空军军医大学第一附属医院陕西省西安市710032
摘要：这些年，我国社会不断发展，信息化技术逐渐普及，数据挖掘技术开始应用在各个行业中，尤其在医院中得到广泛应用。信息化管理在优化医疗资源配置和提升服务质量方面发挥着重要的作用。本文首先分析了数据挖掘技术的概念和优势，然后对数据挖掘技术在医院信息系统中的具体应用进行了详细分析。
关键词：数据挖掘技术；医院信息系统；统计分析；决策应用
导言
近年来，随着电子信息技术的迅速发展，医院信息系统（HIS）、数字医疗设备和医药企事业单位信息系统的广泛应用，各医疗卫生单位计算机中的数据容量不断膨胀。数据库技术的发展在不断地解决海量数据的存储和数据检索的效率问题，但无法改变“数据爆炸但只是贫乏”的现象，如何充分应用这些宝贵的医学数据资源来为疾病的诊断和治疗提供科学的决策，促进医学研究，已成为人们关注的焦点。
1数据挖掘技术概述
数据挖掘（DataMining）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。与数据挖掘相近的同义词有数据融合、数据分析和决策支持等。数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果。起初各种商业数据是存储在计算机的数据库中的，然后发展到可对数据库进行查询和访问，进而发展到对数据库的即时遍历。数据挖掘使数据库技术进入了一个更高级的阶段，它不仅能对过去的数据进行查询和遍历，并且能够找出过去数据之间的潜在联系，从而促进信息的传递。现在数据挖掘技术在商业应用中已经得到成熟使用，因为对这种技术进行支持的三种基础技术已经发展成熟，它们是：海量数据搜集、强大的多处理器计算机、数据挖掘算法。
数据挖掘与传统的数据分析（如查询、报表、联机应用分析）的本质区别是数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识.数据挖掘所得到的信息应具有“先前未知”，“有效”和“可实用”三个特征。其中，“先前未知”的信息是指该信息是预先未曾预料到的，即数据挖掘是要发现那些不能靠直觉发现的信息或知识，甚至是违背直觉的信息或知识，挖掘出的信息越是出乎意料，就可能越有价值.在商业应用中最典型的例子就是一家连锁店通过数据挖掘发现了小孩尿布和啤酒之间有着惊人的联系。
数据仓库技术的发展与数据挖掘有着密切的关系。数据仓库的发展是促进数据挖掘越来越热的原因之一。但是，数据仓库并不是数据挖掘的先决条件，因为有很多数据挖掘可直接从操作数据源中挖掘信息。
2大数据时代常用数据挖掘技术
2.1支持向量机
支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）基于统计学习理论，采用结构风险最小化原理，可以解决非线性、小样本、高维空间数据挖掘问题，以便能够利用有限的样本发现数据中隐藏的有价值信息，为人们提供良好的数据挖掘结果。
2.2遗传算法
遗传算法是一种非常有效的模拟生物进化的数据挖掘算法，该算法可以针对一串描述字符的位串进行操作，不同位串在实际的应用环境中代表不同的问题。遗传算法可以从若干个初始的种群开始搜索，根据当前的种群成员，模仿生物的遗传进化过程，选择基因优良的下一代作为进化的目标。目前，遗传算法已经在很多领域得到了广泛的应用，比如自动组卷过程中、基因序列预测过程中、数据库连接优化过程中，均得到了广泛的使用。
2.3神经网络
神经网络可以对训练数据进行自组织、自适应的学习过程，并且能够学习到最具典型特征的样本和区分数据能力，以便能够得到不同的数据价值信息。神经网络具备的分布式存储、并行处理和容错能力，都可以通过训练学习时调整不同的神经网络参数权值进行，具有较强的外界环境适应变化能力，同时具备非常强的抗干扰能力。神经网络的不足之处是很难获得样本数据，并且学习精度也需要依赖于神经网络训练次数，如果加入了新的数据特征，需要重新训练网络，训练步骤较为复杂，耗费较长的时间。
3数据挖掘技术在我院的应用效果
我院的管理信息系统数据平台的主要用户有客服部、市场部、临床科室主任等。他们通过该系统，可以分析出不同的疾病在我市的分布规律，有针对性地进行课题研究和市场开拓。
例如：通过该系统分析，可以看到高港区是我市食道癌高发区，主要人群为61-70岁的男性农民。根据分析结果，市场部定期到高港区组织当地农民参加医学知识讲座，增加患者对我院医疗技术的了解；相关科室通过加强与当地医院的感情联络，有效增加了食道癌患者往我院的转诊。从而为医院开拓了市场，增加了医院业务收入。
4数据挖掘技术在医院信息系统中的应用
4.1在医院管理方面的应用
医院管理信息系统主要处理医院日常经营和内部管理方面的信息，现有的医院信息管理系统，可以实现查询统计、输入修改等基本功能，通过对医疗数据的挖掘，能够实现质控管理、费用控制、人员管理等更多更强大的功能。通过对门诊人流量的数据进行挖掘，可以分析出就诊时人流量的分布，能够使医生合理安排工作时间，减少患者就诊等待时间，提高医疗资源的使用效率，提高服务质量；将医院各部门不同的系统数据汇总，建立数据仓库，对医院的成本、收益等情况进行深入分析，可以实现对资源的合理配置，规范医疗行为，提高服务效率。有助于掌握医院经营状况，提高医院经济效益及核心竞争力；通过数据挖掘技术，对医疗费用进行分析。可以通过分析医疗费用项目的构成，推断医疗行为是否合理，可以有效控制医疗费用不合理增长；单病种管理。通过对医疗数据进行挖掘，可以帮助规范临床路径，为医疗质量管理提供理论依据，可以缩短患者住院时间、提高床位使用率，提高医院整体收入；质控管理。通过数据挖掘技术，将各个部门的考核指标筛选出来，对各部门进行评价考核，制定管理目标，提高医院的综合实力；对医用耗材的备货管理。医用耗材的消耗容易受到季节、疾病好发时段及手术择期规律的影响，应用数据挖掘技术中的时间序列预测方法，对医院现有的医用耗材用量信息进行计算模拟，得出医用耗材消耗模型。根据实际情况自动产生下一时间段的医用耗材领用量，满足了医院感染管理和各种手术的需要，提高了医用耗材备库的合理性和科学性。
4.2对住院患者进行分组聚类方面的应用
聚类分析技术在医院信息系统数据的挖掘中比较常见，在实际的工作中，会根据医院的要求和特点，将住院患者数据信息建立一个不同的模型仓库，对住院患者的数据信息进行深挖。在挖掘该类信息的时候，医院可以将患者的信息作为基础、住院号作为标识，使用数据挖掘技术在患者病情、基本信息、住院时间以及费用等因素中找出不同患者之间的联系，再依据这些联系进行聚类分组。
医院在利用数据挖掘技术对住院患者进行聚类分组的时候，要把患者分成多个组，用不同的颜色进行标注，记录不同小组表现的规律，并标出对应的节点。医务人员通过点击相应的节点时就能了解该组队信息数据的规律和特征，通过分析之后就可以得出不同小组患者的病情和治疗结果。医院就可以把这些规律和临床试验结合起来，对药物的使用进行适当调整，以达到缩短患者治疗时间的目的。
结语
数据库技术、互联网技术的快速发展促进了医院信息化系统的推广和应用。医院信息系统运行过程中积累了海量的数据信息，进入大数据时代之后，数据挖掘技术可以从大量的数据中挖掘有价值信息，以便能够帮助医院进行辅助决策管理，进一步提高医院信息化水平，提高诊断治疗的成功率，具有重要的作用和意义。
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