学信息文摘 ,2018,18(76):275-276.
0引言
传统医学病历分析，主要依靠医生临床工作经验结合实际医疗理论知识进行分析，对病症进行分析并作出有效的判断。这是医院经验丰富的医生才能具备的能力。近年来，为了提高医院的医疗诊治和管理水平，全国各大医院加快了信息化建设，纷纷建立了线上门诊挂号系统、病历档案管理系统、医学影像资料系统以及药房管理系统，这些系统中存储了大量的病历信息，为数据挖掘提供了大量的数据信息。将数据挖掘技术应用在医学病历分析，可以从海量的病历信息中挖掘到有价值的数据信息，为医生的诊断提供参考，提高医院的医疗水平和诊治准确度。
1数据挖掘
数据挖掘又称资料勘探，它指在海量的数据信息中通过算法搜索隐藏于其中有价值信息的一种过程。数据挖掘是建立在统计学、在线分析处理、机器学习、专家系统、人工智能、情报检索等诸多方法的基础上建立起来的一种数据分析方法 [1] 。将数据挖掘技术应用在医学病历分析中，可以直接挖掘疾病高发人群，发现疾病和症状之间的关系，通过分析化验指标之间的影响关系发现与疾病潜在的关系，从而对疾病指标值进行预测，探索合并症之间的关系，为临床医学和科学研究提供参考。随着云计算、移动互联网等技术的发展， 让数据挖掘在医学领域得到了广泛的应用，充分挖掘了医学信息中有价值的数据，并在此基础上，医院开始实现远程就诊、医学图像识别分析、专家系统等领域得到了快速发展。目前医疗诊治过程中，常见的数据挖掘算法有以下几种：
1.1BP 神经网络分析
BP 神经网络是一种自适应和自组织的大数据挖掘技术， 它可以从海量的数据信息中挖掘样本数据信息特征，并将数据划分多个类别，从中找到有价值的数据信息。当前，BP 神经网络数据已经具备分布式存储、并行存储以及容错能力， 拥有强大的抗干扰能力。将其应用在输入层、输出层、学习层，并在每一层设置权值，这些权值根据数据信息的特点进行自动调整，从而提高算法的自适应能力 [2] 。
1.2支持向量机
支持向量机是建立在分类基础上的大数据挖掘技术，这种挖掘技术主要针对非线性、高纬空间的样本数据，通过函数优化数据挖掘过程，从而从海量的医学信息中提出有价值的数据信息，为医疗诊断提供病灶定位、图像识别等功能。其次，支持向量机技术还可以和模糊数学、遗传算法等通统计方法结合起来，从而对算法进行优化，挖掘更多有价值的医学信息 [3] 。
1.3聚类分析
聚类分析指将一组数据信息根据相似性划分为若干个类型，也就是所谓的物以类聚。通过聚类，减少同一个类别个体之间的差距。将聚类分析方法用于医学病例分析，可以提高医学诊断水平。目前国外在这方面已经取得一定成效。以美国为例，美国有 18 万人口患有糖尿病，16 万人口处于糖尿病早期病症。糖尿病的临床诊断主要根据患者的身体变化和化验身体的血压、血糖、身体质量指数等异常数据信息。通过聚类分析方法可以分析患者异常数据信息，并考察聚类结果的意义。通过糖尿病患者数据信息，可以按照患者的年龄、性别、体重、血压、血糖等指数产生的聚类模式，并将数据划分到相应的自然群组。使用聚类分析方法探索糖尿病患者的病症，对已有的 3 个不同数据进行聚类，产生 5-8 组聚类。专家将 3 个不同数据信息得到了四种类型的患者：患者肥胖，身体指数大于 25，体重指数大于 56kg，但是血压正常；患者基本的身体指数、血压正常；患者血压在正常范围，但是体重超标；患者身体指数、血压都出现异常。通过这 4 种糖尿病聚类分析，可以得到四个分型，对临床糖尿病的诊治具有重要意义 [4] 。
2数据挖掘在病例分析中的应用
2.1为患者推荐主治医生
患者在治疗过程中，有的患者难免出现消极的情绪，不配合医生的治疗。通过数据挖掘，根据患者病例中的诊治数据信息，然后建立一个模型，该模型自动和数据库中的病例进行比对分析，找到有关病情方面诊治经验丰富的主治医生给患者，可以提高患者参与治疗的积极性和主动性，从而有利于患者的治疗。随着大数据、云计算技术的发展，医疗卫生部门整个医疗卫生系统的各个省、市、县医院构架升制定医疗诊治信息平台，通过这个平台，进行医疗服务、学科建设、医疗网络和信息资源，从而实现三级医院、二级医院、社区医院之间的专家展示、医疗协作、远程会诊、双向转诊、教学科研信息共享。各个分级医院遇到一些难以确诊的病例， 可以通过在线信息平台和上一级医院临床经验比较丰富的医生进行请教，并根据患者实际情况推荐治疗方案和有关方面的主治医生，提高医院医疗水平 [5] 。
2.2构建智能病例数据库
当前一些患者在治疗过程中，受到一些传统观念的影响，在治疗的时候不会主动向医生交代自己的病史，或者有的患者在治疗过程中甚至出现故意隐瞒的现象，医生在就诊的时候，可能出现误诊的现象。为了提高医院医疗诊断水平， 降低误诊的概率，将数据挖掘应用在病例分析中，将大量类似症状的病例集中在一起，建立智能病例数据库。在诊治患者的时候，医生可以将病人的病情情况导入到智能病例数据库中，智能数据库对患者的各项数据进行分析，系统自动分析并患者诊治失败或者治疗不成功的原因，促进医院不断提升治疗水平 [6] 。
2.3远程诊断
通过医院信息综合平台，医生就诊的时候，可以将患者的影响像数据资料、就诊记录和诊治情况上传并存储到影响数据中心。下一级医院通过信息综合平台和上一级医院、科研机构进行远程会诊，可以让患者在家门口享受专家诊疗服务。尤其是遇到疑难杂症的时候，让一线专家可以及时对患者进行就诊。通过远程诊断的时候，专家可以信息综合平台， 查看患者就诊记录、影像资料，从而对病人的病情做出有效的判断和分析，让病人第一时间得到诊治。
3结束语
我国医疗卫生系统在多年的发展过程中，积累大量的病例信息。将挖掘技术应用在病例分析中，可以提高医院的治疗水平，为患者提供更好的诊治服务，促进我国医疗卫生事业的发展。
参考文献：
[1]梁源 , 颜欢 . 数据挖掘在病例分析中的应用探讨 [J]. 中国新通信 ,2016,18(8):48.
[2]周雪丰 . 庄礼兴教授调神针法经验总结及临床病案数据挖掘 [D]. 广州中医药大学 ,2017.
[3]李悦 , 张建勋 , 王秀莲 , 等 . 基于名医医案数据挖掘的流感样病例基本方筛选及辨证选药 [J]. 河北中医 ,2017,39(9):1334-1336.
[4]金昕 . 基于数据挖掘探讨 2014 年广中医一附院颈椎病治疗常用项目及疗效分析 [D]. 广西中医药大学 ,2016.
[5]刘祺 . 基于临床数据挖掘研究中医体质与男性不育症的相关性 [D]. 湖北中医药大学 ,2016.
[6]吕生霞 , 张玮 , 李坤 , 等 . 基于数据挖掘技术对王育群教授治疗慢性乙型肝炎组方用药经验研究 [J]. 中西医结合肝病杂志 ,2017,27(3):182-184.
《数据挖掘在病例分析中的应用探讨论文》附论文PDF版下载：
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