数据挖掘与医学数据资源开发利用 报告人:张霞文 2017年03月17日
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医学数据资料的状况 医学数据首先是以疾病诊疗为目的而积累的, 其次才是用于医学研究的资源。 医学领域数据来源: 医学影像 实验数据 医生与病人的交流
医学数据资料的状况 医学数据首先是以疾病诊疗为目的而积累的， 其次才是用于医学研究的资源。 医学领域数据来源： – 医学影像 – 实验数据 – 医生与病人的交流
医学数据资料的状况 医学数据的形式: 纯数据(如体征参数、化验结果等) 影像(如B超、CT等医学成像设备) 信号(如肌电信号、脑电信号等); 文字(如病人的身份记录、症状描述、 检测和诊断结果的文字表述等)
医学数据资料的状况 医学数据的形式： – 纯数据（如体征参数、化验结果等）； – 影像（如B超、CT等医学成像设备）； – 信号（如肌电信号、脑电信号等）； – 文字（如病人的身份记录、症状描述、 检测和诊断结果的文字表述等）
医学数据资料的状况 随着计算机技术的发展,医学数据都逐步采用 数字化。现在电子医学数据库包括电子病历、医学 影像、病理参数、化验结果等。 因此,目前医院里面的医疗数据资料,主要集 中在以下几种电子信息库里面: 医院管理信息系统( hospital information system, HIS) 电子病历( electronic medical record,EMR) 实验室系统( aborary information system,LIS); 影像系统( picture archiving and communication systems, PACS) 逐步实施的社区居民健康档案
医学数据资料的状况 随着计算机技术的发展，医学数据都逐步采用 数字化。现在电子医学数据库包括电子病历、医学 影像、病理参数、化验结果等。 因此，目前医院里面的医疗数据资料，主要集 中在以下几种电子信息库里面： – 医院管理信息系统(hospital information system， HIS)； – 电子病历(electronic medical record，EMR)； – 实验室系统(laborary information system，LIS)； – 影像系统(picture archiving and communication systems，PACS)； – 逐步实施的社区居民健康档案
医学数据资料的状况 由此可见,有了计算机的帮助,医学数据可以 得到集中的储存。这样大大优于以前的纸质文件, 易于保管、提取以及进一步的科学研究 但是对于这些数据的提取,因为数据的复杂性, 变得很困难,造成了数据丰富但是知识匮乏的现象 因此,在医学数据中加入挖掘理论,可以从缺 乏先验信息的海量数据中提取隐含的、有价值的、 有意义的信息,用以预测未来的趋势以及行为,作 出前瞻性的知识决策
医学数据资料的状况 由此可见，有了计算机的帮助，医学数据可以 得到集中的储存。这样大大优于以前的纸质文件 ， 易于保管、提取以及进一步的科学研究。 但是对于这些数据的提取，因为数据的复杂性， 变得很困难，造成了数据丰富但是知识匮乏的现象 。 因此，在医学数据中加入挖掘理论，可以从缺 乏先验信息的海量数据中提取隐含的、有价值的、 有意义的信息，用以预测未来的趋势以及行为，作 出前瞻性的知识决策
数据挖掘的应用 数据挖掘( data mining)的概念一般定义为:从数 据库的大量数据中揭示隐含的、先进而未知的,潜在 有用信息的频繁过程。就是从大量的、不完全的、有 噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,提取隐含 在其中的人们事先不知道但又是潜在有用的信息和知 识的过程。 数据挖掘( data mining技术产生了十几年的时间 在商业、工业生产及教育业中已经得到了广泛的应 用,并取得了一定的经济和社会效益。但是数据挖掘 在医学领域方面的应用还处于初步阶段,这是由医学 数据的独特性造成的
数据挖掘的应用 数据挖掘(data mining)的概念一般定义为：从数 据库的大量数据中揭示隐含的、先进而未知的，潜在 有用信息的频繁过程。就是从大量的、不完全的、有 噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含 在其中的人们事先不知道但又是潜在有用的信息和知 识的过程。 数据挖掘(data mining)技术产生了十几年的时间 ，在商业、工业生产及教育业中已经得到了广泛的应 用，并取得了一定的经济和社会效益。但是数据挖掘 在医学领域方面的应用还处于初步阶段，这是由医学 数据的独特性造成的
数据挖掘的应用 医学领域存在着大量的数据,包括大量关于病 人的病史、诊断、检验和治疗的临床信息、药品管 理信息、医院管理信息等,医学数据的复杂性,造 就了数据的特殊性。主要模式包括多态性、不完整 性、实践性和冗余性。这些特性使得医学数据的收 集和研究,与其他行业的数据存在很大的差异。因 此,如果想利用医学数据进行研究,必须对这些数 据进行一定的清理和过滤,确保数据的一致性及私 密性
数据挖掘的应用 医学领域存在着大量的数据，包括大量关于病 人的病史、诊断、检验和治疗的临床信息、药品管 理信息、医院管理信息等，医学数据的复杂性，造 就了数据的特殊性。主要模式包括多态性、不完整 性、实践性和冗余性。这些特性使得医学数据的收 集和研究，与其他行业的数据存在很大的差异。因 此，如果想利用医学数据进行研究，必须对这些数 据进行一定的清理和过滤，确保数据的一致性及私 密性
数据挖掘的应用 数据挖掘在分析医学数据的研究中可以大致 分为以下三类: (1)聚类分析:可以把得到的医学数据分别 归在一些子集里面。 (2)关联分析:在科研方面,可以分析临床 病症与药之间的关系、临床病症与药复方之间的 关系、临床病症与化学成分之间的关系,建立 些关联规则。 (3)预测行为:通过已知病历的数据挖掘, 学习到新的预测病例的方法,可以提前预测疾病 的发生,及时救治患者的生命
数据挖掘的应用 数据挖掘在分析医学数据的研究中可以大致 分为以下三类： （1）聚类分析：可以把得到的医学数据分别 归在一些子集里面。 （2）关联分析：在科研方面，可以分析临床 病症与药之间的关系、临床病症与药复方之间的 关系、临床病症与化学成分之间的关系，建立一 些关联规则。 （3）预测行为：通过已知病历的数据挖掘， 学习到新的预测病例的方法，可以提前预测疾病 的发生，及时救治患者的生命
数据挖掘的应用 目前对于数据挖掘在医疗领域的应用主要 集中在以下几个方面: 数据挖掘在医院管理部门的应用; 数据挖掘在基础医学领域的应用 在疾病的临床诊断和治疗方面的应用; 在流行病方面的预测; 在药物研究开发中的应用
数据挖掘的应用 目前对于数据挖掘在医疗领域的应用主要 集中在以下几个方面： – 数据挖掘在医院管理部门的应用； – 数据挖掘在基础医学领域的应用； – 在疾病的临床诊断和治疗方面的应用； – 在流行病方面的预测； – 在药物研究开发中的应用
数据挖掘的方法 对医学数据库进行数据挖掘和知识发现的主要目 的是预测疾病和对疾病进行分类。分类和预测是两种 数据分析形式,可以用于描述重要数据类的模型或预 测未来的数据趋势。 数据挖掘的流程可以简单地分为以下几个步骤: 确定目地;数据准备;确定方法;进行挖掘;结果分 析;知识运用。也可以粗略地理解为三部曲:数据准 备 data preparation)、数据挖掘 (data mining),以及结 果的解释评估( iterpretation and evaluation)。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,从而辅助医生进行疾病诊断,实 现临床决策支持的效果
数据挖掘的方法 对医学数据库进行数据挖掘和知识发现的主要目 的是预测疾病和对疾病进行分类。分类和预测是两种 数据分析形式，可以用于描述重要数据类的模型或预 测未来的数据趋势。 数据挖掘的流程可以简单地分为以下几个步骤： 确定目地；数据准备；确定方法；进行挖掘；结果分 析；知识运用。也可以粗略地理解为三部曲：数据准 备(data preparation)、数据挖掘(data mining)，以及结 果的解释评估(iterpretation and evaluation)。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，从而辅助医生进行疾病诊断，实 现临床决策支持的效果