数字化医院建设利用数据挖掘技术提升病例分析能力.pptxVIP

数字化医院建设利用数据挖掘技术提升病例分析能力;引言

数据挖掘技术基础

病例分析能力提升方案设计

实施过程与案例分析

面临的挑战与解决方案

总结与展望;引言;;;;数据挖掘技术基础;数据挖掘定义;聚类分析：聚类分析是将数据对象分组成为多个类或簇的过程，使得同一个簇中的对象之间具有较高的相似度，而不同簇中的对象之间具有较大的相异度。

分类与预测：分类是找出描述和区分数据类或概念的模型（或函数），以便能够使用模型预测类标记未知的对象类。预测是利用历史数据找出变化规律，建立模型，并由此对未来数据的种类及特征进行预测。

关联规则挖掘：关联规则是隐藏在数据项之间的有趣联系。关联规则挖掘的任务是找出数据库中所有存在的关联规则，其支持度和置信度分别满足用户给定的最小支持度和最小置信度。

时序模式分析：时序模式分析就是通过时间序列有哪些信誉好的足球投注网站出重复发生概率较高的模式。在医学上，这类模式的一个典型例子就是某种疾病的周期性发作。;数据预处理是数据挖掘过程中的重要环节，包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等步骤。目的是消除噪声和不一致性，提高数据质量，为后续的数据挖掘提供准确、可靠的数据基础。;病例分析能力提升方案设计;;;;实施过程与案例分析;;;;面临的挑战与解决方案;;;医疗机构与科技企业;总结与展望;通过数据挖掘技术，对医院的海量病例数据进行分析和挖掘，提取出有价值的信息和知识，为医生的诊断和治疗提供有力支持。;;;THANKS