数字化医院建设利用数据挖掘技术提升病例分析能力.pptx

数字化医院建设利用数据挖掘技术提升病例分析能力;引言

数据挖掘技术基础

病例分析能力提升方案设计

实施过程与案例分析

面临的挑战与解决方案

总结与展望;引言;;;;数据挖掘技术基础;数据挖掘定义;聚类分析：聚类分析是将数据对象分组成为多个类或簇的过程，使得同一个簇中的对象之间具有较高的相似度，而不同簇中的对象之间具有较大的相异度。

分类与预测：分类是找出描述和区分数据类或概念的模型（或函数），以便能够使用模型预测类标记未知的对象类。预测是利用历史数据找出变化规律，建立模型，并由此对未来数据的种类及特征进行预测。

关联规则挖掘：关联规则是隐藏在数据项之间的有趣联系。关联规则挖掘的任务是找出数据库中所有存在的关联规则，其支持度和置信度分别满足用户给定的最小支持度和最小置信度。

时序模式分析：时序模式分析就是通过时间序列搜索出重复发生概率较高的模式。在医学上，这类模式的一个典型例子就是某种疾病的周期性发作。;数据预处理是数据挖掘过程中的重要环节，包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等步骤。目的是消除噪声和不一致性，提高数据质量，为后续的数据挖掘提供准确、可靠的数据基础。;病例分析能力提升方案设计;;;;实施过程与案例分析;;;;面临的挑战与解决方案;;;医疗机构与科技企业;总结与展望;通过数据挖掘技术，对医院的海量病例数据进行分析和挖掘，提取出有价值的信息和知识，为医生的诊断和治疗提供有力支持。;;;THANKS