医疗设备档案数据挖掘研究的目的是为了提升医疗设备的管理水平和使用效率。医疗设备作为医院提供高质量诊疗服务的物质基础，其配置规模直接影响医院的服务质量和核心竞争力。对医疗设备档案进行有效的管理，需要超越设备购置阶段，将管理延伸到设备的全生命周期，包括设备调研、论证、采购、使用、保养和维修等各个环节。在这一过程中，数据挖掘技术的运用能够帮助医院从海量的档案信息中提取有价值的知识，辅助决策并优化管理。
具体来说，本研究通过整理归纳医院现有的医疗设备档案信息，并结合医疗设备全生命周期过程管理信息、医院信息系统（HIS）中涉及医疗设备的诊疗信息，运用数据挖掘方法，建立了一种基于层次比较回归模型的可量化的评估体系。这个体系有助于医院在购置新增同类医疗设备时，能够基于以往的设备数据进行量化分析，做出更为科学合理的决策。
在医疗设备档案数据信息管理的现状方面，数据信息主要分为三大类存储形式。首先是存储于医院信息化管理系统（HIS）中的数据信息。HIS系统综合管理医疗服务范围内的人流、医疗、财务和药物使用情况，并对医疗流程中产生的数据进行挖掘处理。这些数据对于进行医疗设备绩效分析尤为重要，但通常与其它诊疗方式不易分离，需要根据医院具体情况来处理。
第二类数据来自于个体化的医疗设备信息化管理系统。大型医院根据自身需求，设计了符合实际情况的医疗设备全生命周期管理系统。这些系统涵盖了从设备购置前期调研、论证、审批到设备安装、使用、保养、维修等全过程的数据信息。但要注意的是，像设备购置前期的调研和论证等过程的信息尚未被这类系统完整地纳入。
数据挖掘在医疗设备管理中的应用，主要体现在以下几方面：一是为医疗设备的购置前调研、论证和决策提供量化支持；二是为医疗设备的有效使用、保养和维修提供重要依据；三是为临床使用科室提供准确有效的支持。此外，数据挖掘还能帮助发现医疗设备档案管理中的潜在问题，并通过智能算法提高档案信息描述和度量的精确性，从而实现医疗设备的精细化管理。
在数据挖掘技术的选择上，研究者需要根据档案信息的复杂性和综合性，探索出有效的数据挖掘策略和智能算法。本研究提出的层次比较法和比较矩阵，就是实现上述目的的一种方法。通过这种方法，可以将医疗设备档案信息转化为可以进行比较的量化指标，进而构建起一种评估体系，不仅对医院设备管理具有实际指导意义，也为医疗设备档案管理水平的整体提升提供了参考。
研究中提及的“比较回归模型”、“层次比较法”、“决策因子”和“比较矩阵”，这些都是数据挖掘在具体应用中所使用的技术工具和方法。比较回归模型能够将不同医疗设备的数据进行比较分析，并回归出可以量化的评估指标。层次比较法通常用于处理具有多层结构和多个决策因子的数据问题，通过对各层决策因子进行量化比较，形成一个可供分析的比较矩阵。这些方法能够提供更为直观和准确的分析结果，辅助医院对医疗设备做出科学的管理决策。
医疗设备档案数据挖掘研究涉及的内容广泛，从档案信息的整理归纳，到数据挖掘技术的应用，再到医疗设备全生命周期管理的优化，每一步都对提升医院的诊疗能力和服务水平具有重要意义。随着信息技术的不断发展，数据挖掘在医疗设备管理领域的应用将会更加广泛和深入。
