醫(yī)院信息系統(tǒng)中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應用研究

雍俊

湘潭市第一人民醫(yī)院 湖南 湘潭 411101

引言

現(xiàn)階段，伴隨計算機技術(shù)的迅猛發(fā)展，數(shù)據(jù)庫規(guī)模發(fā)生顯著擴大，并產(chǎn)生有規(guī)模的大型信息數(shù)據(jù)庫，但在網(wǎng)絡信息數(shù)據(jù)庫當中存在大量數(shù)據(jù)無法有效辨別，因此，需要在這些數(shù)據(jù)當中挖掘有用信息。數(shù)據(jù)挖掘?qū)儆谄渲斜匾?jīng)歷過程，在目前醫(yī)療領(lǐng)域當中應用廣泛。

1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)意義

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)通常為長期數(shù)據(jù)庫實驗研究的獲取結(jié)果。最初主要為大量數(shù)據(jù)通過計算機數(shù)據(jù)庫進行有效保存，后續(xù)可在數(shù)據(jù)庫當中實現(xiàn)網(wǎng)絡數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)庫查詢。數(shù)據(jù)挖掘有效發(fā)展及應用，能夠有效實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫。之間的特點及聯(lián)系挖掘，最終形成更加成熟穩(wěn)定同時容易理解的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠通過模糊、大量、有噪聲、不完全的信息中實現(xiàn)有效指導，在其中存在潛在含義的信息數(shù)據(jù)獲取過程中能夠?qū)τ诖罅繑?shù)據(jù)、規(guī)則知識進行有效挖掘，其中特點主要為：①大量數(shù)據(jù)處理。②通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)實現(xiàn)用戶精準辨別。③采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)統(tǒng)計可以對其中的規(guī)則進行研究，實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫有效更新。對于數(shù)據(jù)挖掘規(guī)則實施更新[1]。

2 醫(yī)院信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應用融合

20世紀70年代，醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)中逐漸應用計算機技術(shù)。20世紀80年代，醫(yī)院信息系統(tǒng)有效發(fā)展。伴隨數(shù)據(jù)庫及互聯(lián)網(wǎng)不斷發(fā)展，我國醫(yī)療信息系統(tǒng)逐漸進入新時代，能夠通過網(wǎng)絡信貸手段及計算機對于院內(nèi)的各部門、財務、流動人口流動以及物流實現(xiàn)綜合性管理。同時，對于這個階段產(chǎn)生的數(shù)據(jù)實現(xiàn)生產(chǎn)加工，獲得信息，為醫(yī)院提供全面性、自動化管理及信息服務。因此，醫(yī)院信息系統(tǒng)能夠在醫(yī)院信息管理當中起到至關(guān)重要的作用，為現(xiàn)代化醫(yī)院建設(shè)的重要構(gòu)成設(shè)施[2]。

2.1 醫(yī)院信息系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)挖掘方法分析

決策樹算法：決策樹算法一般在預測及分類當中應用，其中包括決策分枝、葉子、節(jié)點，決策樹能夠?qū)τ谄渲幸幌盗袉栴}進行表示，可在決策樹模型中不斷實施數(shù)據(jù)剪枝及切分，進而實施有效分析實現(xiàn)問題解決，能夠適用在非執(zhí)行數(shù)據(jù)當中。利用決策樹算法能夠?qū)τ卺t(yī)務人員的配藥情況實施在線監(jiān)測。同時，西藥房配藥人員應根據(jù)在線監(jiān)測結(jié)果有效實施惡意配藥的不良行為預防。

關(guān)聯(lián)規(guī)則算法：從數(shù)據(jù)庫中對于儲存的大量數(shù)據(jù)進行搜索，并從中找到的相關(guān)性及關(guān)聯(lián)性為關(guān)聯(lián)規(guī)則算法，利用數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法能夠?qū)τ卺t(yī)院中的信息化系統(tǒng)實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘及分析，可對于其中的用藥途徑、藥量、抗藥性、預防用藥、治療療程等實現(xiàn)自動監(jiān)控，能夠更好對于醫(yī)院藥物使用情況實施檢測，同時應用過程中發(fā)現(xiàn)，較多的病例關(guān)聯(lián)性能夠有效實現(xiàn)并發(fā)癥發(fā)掘。

聚類分析方法：聚類分析方法能夠首先實現(xiàn)合適變量定義。隨后對于兩個樣本之間的距離實施計算，如兩個樣本之間的距離小于其中五個數(shù)值時可以將其各自單獨作為一類，聚類分析方法能夠?qū)τ卺t(yī)療費用實現(xiàn)有效分析及統(tǒng)計，從而保證醫(yī)院的經(jīng)濟及社會效益[3]。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡方法：對于訓練數(shù)據(jù)集有效學習，利用所學知識最終產(chǎn)生預測及分類模型即為人工神經(jīng)網(wǎng)絡方法。此方法能夠?qū)崿F(xiàn)生物神經(jīng)網(wǎng)絡仿真，應利用鏈接節(jié)點對于每個節(jié)點實現(xiàn)有效預測，因此，人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法的優(yōu)點能夠有效實現(xiàn)上百個參數(shù)問題解決，其使用過程相對簡單。醫(yī)院信息系統(tǒng)能夠利用神功神經(jīng)網(wǎng)絡方法實現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則及分類聚力聚類等任務挖掘，同時從中發(fā)現(xiàn)藥物及疾病發(fā)作之間的關(guān)聯(lián)性。

2.2 醫(yī)院信息系統(tǒng)當中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的有效應用

醫(yī)院經(jīng)濟效益改善：目前社會當中由于客戶的價值會對企業(yè)價值產(chǎn)生影響。因此，提升用戶滿意度可對于企業(yè)的經(jīng)濟效益產(chǎn)生決定性作用。需要對于病人的潛在價值進行充分考慮，并尋找病人的期望訴求，實現(xiàn)醫(yī)療服務模式。有效預測并建立預測模型對于未來的就診人數(shù)，進行判斷，通過相關(guān)措施是醫(yī)院服務發(fā)展能夠更加有效，同時實現(xiàn)醫(yī)療設(shè)備的有效引進及配備。

人才培養(yǎng)：在醫(yī)院中每年均會通過有效安排組織前往國外進修，使醫(yī)生個人能力提升，但進修名額存在一定限制，并非每個醫(yī)生均可以獲得此機會，同時，無法進修的醫(yī)生可以通過病案查看對于患者的病例進行直接了解，在海量的病人信息當中實現(xiàn)信息查看可以利用數(shù)據(jù)進行挖掘及篩選其中的有用信息，避免產(chǎn)生用戶敏感信息，對于病人的臨床表現(xiàn)及疾病名稱實施分析檢索，可以幫助醫(yī)院實現(xiàn)全面人才培養(yǎng)。

利用處方實施監(jiān)控，使患者藥品費用支出降低：醫(yī)院每天均具備大量藥品輸出，因此，數(shù)據(jù)庫會中存在較多數(shù)據(jù)信息，為患者臨床檢查及診斷提供參考，并進行治療方案制定，對于藥物數(shù)據(jù)進行取舍，實現(xiàn)惡意配藥行為減少，使病人在藥品費用支出上有效降低，全面降低患者的藥品支出。

醫(yī)療設(shè)備管理改進：醫(yī)療設(shè)備為醫(yī)院中的重要組成元素，能夠為患者提供服務。醫(yī)院領(lǐng)導需要對于醫(yī)療設(shè)備實現(xiàn)分析預測，并判斷是否需要實施醫(yī)療設(shè)備購置，需要通過數(shù)據(jù)建立對于模型進行挖掘，對預后效果實施預測，使整體管理人員能夠?qū)τ谑欠裥枰M行購置醫(yī)療設(shè)備判斷，避免產(chǎn)生資金浪費。

3 結(jié)束語

總而言之，伴隨計算機信息化的有效發(fā)展，醫(yī)院逐漸實施各自的信息系統(tǒng)建立。并對于數(shù)據(jù)庫規(guī)模實現(xiàn)有效擴大，由于其中的功能較為復雜。因此，應利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中遺傳算法、決策樹、人工神經(jīng)算法對于醫(yī)療活動中的數(shù)據(jù)進行全方位、深層次挖掘，最后獲得有用信息，同時為醫(yī)院中的科學管理活動提供預測、支持及數(shù)據(jù)管理。同時，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)院信息管理系統(tǒng)中具備廣闊的應用前景，為整個醫(yī)院領(lǐng)域管理開辟新途徑，為社會提供更好的醫(yī)療服務。