數(shù)據(jù)挖掘及其在醫(yī)學(xué)上的應(yīng)用

【摘要】簡要介紹數(shù)據(jù)挖掘的基本概念和功能。針對醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的隱私性、不完整性、復(fù)雜性，闡述數(shù)據(jù)挖掘在醫(yī)學(xué)上的應(yīng)用，主要包括：作為HIS系統(tǒng)的補充，對醫(yī)療質(zhì)量、手術(shù)室感染進行管理；輔助科研統(tǒng)計，降低藥物開發(fā)成本；輔助醫(yī)學(xué)診斷，預(yù)測疾病趨勢。最后，對數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展前景作出預(yù)測提出期望。

【關(guān)鍵詞】數(shù)據(jù)挖掘；醫(yī)學(xué)應(yīng)用

1.數(shù)據(jù)挖掘的基本概念

數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining）就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識，并表現(xiàn)為概念、規(guī)則、規(guī)律、模式等形式的過程[1]。

這個定義包括好4層含義：數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)源是真實的、大量的、含噪聲的[2]；挖掘發(fā)現(xiàn)的是用戶感興趣的知識；所發(fā)現(xiàn)的知識是可接受、可理解、可運用的，同時盡可能將它們用自然語言的形式被表達出來；這些被提取的知識不是絕對的，而是在某個特定條件和領(lǐng)域里面才成立。

2.數(shù)據(jù)挖掘的功能

2.1 自動預(yù)測趨勢和行為

數(shù)據(jù)挖掘自動在大型數(shù)據(jù)庫中尋找預(yù)測性信息，以往需要進行大量手工分析的問題如今可以迅速直接由數(shù)據(jù)本身得出結(jié)論。例如：數(shù)據(jù)挖掘使用過去有關(guān)促銷的數(shù)據(jù)來尋找未來投資中回報最大的用戶，其它可預(yù)測的問題包括預(yù)報破產(chǎn)以及認(rèn)定對指定事件最可能作出反應(yīng)的群體。

2.2 關(guān)聯(lián)分析

數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)是數(shù)據(jù)庫中存在的一類重要的可被發(fā)現(xiàn)的知識。若兩個或多個變量的取值之間存在某種規(guī)律性，就稱為關(guān)聯(lián)。關(guān)聯(lián)可分為簡單關(guān)聯(lián)、時序關(guān)聯(lián)、因果關(guān)聯(lián)。關(guān)聯(lián)分析的目的是找出數(shù)據(jù)庫中隱藏的關(guān)聯(lián)網(wǎng)。有時并不知道數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)函數(shù)，即使知道也是不確定的，因此關(guān)聯(lián)分析生成的規(guī)則帶有可信度。

2.3 聚類

數(shù)據(jù)庫中的記錄可被化分為一系列有意義的子集，即聚類。聚類增強了人們對客觀現(xiàn)實的認(rèn)識，是概念描述和偏差分析的先決條件。主要包括傳統(tǒng)的模式識別方法和數(shù)學(xué)分類學(xué)。

2.4 概念描述

概念描述就是對某類對象的內(nèi)涵進行描述，并概括這類對象的有關(guān)特征。概念描述分為特征性描述和區(qū)別性描述。

2.5 偏差檢測

數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)常有一些異常記錄，從數(shù)據(jù)庫中檢測這些偏差很有意義。偏差包括很多潛在的知識，如分類中的反常實例、不滿足規(guī)則的特例、觀測結(jié)果與模型預(yù)測值的偏差、量值隨時間的變化等。偏差檢測的基本方法是，尋找觀測結(jié)果與參照值之間有意義的差別[3]。

3.醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘的特點

隱私性；不完整性；復(fù)雜性。

4.數(shù)據(jù)挖掘在醫(yī)學(xué)中的具體應(yīng)用

4.1 醫(yī)院管理

4.1.1 HIS系統(tǒng)的補充和升級

國內(nèi)不少醫(yī)院已經(jīng)引入醫(yī)院信息系統(tǒng)（Hos-pital Information System，簡稱HIS[4]）。HIS系統(tǒng)作為醫(yī)學(xué)信息學(xué)的一個分支，分為管理信息系統(tǒng)和臨床信息系統(tǒng)前者主要處理醫(yī)院內(nèi)部管理方面的信息如人事、財務(wù)和設(shè)備管理等，而后者是以處理患者為中心的信息系統(tǒng)，如患者人院、住院、治療、檢查、出院等一系列與患者有關(guān)的信息。但是HIS停留在了基于數(shù)據(jù)庫技術(shù)支持的操作型事務(wù)處理的水平上，僅僅可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的錄入、修改、查詢等簡單功能，諸如利潤預(yù)測、發(fā)病率統(tǒng)計等等問題就要靠構(gòu)建數(shù)據(jù)挖掘模型來解決。

4.1.2 醫(yī)療質(zhì)量管理

醫(yī)改大潮下，緊張的醫(yī)患關(guān)系、醫(yī)療資源的嚴(yán)重不足等等諸多問題擺在眼前。這就需要院方對本院的醫(yī)療質(zhì)量進行管理和檢測。利用DM技術(shù)中的環(huán)基比和定基比可以分析一眼門診量、住院量、收入等的增長速度，反映醫(yī)院的工作量和發(fā)展趨勢。利用DM的灰色關(guān)聯(lián)分析方法還可以對醫(yī)院收治患者人數(shù)的影響因素進行分析，得到住院患者手術(shù)人次、病床周轉(zhuǎn)次數(shù)、年平均醫(yī)生數(shù)等因素的關(guān)聯(lián)度，幫助發(fā)現(xiàn)提高臨床服務(wù)效率和質(zhì)量的方法[5]。

4.1.3 手術(shù)室感染管理

對手術(shù)室感染的管理，DM的技術(shù)重點放在手術(shù)室消毒滅菌工作與消毒效果和監(jiān)測結(jié)果產(chǎn)生規(guī)律搭配上，使手術(shù)室感染管理的常規(guī)工作有據(jù)可查。對手術(shù)室環(huán)境、無菌用品、消毒液的生物監(jiān)測工作；手術(shù)室的無菌操作、消毒隔離技術(shù)規(guī)范；消毒液的效果與質(zhì)量、無菌物品及一次性用品的保存；醫(yī)院感染的監(jiān)控和報告；手術(shù)室人員進行的消毒滅菌和院內(nèi)感染崗位培訓(xùn)直至醫(yī)用廢棄物的科學(xué)分類和無害化處理等進行一系列的質(zhì)量跟蹤分析[6]。

4.2 科研和藥物開發(fā)

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已經(jīng)被應(yīng)用到醫(yī)療衛(wèi)生的各個領(lǐng)域，在基因研究和藥物開發(fā)等科研中都獲得了豐碩的成果，在數(shù)據(jù)分析的效率上與傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析方法相比更加高效。

4.2.1 科研統(tǒng)計

隨著人類基因組計劃的進行，目前己獲得數(shù)十億的核背酸和上百萬的氨基酸的數(shù)據(jù)，如何從這大量的1）NA數(shù)據(jù)中找到具有統(tǒng)計特異性的序列（組）就成為最迫切需要解決的問題。很多研究者[7-10]嘗試采用數(shù)據(jù)挖掘工具對基因組測序數(shù)據(jù)進行分析，結(jié)果表明數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)較傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析方法更為有效。

4.2.2 新藥開發(fā)

在新藥開發(fā)的過程中，需要通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來完成開發(fā)新藥物的系統(tǒng)設(shè)計，挖掘出新藥構(gòu)成的化學(xué)物質(zhì)，減少新藥開發(fā)研究的成本和時間。因此，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對于藥物的毒理學(xué)研究以及新的副作用研究有重要意義

4.3 輔助醫(yī)學(xué)診斷、分析、預(yù)測

4.3.1 疾病診斷

正確的診斷對于病人的用藥、手術(shù)、復(fù)健等都尤為重要。數(shù)據(jù)挖掘?qū)?shù)據(jù)源進行清洗和分類，模糊聚類壓縮處理醫(yī)學(xué)影像，灰度分析對疾病相關(guān)因素的關(guān)聯(lián)性分析等等都對醫(yī)生的診斷提供了幫助。數(shù)據(jù)挖掘輔助診斷的實例在國內(nèi)外都不少。國內(nèi)，有研究者利用Fayyad輔助中醫(yī)診脈，將粗糙集理論應(yīng)用與中醫(yī)類風(fēng)濕診斷[11]，大大提高了診斷準(zhǔn)確率。

4.3.2 疾病趨勢分析

根據(jù)病人的病史，身體狀況，結(jié)合對某類疾病的規(guī)律、誘因等的分析，預(yù)測疾病發(fā)展趨勢，有針對性地進行預(yù)防。

5.結(jié)語

數(shù)據(jù)挖掘作為近幾年來迅速發(fā)展的新興研究領(lǐng)域，在商業(yè)、公共管理、醫(yī)學(xué)等方面都有著廣泛的應(yīng)用前景。尤其在醫(yī)學(xué)方面，隨著醫(yī)改的不斷深入，醫(yī)院信息化逐步進入醫(yī)院管理層乃至普通百姓的視線，雖然數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用剛剛起步，尚處于摸索階段，隨著數(shù)據(jù)庫、人工智能等技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)會日臻完善，必將為醫(yī)學(xué)管理決策、科學(xué)研究帶來極大的方便和可觀的效益；在現(xiàn)有的HIS、PACS的基礎(chǔ)上，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)必將成為醫(yī)療信息化發(fā)展的最大助力。

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