数据挖掘技术在医院信息管理中的应用分析研究

　[摘 要]随着信息技术的快速发展，其凭借独特的优势被广泛应用在医院各项管理工作中，在不断完善和创新中，逐渐从单机管理朝着网络化信息化管理方向发展。医院的信息管理技术水平也在不断提升，这就对医院现代化信息化管理提出了更高的要求。在医院管理工作中充分应用数据挖掘技术，有助于整合信息资源，优化医疗服务流程，降低经营成本的同时，可以有效提升医疗服务质量，提升医院信息化管理效率和质量。 

　　[关键词]数据挖掘技术；医院信息；管理；应用 

　　中图分类号：TP311.13 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2017）44-0081-01 

　　1 数据挖掘技术 

　　数据挖掘是从数据海洋中能够自动去提取数据模型，首先要将数据从存储着海量数据的数据库中提取出来，对这些数据中存在的特征进行分析并找出合适的类型和样本策略，然后删除这些数据中存在异常的数据，通过降维和变换等方法将数据挖掘过程和数据模型进行匹配，如何确认所得到的数据是不是知识，只需要將这些数据进行信息化，并与当前存在的知识进行对比。数据挖掘的研究领域极广泛，主要包括数据库系统、人工智能、统计学等领域。 

　　2 数据挖掘方法 

　　2.1 统计分析方法 

　　统计分析方法是对知识进行详细分析总结并对这些知识中存在的关联进行挖掘。该方法首先对数据的属性进行分析，结合统计学的相关原理进行统计，最终提取出数据间的相互关系和相联规则。当前普遍应用的统计分析方法主要包括判别分析、因子分析、相关分析和回归分析等。该方法在数据库中表属性关系主要分为两种。（1）函数关系：指的是可以通过函数公式进行表达的解析关系，这种关系具有很强的确定性；（2）相关关系：该关系具有很强的确定性，但无法用函数公式进行表达。 

　　2.2 神经网络方法 

　　神经网络方法用于分类、聚类、特征挖掘、预测和模式识别。该方法的结构是分布式的，对数据进行深入的研究分析，并进行挖掘。该模块主要包括三类。（1）前馈式网络：该类型网络的代表有感知机和函数型网络等，应用领域主要涉及预测和模式识别等；（2）反馈式网络：该类型网络的代表有离散模型和连续模型等，应用领域主要涉及联想记忆和优化计算等；（3）自组织网络：该类型网络的代表有自适应共振理论模型等，应用领域主要涉及聚类分析等。神经网络能够分布式地存储和处理信息，对信息进行推理，同时它还能够组织学习，能够拟合非线性的数据，神经网络能够处理一些其他方法无法处理的难题。 

　　2.3 模糊论方法 

　　模糊论方法是指通过模糊的方法去分析现实中存在的问题，对问题进行模糊评判和模糊决策等。任何事物都存在模糊性，在该方法中，主体具有很强的复杂性，对其进行精确的可能性越小，其存在的模糊性就相对较高，这属于互克性原理的范畴。 

　　2.4 公式发现 

　　公式发现对系统中存在的变量进行相关的分析运算，从而得出所需要的数学公式，这些变量来自于工程和一些试验的数据。它的实现方法是对这些变量进行数学运算，将这些变量合成组合项，最终的值如果能够计算出一个常量，就能够确定一个组合的数据项与一个常量等值数学公式。我国自主研发的FDD发现系统，它的原理就是将多个数据项进行多次转换得到一个初等函数，同时存在一个数据项的线性函数，如果这两个函数的组合为直线，就能够得到一个初等函数的数学公式。 

　　2.5 可视化技术 

　　可视化是当前信息化建设中一种先进的技术，它与数据挖掘有很大的关联。数据分析通过可视化技术能够进一步强化图表的表示能力，将数据的模式以及关联以一种直观图的方法提供给用户，这样用户就能够对数据中的关系进行交互式的研究分析。通过可视化将数据库中数据的多维性转变为各种图形，来展示给用户进行分析，这种方法对深入分析数据中的整体情况以及数据的本质非常重要，该技术把人的观察力带进了数据挖掘中，能够高效进行数据挖掘。 

　　3 数据挖掘技术在医院信息管理的应用 

　　医院的日常工作有很多，再进行数据管理时，常会遇到信息数据的堆叠。通过数据挖掘技术能够综合性的整理医疗资源数据，这样就高效的整理汇总了信息，便于智能分析医院工作所产生的数据，能够极大程度的简化人工工作。复杂的信息数据能够通过高效能的计算机来重新整合，而所谓的数字化医院并非是在单一网页平台上展开所有的医院管理工作，数字化医院具备了数字分析系统并能够高效的进行数字化管理，不仅节约了医院资源，还能够高效的使用医疗资源，做到高效的资源整合。新型的数字化医院能够按照医疗设备来区分医院功能，并且能够就患者的病情和特点来总结归纳病患信息，对于此类信息的统计和医疗研究继续数据挖掘技术的帮助，所以在新型的数字医院建设中应用数据挖掘技术具有极大的意义。传统理念上对于资源的处理方式和思维能够通过数据挖掘技术来创新和改善，大型以及超大型医院在现代化、数字化的建设中需要这种数字处理技术，并通过这些技术在当前的医疗设施基础上进行开发并加以应用。 

　　3.1 通过数据的挖掘进一步优化医院信息资源 

　　医院的现有医疗资源对于医疗工作的开展具有重要意义，而数据挖掘技术的引用则是为了以数据分析综合性、全方位的优化医院资源。数据挖掘技术在检索系统中的应用能够改革传统人工记录整理数据的形式，转变为电子数据之后在网络数据库中能够利用网络技术进行检索汇总，并直观的提供给医疗工作者，医院的医疗工作者能够借助数据挖掘技术系统来更方便的获取数据资料，这样还为大型医院的医疗工作提供了技术支持，医院工作的准确度也进一步加强。 

　　3.2 医院多媒体资源应用 

　　数据挖掘技术医院的多媒体数据库能够为更多的用户提供高效的服务，传统的数据检索系统难以应对不断发展的用户群体，将数据挖掘技术应用到医院资源的管理工作中能够极大程度的优化服务质量。用户通过这一系统能够收集所需资料，并为患者提供个性化医疗服务。而多媒体的数据挖掘技术还能够为用户提供准确的检索服务，这同样也是现代化医院管理的体现。 

　　3.3 客户分析及盈利分析 

　　患者是医院的服务对象，分析这一消费群体的消费特征能够帮助医院制定的决策，并根据实际情况来制定院方策略，针对患者群体调整医院运营方向。医院在医疗市场中的竞争也十分激烈，通过技术手段来节约劳动力并提高自身的服务质量能够争取更多的市场，在商业竞争中占据有利地位。对消费者的分析能够帮助医院制定更高级的定制服务，这样的高级服务能够留住高端客户，提高客户盈利能力。 

　　3.4 欠逃费检查 

　　在医院中，患者的恶意欠逃费常常发生，数据挖掘技术中的神经网络分析模型能够分析检查出恶意欠下医疗费并逃避概不支付的不良客户，利用数字化技术来管控缴费数据，这样能够保障医院的财产不受欠款行为侵害。 

　　4 结束语 

　　总之，数据挖掘技术已经应用到医院管理中，对医院的数字化有一定的推动作用，有助于现代化建设。简而言之，对统计数据进行信息化数据处理，不仅能够提高医院你的社会效益、经济效益，对用户的医疗体验也极为重要。 

　　参考文献 

　　[1]刘笑凡.数据挖掘技术在医院信息管理中的应用分析研究[J].科技展望，2017，09：18.

　　[2]王戬.数据挖掘技术在管理信息系统中的应用研究[J].信息系统工程，2017，05：54.