基于军区总医院海量数据挖掘的研究与实现

摘要

当今社会的信息技术特别是网络技术的飞速发展使得人们收集、存贮、传输数据的能力不断增强。此时的数据出现了爆炸性增长，然而对决策有价值的知识却非常匮乏。知识发现与数据挖掘技术正是在这一背景下诞生的一门新学科。要想使得数据挖掘在实际应用中发挥作用，那么高性能挖掘算法和数据挖掘软件平台则是重要的技术基础。
　　我们把从实际应用数据中大量的、随机的、模糊的、不完全的、有噪声的数据提取出我们未知的、隐含的却又潜在大量有用的信息数据和知识的这一过程过程叫做数据挖掘，医院可以用这些数据来进行风险预测和分析。从这些海量的数据中挖掘出对于医院发展有重要依据的、有指导作用的信息将会是数据挖掘今后的重要的研究方向之一。
　　在医院临床决策中门诊诊断的并发症、门诊处方的合理用药等问题是医院医疗服务中较重要的问题，这些问题都影响到医院的医疗服务的质量。关联规则分析是数据挖掘领域中技术成熟、应用较广泛的一个分支。针对上述需求，在医院信息管理系统的基础上，经过对有关的数据进行数据提取、数据清理、数据转换等预处理后，设计出ODM（OracleDatagining）API为基础Jave程序来构建门诊诊断的并发症关联规则分析模型和单病种处方用药的关联规则分析模型，应用该模型得出了强关联规则结果，该结果对医师正确下诊断和合理用药提供有指导意义的知识，具有良好的准确性。

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第一章 绪 论

1.1课题意义及背景

1.2国内外研究状况

1.3论文的主要内容

1.4论文结构

第二章 数据挖掘技术概述

2.1 数据挖掘技术的简介

2.2 数据挖掘的系统结构与研究模式

第三章 基于DataMinerSystem系统的开发

3.1 系统介绍

3.2程序系统结构如图3-3所示：

3.3目标数据读取模块

3.4数据预处理模块

第四章 DataMinerSystem系统的技术实现

4.1 输入数据库

4.2 输入文件

4.3 可视化显示

4.4数据预处理

4.5关联分析处理

4.6规则分析评估

4.7输出结果

4.8系统功能展示

4.9医院海量数据利用存在的问题

第五章 系统测试

5.1软件测试的目标

5.2测试策略

5.3测试方法

5.4 测试环境

5.5 测试内容及结果

第六章 总结和展望

6.1论文工作总结

6.2 工作展望

致谢

参考文献