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7;～90%.

（四）在医疗质量管理中的应用：医疗质量管理的核心是数据、标准、计划以及治疗的质量,这些质量可以用不同的指数来衡量.数据挖掘可以发现新的关于数据、标准、计划以及治疗的质量指数的假说并检验这些指数是否有效.利用数据挖掘技术构建数据模型、选用适当算法就可以实现预测医院利润、未来一些时间段内哪些药品使用频率最高,哪些疾病发病率最高等和人们的现实生活密切相关的一系列问题.

（五）在医学图像中的应用：医学领域中越来越多地应用图像作为疾病诊断的工具,如SPECT、CT、MRI、PET等,数据挖掘可以应用于医学图像的分析.Sacha等成功地运用基于贝叶斯分类的数据挖掘模式对心肌SPECT图像进行分类诊断.

数据挖掘其在医学方面的应用参考属性评定
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（六）在药物开发中的应用：一些新药的开发研究,其重要关键的是对先导化合物的发掘.一般有2种途径：随机筛选、意外发现和定向发掘.采用数据挖掘技术建立的药物开发系统可以用来寻找和药效学相关的化学物质基础,确定药效基团,进一步指导新药的研究,缩短开发周期,降低开发费用.

（七）在遗传学方面的应用：用序列模式分析DNA序列,不同基因在疾病的不同阶段可能起着不同的作用.若能找到疾病发展的不同阶段遗传因素序列,就有可能开发针对疾病不同阶段的治疗药物,取得有效的治疗效果.

四、展望

目前数据挖掘技术在医学领域的应用还处于起步阶段,但随着该方法的日益普及,其必将在医学领域得到更加广泛的应用.医学数据挖掘是计算机技术、人工智能、统计学与现代医学相融合的产物,是面向整个医学信息库提取知识的过程,是医疗服务整体决策科学化的重要组成成分；而由于医学数据挖掘对象的广泛性、算法要求高效性、提取知识以及决策建议要求更高的准确性加之现有医学信息库相对于数据挖掘的要求还存在不完备性；这些都需要计算机、数学、统计学以及广大医疗工作者的多方协作,从而在信息的多方融合、算法的高效性、获取知识准确性等关键技术上得以更大的突破.

五、结语

医学领域的数据构成一个复杂的数据库,包括电子病历、医学影像、病理参数、化验结果等.随着数据挖掘技术的广泛应用和各种挖掘算法的不断改进完善,结合生物医学信息自身的特殊性和复杂性,处理好挖掘过程中的关键技术,使数据挖掘技术在处理生物医学资料中的功能日益强大.数据挖掘技术在生物医学研究、医疗卫生管理与决策中的应用范围也会越来越广,并带来可观的经济和社会效益.

参考文献：

[1]康晓东.基于数据仓库的数据挖掘技术[M].北京：机械工业出版社,2004.

[2]张世红,徐国桓,刘会霞,龚文涛.数据挖掘在医学上的应用[J].医学情报工作.2004-6

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[4]杨宏宝.基于数据仓库的中医内科决策支持系统[D].湖南中医药大学.2