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基于数据挖掘技术下医院信息管理系统

【摘要】在医院现代化建设领域,信息化的受重视程度不断提升,基于此,本文就数据挖掘技术进行了简单分析,同时围绕基于关联规则的数据挖掘模型、系统的实现两方面内容,对基于数据挖掘技术的医院信息管理系统进行了深入研究,希望由此能够为相关业内人士带来一定启发.

【关键字】数据挖掘技术医院信息管理系统关联规则

前言：随着现代化医院建设不断取得新的成果,信息的重要性日渐受到我国医疗领域重视,医院信息管理系统便属于这种重视的具象化表现.事实上,医院信息管理系统早已不是什么新鲜事物,很多医院也在该系统支持下取得了较为显著的现代化发展成果,而为了保证医院信息管理系统能够更好为我国医疗事业提供服务,正是本文围绕数据挖掘技术开展相关研究的原因所在.

一、数据挖掘技术概述

随着大数据时代的到来,近年来数据挖掘技术的发展速度不断提升,高性能计算机、数据挖掘算法的成熟也使得其应用领域日渐广泛化,数据挖掘技术在医院信息管理系统领域的应用由此成为了可能.就本文研究来说,现阶段我国学界取得的数据挖掘技术成果已经能够较好满足研究需要,该技术在很多医院实现的应用也较好证明了这一点,由此可见本文研究具备的较高实践价值.值得注意的是,医疗领域的信息挖掘技术应用需要关注病人的隐私问题,因此患者相关记录的匿名化处理需要得到高度重视,此外,由于数据挖掘的90% 时间消耗在数据预处理领域,因此本文研究主要围绕数据预处理开展[1].

二、基于数据挖掘技术的医院信息管理系统

2.1 基于关联规则的数据挖掘模型

作为数据挖掘领域的重要手段,关联规则能够较好应用于医院信息管理系统,由此数据间存在的相互关联即可通过系统实现较为直观展现.为满足国家提出的医疗事业改革要求,我国各地医院均面临着一定生存与发展压力,但在关联规则的支持下,医院能够利用信息管理系统明晰患者年龄、医疗费用之间存在的关联,这种关联将在很大程度上提升医院资源配置水平,医院将由此实现效益的最大化.

基于关联规则的数据挖掘模型建立需要首先将关联数据集合记为D等于{t1,t2,…,tn},tk等于{i1,i2,im,…,ip},其中数据库事务、数据库项分别使用tk、im 表示,由于上述关联数据集合中含集X 的项数为集的支持数σx,由此可得出support（X）等于 ×100%Dx σ ,support（X）为支持度.假设上述关联数据集合项集使用X、Y 进行描述,可得出X ?Y,这表明X、Y 仅可能出现同为非频繁项或频繁项的情况.对于本文研究的数据挖掘技术来说,支持度、可信度属于其中较为重要的概念,前者主要负责关联规则可信度的衡量,后者则主要用于表示生成数据集中关联规则的统计.在实际应用过程中,如果,support（X ? Y）小于支持集且置信度小于最小置信度,可以将其称为弱规则,而如果其大于支持集且置信度大于最小置信度,则可将其称为强规则,强规则数据挖掘属于本文研究关键[2].

图1 为基于关联规则的数据挖掘模型,结合该图开展深入分析不难发现,关联规则搜索算法、数据集D、数据挖掘结构R、用户属于该模型主要构成,而基于这一模型开展的数据挖掘必须避免候选集中项的数量过大,同时还需要通过减少数据库集的扫描频率和次数减少I/O 操作次数,由此数据挖掘质量才能够得到保障.

2.2 系统的实现

（1）数据集成.数据集成环节需要将原始数据集成到统一的数据表格中,结合研究对象实际,这一集成所涉及的项目包括患者性别、年龄、编号、民族、费用类型、总花费等内容.（2）数据清洗.数据集成完成后需要开展进一步处理工作,这一环节工作是为了去除原始数据不相关信息、补充遗漏数据、去除白噪声以及适当转换,而考虑到研究对象的特殊性,本文选择了专业医生人员监督的模式,由此数据清洗阶段的差错出现几率大幅降低.（3）数据转换.数据转换环节主要负责数据的规格化处理、数据信息归纳、旋转,为了进一步提升挖掘效率,该环节还需要同时开展分段编号处理.值得注意的是,数据转换过程还需要适当删除无意义数据,这样可大幅降低医院信息管理系统数据挖掘误差,数据挖掘的效率、质量提升也将由此获得较为有力支持.

结论：综上所述,数据挖掘技术能够较好用于医院信息管理系统,本文的第一节证明了这一认知.而在此基础上,文章涉及的基于关联规则的数据挖掘模型、数据集成、数据清洗、数据转换等内容,则证明了研究的实践价值.因此,在医院信息管理系统的相关研究与实践中,本文内容能够发挥不俗的借鉴作用.

参考文献

[1] 毛卓鹏, 刘红宁, 熊延熙, 默啸筝, 齐城成. 数据挖掘在方剂配伍规律研究中的应用述评[J]. 江西中医药大学学报,2017,29(06):118-121.

[2] 杨娥青. 数据挖掘在医疗管理领域中的应用初探[J]. 信息通信,2017,(11):159-160.

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