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文档简介

第1章医学数据挖掘概述一、问题的提出随着医院数字化仪器的增加、医院信息系统、电子病历和电子健康档案的使用，医院的计算机中逐渐积累了大量的数据，其量与日俱增。这些数据中蕴藏着的丰富的二次信息和业务知识，如何将它们有效的分析和挖掘出来，用以提高医院的服务质量和医疗水平，是医院的管理者和医生越来越关心的问题。当面对越来越多迅速膨胀的大型数据库时，医生们渴望去理解数据中包含的信息，盼望获得有价值的知识！数据挖掘与知识发现

原有的决策支持系统（DSS）和领导执行系统（EIS）已不能满足需要。数据挖掘概念的提出，使人们有能力克服这些困难，去发掘出蕴藏在数据中的信息和知识。数据挖掘是目前国际上数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一。数据挖掘与知识发现是存在交叉的两个概念。

数据挖掘是知识发现的一个阶段，而且是核心阶段。知识发现，就是从大型数据库中的数据中提取人们感兴趣的知识。这些知识是隐含的、事先未知的、潜在有用的信息。

如果把知识发现理解为一个过程或系统，数据挖掘是这一过程或系统的一个可自动执行的工具。从下图看出，知识发现是需要人工参与的多环节的过程。*挖掘算法是数据挖掘重要的组成部分。为解决特定的问题，一种或多种算法需要被选择、编译，在适于挖掘的数据环境下实施挖掘任务。1.1数据挖掘概念1.1.1数据挖掘的产生如何使人们能够快速有效地获取自己所需的知识，成为广大信息工作者的重要研究课题。正是这种需求催生了一门目前在信息领域里最为活跃、最令人激动的领域——数据挖掘和知识发现。数据挖掘技术在医学领域中的应用越来越广泛（1）在疾病诊断、治疗、器官移植、基因研究、图像分析、康复、药物开发、科学研究等方面获得可喜成果。南加州大学脊椎病医院利用InformationDiscovery进行数据挖掘，该技术已应用到肿瘤学、肝脏病理学、肝炎的生存几率预测、泌

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