王洋

（白城市衛(wèi)生急救中心 吉林 白城 137000）

引言

數(shù)據(jù)挖掘是利用機器學習、數(shù)理統(tǒng)計、人工智能等工具從數(shù)據(jù)庫中提取隱含在其中的事先未知的潛在的價值較高的以概念、規(guī)則、規(guī)律和模式等形式存在的信息和知識的技術(shù)，在信息管理、科學決策和科學研究中必須應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘獲得的相關(guān)信息和知識。數(shù)據(jù)挖掘是與計算機科學有關(guān)的熱點研究問題，該技術(shù)可自動化分析數(shù)據(jù)，在衛(wèi)生健康統(tǒng)計信息中得到廣泛應(yīng)用，保證衛(wèi)生健康事業(yè)適應(yīng)經(jīng)濟社會快速發(fā)展的需要。

1 關(guān)鍵技術(shù)

衛(wèi)生健康數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能提供準確可靠的與研究目的相關(guān)的信息和知識，為完善衛(wèi)生政策、醫(yī)療活動和衛(wèi)生健康管理的科學決策提供客觀依據(jù)。

1.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)

衛(wèi)生健康數(shù)據(jù)庫中的原始信息來源不同，數(shù)量龐大，這些信息具有模糊、間斷性、帶有噪聲和冗余的特點，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以預(yù)處理相關(guān)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)清理、集成、規(guī)約和變換。

1.2 信息融合技術(shù)

在基本公共衛(wèi)生服務(wù)和診療活動中，形成了文字、波形信號、圖像、數(shù)據(jù)以及少量的語音和視頻信號等衛(wèi)生健康信息，在一定準則下利用信息融合技術(shù)可自動分析、綜合處理相關(guān)信息并不斷修正，完成所需的決策和估計任務(wù)。

1.3 快速的魯棒的挖掘算法

衛(wèi)生健康數(shù)據(jù)形成的信息庫數(shù)量巨大，涉及面較廣。該技術(shù)形成的快速的魯棒的挖掘算法，可以快速從數(shù)據(jù)庫中提取所需信息和知識，數(shù)據(jù)挖掘的效率相對較高。

2 在衛(wèi)生健康統(tǒng)計中的應(yīng)用

2.1 政策的完善和科學決策

衛(wèi)生健康統(tǒng)計是完善衛(wèi)生政策和科學決策的重要依據(jù)。在基本醫(yī)療保險管理中，應(yīng)用XGBoost集成模型構(gòu)建并逐步健全參保人欺詐風險評估指標體系能對潛在欺詐人員進行有效識別，應(yīng)合理利用醫(yī)保大數(shù)據(jù)建設(shè)智能化監(jiān)控系統(tǒng)，促進管理水平得到不斷提升，保障醫(yī)?；鸢踩?，維護醫(yī)保公平性[1]。

2.2 推進醫(yī)院管理現(xiàn)代化進程

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)療管理中應(yīng)用廣泛，應(yīng)積極探索該技術(shù)在醫(yī)院管理中的決策作用。以關(guān)聯(lián)規(guī)則開展綜合醫(yī)院評審評價數(shù)據(jù)挖掘研究顯示[2]，制定落實制度與建立質(zhì)量安全管理小組的關(guān)聯(lián)性較強，多重耐藥菌醫(yī)院感染控制與急診服務(wù)流程和規(guī)范、患者知情權(quán)、首訴負責制、醫(yī)療安全（不良）事件報告、制定落實抗菌藥物管理制度、開展預(yù)防多重耐藥感染措施培訓之間的關(guān)聯(lián)性較強，管理者應(yīng)應(yīng)以此為線索，重視指標體系與監(jiān)測反饋體系、診療流程的不同環(huán)節(jié)、制度建立與人員配齊之間的較強關(guān)聯(lián)性。

基于患者滿意度的數(shù)據(jù)挖掘研究顯示[3]，影響市區(qū)、縣級醫(yī)院和基層醫(yī)療機構(gòu)患者滿意度的主要因素分別為醫(yī)療環(huán)境、醫(yī)療服務(wù)連續(xù)性和信息獲取，不同醫(yī)療機構(gòu)應(yīng)針對性地改善醫(yī)療服務(wù)，通過醫(yī)療環(huán)境不斷改善，服務(wù)連續(xù)性建設(shè)的進一步強化，增加醫(yī)療信息獲取渠道，實現(xiàn)醫(yī)療機構(gòu)精準管理。

2.3 輔助疾病診斷治療和預(yù)防

數(shù)據(jù)挖掘可闡明模型和數(shù)據(jù)信息之間的關(guān)系，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析疾病診斷治療預(yù)防信息中蘊含的豐富數(shù)據(jù)，使患者得到及時診斷治療，控制特定人群相關(guān)疾病的傳播流行?；跀?shù)據(jù)挖掘的中藥治療早期糖尿病腎病相關(guān)研究表明，早期糖尿病腎病病機以氣陰兩虛、瘀血阻滯為主，治療多從肝、腎、脾入手，益氣養(yǎng)陰、活血化瘀為常用治法，根據(jù)疾病不同的虛實證型，可“辨證選方據(jù)癥用藥”，為辨證治療提供新思路新途徑新方法?；跀?shù)據(jù)挖掘的新型冠狀病毒肺炎地域性中醫(yī)預(yù)防方用藥規(guī)律研究顯示，方案中均使用了黃芪、金銀花、防風、白術(shù),以甘溫藥物居多，藥物歸經(jīng)以肺、脾、胃經(jīng)多見，給出了不同地域所用藥物。

3 在衛(wèi)生健康信息化中的應(yīng)用

3.1 在醫(yī)院信息系統(tǒng)中的應(yīng)用

利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)深度加工醫(yī)院信息系統(tǒng)（HIS）中的海量數(shù)據(jù)，可得到系統(tǒng)化綜合性有價值的信息數(shù)據(jù)；合理利用決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、聚類、遺傳算法等技術(shù)，可深入挖掘有效利用其中雜亂無章的數(shù)據(jù)，獲得豐富的輔助決策信息，支持醫(yī)院管理、發(fā)展趨勢預(yù)測，找準醫(yī)院中遠期發(fā)展方向。

3.2 在數(shù)字醫(yī)學影像中的應(yīng)用

數(shù)字醫(yī)學影像廣泛應(yīng)用于疾病預(yù)防和診療活動之中。應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以提取醫(yī)學影像中的重要數(shù)據(jù)，并提高影像質(zhì)量和邊緣提取，組織定征和概念描述，醫(yī)學影像管理與檢索等。

吳艾茜借助生存卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從劑量分布和醫(yī)學影像中自動提取針對復(fù)發(fā)風險的高預(yù)測性能特征建立的復(fù)發(fā)預(yù)測模型具有互補性，能進一步提高模型的性能，這說明三維劑量分布對于頭頸癌復(fù)發(fā)的預(yù)后價值在不同建模方法下具有一定的魯棒性，兩種數(shù)據(jù)挖掘方法在頭頸癌中證實了三維劑量分布具有一定的局部區(qū)域復(fù)發(fā)預(yù)測能力?；卺t(yī)學影像數(shù)據(jù)挖掘的腫瘤影像組學可利用大數(shù)據(jù)平臺實現(xiàn)圖像數(shù)據(jù)的多源獲取，通過臨床和基因信息的有機結(jié)合，將與惡性腫瘤診療高度相關(guān)的特征集進行深度挖掘篩選，進而構(gòu)建并不斷完善惡性腫瘤診斷、療效評價和預(yù)測體系，并將其用于預(yù)防和臨床診療活動。

4 結(jié)語

隨著時代的發(fā)展,中國經(jīng)濟取得了良好的發(fā)展成果,各個領(lǐng)域也都在進行改革與創(chuàng)新,在經(jīng)濟發(fā)展的推動下,人們對醫(yī)療衛(wèi)生給予了更多的關(guān)注,我國的醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)也在不斷的發(fā)展,醫(yī)療改革也在逐步推進,在這一過程中,醫(yī)療衛(wèi)生統(tǒng)計信息有著了至關(guān)重要的地位。