根据提供的文件内容，我们可以提炼出以下几个有关医院数据挖掘在医院管理中应用的知识点：
1. 数据挖掘技术的定义与发展
数据挖掘是从大量数据中提取或“挖掘”知识的过程。它通常应用统计学、机器学习、人工智能等方法来发现数据间的模式和关联。随着计算机信息技术的发展，医疗行业的数据库规模和复杂度日益增加，为数据挖掘提供了广阔的应用前景。
2. 医院数据挖掘的主要算法
文件中提到了几种数据挖掘中常用的技术和算法，包括决策树、聚类分析、人工神经网络和遗传算法。这些技术在医疗数据的深层挖掘中起着至关重要的作用，帮助从大量的医疗数据中提取有用信息。
3. 医院数据挖掘的应用过程
数据挖掘在医院信息系统中的应用包括多个步骤：首先需要明确挖掘的目标和衡量成功的标准（确定主题）；其次是建立数据仓库，包括数据搜索、数据源选择、数据转换和数据清洗；最后是数据挖掘和建模，通过选择和应用各种建模技术，优化参数，构建分析模型。
4. 医院信息系统中数据挖掘的价值
数据挖掘在医院信息管理系统中的应用具有广泛价值。它可以用于发现新的医疗服务需求，预见新的疾病，预测药品使用情况，处理中医文献资料，以及分析医疗费用构成等。这些应用能够帮助医院更好地管理资源、服务病人、提高运营效率和质量。
5. 医院经营目标管理中的数据挖掘
数据挖掘技术在医院经营目标管理中起到了积极的促进作用。通过应用统一的评价模式和指标，可以对医疗质量进行综合评价，为医院的经营管理活动提供科学的决策支持。
6. 数据挖掘中可视化技术的应用
数据挖掘过程中通常会使用可视化技术来解释和评估挖掘结果。可视化技术可以将复杂的数据分析结果以直观的方式展现出来，使得医院管理者和医护人员能够更容易地理解和使用这些信息。
7. 中医文献处理的数据挖掘潜力
随着中医信息化建设的加快，电子化的中医病案和处方为数据挖掘提供了新的应用领域。计算机数据挖掘技术在处理中医文献资料方面具有很大的潜力。
8. 成本效益分析中数据挖掘的作用
数据挖掘技术对于合理控制医疗费用、分析费用构成、发现费用变化规律及对医疗工作量影响因素分析等成本效益分析方面，提供了不可或缺的工具。
上述的知识点是通过分析文件中的标题、描述、标签和部分内容提炼出来的，它们共同构成了医院数据挖掘在医院管理中应用的知识框架。通过对这些知识点的深入了解，医院可以更好地利用数据挖掘技术来提高医疗服务质量，优化管理流程，增强医院竞争力。
