数据挖掘是指从大量数据中通过算法搜索隐藏信息的过程。它主要是使用统计学、模式识别、数据库系统以及机器学习等技术对大量数据进行分析，从而提取有用信息，发现数据之间的关联性和其他有价值的信息。在医疗领域，数据挖掘技术的应用主要是从患者的医疗记录、病历随访数据中提取有价值的信息，以便于更好地理解疾病模式、提供诊断依据以及预防和控制疾病。
在医院的病历随访系统中，数据挖掘的理念和技术可以帮助医院从大量的医疗记录中，识别出特定疾病患者的共同特征，这些特征可能包括病人的生活习惯、遗传因素、疾病发展过程等。这些信息可以作为诊断疾病的依据，或是用来建立某种疾病的医疗方案数据库。医疗方案数据库的建立，能够提高医院的诊断效率，特别是在处理突发性流行病时，能够及时提供有效的应急措施。
数据挖掘技术在医疗信息数据库中的应用，可以通过对海量数据的分析，实现对有价值信息的集成与分析，从而改变医院病历随访数据库系统中“数据丰富、有效信息缺乏整理”的现象。通过数据挖掘技术的应用，可以大幅提高医疗信息数据库中有效信息的提取效率，使得医务人员能够更快地获取到关键的诊断信息和治疗方案。
此外，数据挖掘技术还能够为流行病的控制和预防提供重要的参考信息。通过对历年来的病历数据进行分析，可以发现特定疾病的爆发规律，帮助医院进行流行病的监测和预警。这对于及时采取措施，预防和控制疾病的传播具有重要意义。
在数据挖掘的过程中，涉及到多个关键技术，包括但不限于分类、聚类、关联规则学习、序列模式分析、预测建模等。分类技术可以帮助将病历记录分类为不同的疾病类型；聚类技术则可以发现数据中自然分组，有助于识别不同的患者群体；关联规则学习可以揭示不同疾病之间可能存在的关联性；序列模式分析则能够识别出特定事件发生的前后顺序；预测建模则是根据历史数据来预测未来可能发生的趋势。
数据挖掘在医疗病历随访系统中的应用，不仅提高了医疗诊断的效率，还能够为临床决策支持、个性化医疗治疗提供科学依据。而为了实现这一目标，医院需要建立一个有效的病历随访数据库管理系统，它能够收集、存储、处理和分析医疗数据，以此为基础，数据挖掘技术才能发挥作用，挖掘出对医疗工作有价值的深层次信息。
数据挖掘技术对于提升医院的管理水平、提高医疗服务质量、推动医疗研究等都具有十分重要的作用。随着医疗大数据的不断积累，数据挖掘技术在医疗领域的应用将会越来越广泛，它将帮助医疗行业实现更加精准的诊疗和健康管理。
