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2022-11-05
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数据挖掘在医疗管理领域中的应用
摘要】目前在医疗机构中计算机信息管理系统应用十分广泛，赋予医学信息数
字化特征；再加之大量应用电子病案或病历及数字化医疗仪器与设备等，致使医
院数据库信息数量庞大且容量不断膨胀。对上述海量信息资源予以利用，可促使
疾病诊治基于科学决策上开展，将类型多样的医治方案疗效总结，便于医院开展
教学、科研、决策管理等工作。此外，医疗体制改革在不断深化，临床十分关注
如何自动处理与提升医疗数据，使其更好发挥保健与诊断功能，促使医院服务质
量得以提升。基于此，数据挖掘应运而生。应用该技术的主要目的在于促使医院
信息管理水平提升，便于疾病诊治与远程医疗。现具体探讨在医疗管理领域中数
据挖掘的应用。
【关键词】数据挖掘；医疗管理
【中图分类号】R197.32 【文献标识码】A 【文章编号】
1007-8231（2016）09-0223-02
应用当前已经全面进入网络化与信息化社会，信息量增长速度飞快，使得人
们生活更加便利，但是也带来诸多问题，例如信息过量，无法及时消化；难以辨
识信息真假；难以确保信息安全性；信息形式多样，无法进行统一处理。为防止
有用信息被淹没，需研发出工具将有价值信息从海量数据中提取出来，由此要求
将数据挖掘工具系统开发出来，转化数据坟墓为有用知识[1]。在医学领域同样大
量应用科学信息技术，数据量大，包括人类遗传密码、患者诊治与检验及病史数
据、药品及医院管理信息等。在医学管理理论应用数据挖掘理论可有效分析医学
数据，将有价值的隐含信息提取出来，便于医院管理者制定科学决策、医生正确
诊治及研究人类健康及疾病遗传规律等[2]，可有效促进人类健康，对其生活质量
予以改善。本文先阐述数据挖掘的含义，而后分析其在医院管理中的应用。
1.数据挖掘含义
数据挖掘即在实际应用数据中将隐含的、人们并不知情但潜在利用价值较高
的知识与信息提取出来的过程，将知识提取出来后其表示形式多样，如规律、概
念、模式及规则等[3]。近几年数据挖掘发展较快，涉及多个学科，如模式识别、
数据库、可视化技术、统计学、并行计算及人工智能等。数据挖掘对象多包括
Web 信息、数据仓库、数据库及文件系统等数据集合，机器学习、可视化、统计
方法及神经计算为常用方法。因数据库有较多种类，如空间型、多媒体、面向对
象型及时间型等，为此在设计挖掘算法时需综合运用多种方法。在医疗领域应用
数据挖掘主要内容包括资源分配、财务与业务、科室绩效、个人绩效及患者效益
等，分析如下。
2.数据挖掘在医疗管理领域中的应用
2.1 资源配置
采用数据挖掘技术可对医院资源予以优化配置，典型表现为优化医院床位配
置，对各类病种患者住院时间及收容数量对不同阶段占用床位状况予以判断，再
据此动态分配床位，确保在不同条件、不同阶段及不同科室中可合理分配床位资
源，促使床位周转率得以提升。
2.2 财务与业务
在该领域应用数据挖掘主要是基于财务管理角度将各个阶段医院产出与投入
特征找出来，由此明确运营淡旺季，对流动资金予以合理应用，优化医院整体运
营效果。
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