医学数据挖掘是一种运用数据挖掘技术于医疗健康领域，旨在从大量杂乱无章的医学信息中提取出有用信息和知识，进而支持医疗决策、疾病诊断、治疗以及医学研究的方法。在实际应用中，医学数据挖掘能够帮助医院管理者更明智地做出决策、医生更准确地诊断和治疗病人，并且对医学研究和人类健康的促进具有积极影响。
数据挖掘技术是一种新兴的信息技术，它随着数据库和人工智能技术的发展而产生。数据挖掘的核心功能是从大量数据中揭示隐含的、先前未知的、对决策具有潜在价值的知识和规则，并以此为决策提供支持。数据挖掘是一个高度自动化的分析过程，它分析数据仓库中已有数据，进行归纳推理，挖掘潜在模式，以最大化地利用现有信息和数据。
医学数据挖掘技术的应用包括分类知识发现、数据总结汇总、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖模型发现、回归、时间序列分析、异常发现和预测趋势等。常用的数据挖掘算法和模型有抽样技术、多元统计分析、统计预测方法、相似性度量、决策树、神经网络、遗传算法、粗糙集理论、关联规则算法等。实际应用中，通过修改、扩充、优化和融合这些方法，可以适应不同的数据挖掘任务。
医学数据的特点主要表现在以下几个方面：
1. 数量大、种类多：医学数据产生于医院日常经营活动，包括管理信息和临床信息。管理信息涉及人事、财务、设备管理等数据，临床信息包括患者入院、住院、治疗、检查、出院信息以及疾病治疗过程中的数据。这些数据不仅类型多样，而且数量庞大。
2. 数据不完整性：医学数据库中存在数据不完整的情况，部分病案登记不完全，医生记录也存在个体差异和不确定性。
3. 数据的隐私性：医学信息涉及患者隐私，需要在挖掘利用这些信息的同时，采取措施保护患者隐私，确保数据的安全性和机密性。
4. 数据冗余性：医学数据库中的数据资源庞大，每天都有大量相似或相同的信息存入，导致数据资源存在冗余性。
5. 数据的时间序列性：医学数据往往涉及疾病的时间序列，例如患者的发病过程、病程进展等，需要在挖掘时考虑时间因素。
数据挖掘过程一般包括以下几个步骤：
1. 需求分析和资源发现：确定挖掘任务，评估现有资源，建立数据挖掘库。
2. 数据预处理：对不完全、有噪声、随机的数据进行预处理，包括数据清洗、初步描述分析、选择或转换变量。
3. 模式发现：根据挖掘目标和数据特征选择合适模型进行模式发现。
4. 模式分析与评价：采用技术工具对模式进行分析，并选择最优模型应用于实际问题。
医院信息系统（HIS）是医学数据挖掘的重要应用场景。随着计算机在医疗单位的广泛运用，医学信息正趋于数字化，而医院信息系统提供的简单数据检索和查询功能已不能满足挖掘海量数据中有价值信息的要求。因此，数据挖掘和知识发现技术在此背景下显得尤为重要。
医学数据挖掘的现实应用具有重要的现实意义，不仅能够提升医疗服务质量和效率，还能支持医学研究和人类健康事业的发展。随着信息技术的不断发展，数据挖掘技术在医学领域的应用将会越来越广泛，对医疗行业的创新与进步将产生深远的影响。
