医学信息数据挖掘是一门集成了多个学科知识的交叉学科，它从大量繁杂、不完整、含有噪声和模糊的数据中，提取出人们事先未知但潜在有价值的信息和知识。数据挖掘技术在医学信息学中的应用具有重要的意义，能够帮助研究者和医生更深入地分析和理解医学数据，从而提高诊断的准确性、医疗的效率和质量。
在医学信息学领域，数据挖掘的应用首先需要明确数据挖掘的定义和功能。数据挖掘的定义并不是统一的，不同学者从各自的研究领域出发，有着不同的理解和定义。一个普遍接受的定义是，数据挖掘是从大量数据中提取信息和知识的过程，这些信息和知识是事先未知的，对用户来说是潜在有用的。
数据挖掘的功能分为描述和预测两类。描述挖掘任务是对数据的一般特性进行描述，预测性挖掘任务则是在现有数据的基础上进行推断，以便进行预测。其中，描述分析包括关联分析、概念描述、孤立点分析和演变分析等。关联分析是指找出变量之间的规律性，即它们的关联；概念描述是描述某类对象的内涵和特征；孤立点分析是对与大多数数据行为不一致的数据点进行挖掘；演变分析则描述和模拟对象随时间变化的行为模式。
预测分析包括分类和预测、聚类分析等。分类是根据已有数据找出描述并区分数据类或概念的模型，以对未知的对象类进行预测；聚类分析则是将数据对象进行分组，使得同一组内的对象具有高度相似性，而不同组中的对象则有明显差别。
在实际应用中，数据挖掘涉及很多技术，比如决策树、神经网络、遗传算法、近邻法等。其中，决策树技术是数据挖掘中功能相对全面的一种技术，它通过模拟决策过程来分类数据，构建的模型类似倒立的树形结构，其中节点是判断规则，叶节点是分类结果。
医学信息数据挖掘的关键技术中还包含主题的选取。主题选取是指在数据挖掘开始之前，研究者必须根据具体的研究目的和数据特性来确定挖掘的主题或目标。主题选取的恰当与否，直接关系到数据挖掘的效率和结果的可靠性。
不过，医学信息数据挖掘过程中也存在一些问题。比如数据的质量问题，包括数据的完整性、准确性、一致性和时效性等；还有就是隐私保护问题，如何在不泄露个人隐私的前提下使用数据；此外，还有算法的选择、计算效率、结果的解释性等问题。针对这些问题，研究者需要采取一系列解决方案，如使用数据清洗、数据整合等方法提高数据质量，使用匿名化等技术处理隐私保护问题，选取适合的算法以及优化算法效率，并提高挖掘结果的解释能力。
总而言之，数据挖掘在医学信息学中是一个重要的研究方向，其对于提高医疗研究和诊断治疗的质量都有着极大的帮助。未来，随着人工智能、机器学习等技术的进一步发展，数据挖掘技术在医学信息学领域的应用将会更加广泛，为医学研究和临床实践提供更加强大和精准的支持。
