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                数据挖掘技术在医学中五个应用领域的探讨
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                资源介绍
                数据挖掘技术在医学中的应用探讨
                张晓东 宋生勤
                中山大学附属第三医院信息科(广州 510630)
                摘要:本文介绍了数据挖掘的概念,任务和效果的评估方法,初步探讨了数据挖掘的各
                种方法以及它在医学领域中的应用。
                关键词:数据挖掘;决策树;神经网络;支持向量机
                The Discussion of Application with Data Mining Technology
                in Medicine
                ZhangXiaodong Dep. of Info. Service The Third Affiliated Hospital of Sun Yat-sen University
                zhangxiaodong@163.net (GuangZhou 510630)
                Abstract: In this paper we introduce the concept, task of data mining, including the
                performance evaluation methods. And we discuss the application with the technology in
                medicine.
                Keywords: data mining; decision tree; neural network; support vector machine
                1. 引言
                近年来,数据挖掘技术引起了信息产业界的极大关注,其主要原因是先进的科学手
                段为我们产生了大量的数据,并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。获取
                的信息和知识可以广泛用于各种应用,包括商务生产、生产控制、市场分析、工程设计
                和科学探索等。数据的丰富带来了对强有力的数据分析工具的需求,大量的数据被描述
                为“数据丰富,但信息贫乏”。快速增长的海量数据收集、存放在大型和大量数据库中,
                需要强大的工具进行分析。
                目前的数据库系统可以高效地实现数据的录入、查询、统计等较低层次的功能, 但
                无法发现数据中存在的关系和规则, 无法根据现有的数据预测未来的发展趋势,无法发
                现海量数据背后隐藏的重要的知识, 出现了“我们被数据所淹没,但却缺乏知识”的现
                象。
                随着医院信息系统(hospital information system, HIS)的普及以及人类基因组计划和
                分子生物医学信息科学的飞速发展,医学数据空前增长,像功能基因组和蛋白质组的数
                据已成指数级增长。如何对大量的数据进行存储、管理、对比、检索,寻找其相关性,
                挖掘数据中所隐藏的规律,以及对海量的数据进行自动获取,需要新的技术。
                2
                2 数据挖掘的概念
                2.1 数据挖掘与知识发现
                简单地说,数据挖掘(data mining ,DM),是从大量数据中提取或“挖掘”出有用的知
                识[1]。数据挖掘技术进行数据分析,可以发现重要的数据模式,对商务决策、知识库、
                科学和医学研究做出了巨大贡献[2]。另外还有一个概念是知识发现(knowledge discovery
                in database,KDD),它被Fayyad 定义为:KDD 是从数据集中识别出有效的、新颖的、
                潜在有用的,以及最终可理解的模式的非平凡过程[3]。
                知识发现过程一般由以下一些步骤组成:1.数据清理;2.数据集成;3.数据选择;
                4.数据变换;5.数据挖掘;6.模式评估;7.知识表示[1]。从中可以看出,数据挖掘是知
                识发现中一个步骤,数据挖掘的广义观点是从存放在数据库、数据仓库或其它信息库中
                的大量数据中挖掘有趣的知识的过程。相对来讲,数据挖掘主要流行于统计界、数据分
                析、数据库和管理信息系统界;而知识发现则主要流行于人工智能和机器学习领域。
                2.2 数据挖掘的任务
                数据挖掘的任务常见有以下几种。
                1.数据总结:其目的是对数据进行浓缩,给出它的紧凑描述。它主要关心从数据泛
                化的角度来讨论数据总结。数据泛化目前主要采用多维数据分析方法和面向属性
                的归纳方法。
                2.相关性分析:也称作关联发现。其目的是发现特征之间的相互依赖关系,常用的
                技术有回归分析、关联规则、信念网络等。
                3.聚类分析:它是根据数据的不同特征,将其划分为不同的
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