醫(yī)院信息系統(tǒng)中關聯規(guī)則挖掘的應用研究.pdf

1、數據挖掘是致力于數據分析和理解、揭示數據內部蘊藏知識的技術，它成為未來信息技術應用的重要目標之一。經過十幾年的努力，數據挖掘領域產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。像其它新技術的發(fā)展歷程一樣，數據挖掘技術也必須經過概念提出、概念接受、廣泛研究和探索、逐步應用和大量應用等階段。其中關聯規(guī)則挖掘是數據挖掘領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。隨著數據

2、庫規(guī)模的日益增大，關聯規(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)的算法進行改進：也需要研究新的更有效的算法。 國內對于數據挖掘的研究還處于起步階段，數據挖掘方面的應用也只集中于諸如電信、金融、保險等大行業(yè)，在醫(yī)學信息的數據挖掘方面，國外有更多的研究和應用，不僅把數據挖掘應用于病人及醫(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用。因此，數據挖掘在我國醫(yī)療行業(yè)的研究有

3、重要的實際應用價值。 本文在研究關聯規(guī)則挖掘技術的基礎上，結合山東省千佛山醫(yī)院的信息管理系統(tǒng)，開展了基于關聯規(guī)則的醫(yī)學數據的挖掘分析與研究，主要內容包括：1.對現有關聯規(guī)則挖掘文獻進行調研，描述并分析了經典關聯規(guī)則算法Apriori算法。在此基礎上提出了Apriori算法改進，該算法主要考慮Apriori算法中頻繁項目集生成的瓶頸問題，通過減少事務數據庫掃描次數、壓縮進一步迭代掃描事務數的方法對Apriori算法進行改進，通過與

4、Apriori算法的對比性實驗，對該算法的性能進行了分析：2.介紹了醫(yī)院信息系統(tǒng)，著重介紹門診子系統(tǒng)的結構和功能，并且分析了醫(yī)療數據的特點，以醫(yī)療數據為例描述了醫(yī)療數據預處理的方法，以門診病人并發(fā)癥的挖掘為例，分析了關聯規(guī)則的應用；分析了使用改進算法對醫(yī)學圖像數據挖掘。3.針對一般關聯算法在醫(yī)院信息系統(tǒng)的醫(yī)學數據挖掘中出現的問題，提出新的算法改進，并進行實驗測試，對挖掘結果進行了分析和解釋，結果表明可以減少無興趣規(guī)則的數量，從而為臨床診