醫(yī)院信息系統(tǒng)中關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的應(yīng)用研究.pdf

1、數(shù)據(jù)挖掘是致力于數(shù)據(jù)分析和理解、揭示數(shù)據(jù)內(nèi)部蘊(yùn)藏知識的技術(shù)，它成為未來信息技術(shù)應(yīng)用的重要目標(biāo)之一。經(jīng)過十幾年的努力，數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域產(chǎn)生了許多新概念和方法。特別是最近幾年，一些基本概念和方法趨于清晰，它的研究正向著更深入的方向發(fā)展。像其它新技術(shù)的發(fā)展歷程一樣，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也必須經(jīng)過概念提出、概念接受、廣泛研究和探索、逐步應(yīng)用和大量應(yīng)用等階段。其中關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中成果頗豐而且比較活躍的研究分支，留給研究者的是更深入的課題。隨著數(shù)據(jù)

2、庫規(guī)模的日益增大，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘需要在挖掘效率、可用性、精確性等方面得到提升。因此，需要探索新的挖掘理論和模型；需要對一些傳統(tǒng)的算法進(jìn)行改進(jìn)：也需要研究新的更有效的算法。 國內(nèi)對于數(shù)據(jù)挖掘的研究還處于起步階段，數(shù)據(jù)挖掘方面的應(yīng)用也只集中于諸如電信、金融、保險等大行業(yè)，在醫(yī)學(xué)信息的數(shù)據(jù)挖掘方面，國外有更多的研究和應(yīng)用，不僅把數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用于病人及醫(yī)院的管理方面，而且在輔助醫(yī)生診療方面也有廣泛的應(yīng)用。因此，數(shù)據(jù)挖掘在我國醫(yī)療行業(yè)的研究有

3、重要的實(shí)際應(yīng)用價值。 本文在研究關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)的基礎(chǔ)上，結(jié)合山東省千佛山醫(yī)院的信息管理系統(tǒng)，開展了基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的挖掘分析與研究，主要內(nèi)容包括：1.對現(xiàn)有關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘文獻(xiàn)進(jìn)行調(diào)研，描述并分析了經(jīng)典關(guān)聯(lián)規(guī)則算法Apriori算法。在此基礎(chǔ)上提出了Apriori算法改進(jìn)，該算法主要考慮Apriori算法中頻繁項目集生成的瓶頸問題，通過減少事務(wù)數(shù)據(jù)庫掃描次數(shù)、壓縮進(jìn)一步迭代掃描事務(wù)數(shù)的方法對Apriori算法進(jìn)行改進(jìn)，通過與

4、Apriori算法的對比性實(shí)驗，對該算法的性能進(jìn)行了分析：2.介紹了醫(yī)院信息系統(tǒng)，著重介紹門診子系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能，并且分析了醫(yī)療數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，以醫(yī)療數(shù)據(jù)為例描述了醫(yī)療數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法，以門診病人并發(fā)癥的挖掘為例，分析了關(guān)聯(lián)規(guī)則的應(yīng)用；分析了使用改進(jìn)算法對醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)挖掘。3.針對一般關(guān)聯(lián)算法在醫(yī)院信息系統(tǒng)的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘中出現(xiàn)的問題，提出新的算法改進(jìn)，并進(jìn)行實(shí)驗測試，對挖掘結(jié)果進(jìn)行了分析和解釋，結(jié)果表明可以減少無興趣規(guī)則的數(shù)量，從而為臨床診