医学数据挖掘教学实践——以基于Weka的机器学习方法为例

本文首先介绍了机器学习常用的一般操作流程、Weka软件以及生物医学数据处理的重要性。然后,阐述了如何使用Weka进行生物医学数据分析和构建机器学习模型,并提供了以糖尿病为例的具体案例来说明这些方法的应用。本文介绍的教学实践方法有助于学生直观地理解机器学习中各个重要步骤,并方便比较不同分类器效果,具备良好的教学潜力。

“医学数据挖掘”课程思政教学改革探索

高校教师作为课程建设、课堂教学的主要责任人,肩负着为党育人、为国育才的使命和责任。本文以“医学数据挖掘”课程为例,探索了课程思政在专业课程中的实施路径与方法,构建了价值塑造、知识传授、能力培养“三维一体”的育人体系,采取协同三个课堂的教学模式,将思政教育贯穿于课前、课中、课后三个阶段,构建“三维三课三阶”的思政教学体系,增加课程的知识性、人文性、前沿性,提升学生的爱国情怀、创新精神、科学素养,增强了学生的职业理想与责任感,以期为推进课程思政建设、提高人才培养质量提供参考。

医学数据挖掘在线教学平台的设计与实现

为了培养医学生掌握医学数据挖掘方法并应用于临床科研工作,提高医学生的信息素养,该研究设计实现了医学数据挖掘在线教学平台,并于2020年春季学期面向协和研究生的“医学数据挖掘实用技术”教学实践中投入使用,该平台有效弥补实践类课程短板,能够满足不同学科背景的学生需求。学生课后反馈结果表明,该平台的应用降低了技术类课程的学习门槛,激发了医学生对于数据挖掘类课程的学习积极性,有助于其实践能力的提升。

基于Medline的医学数据挖掘系统研究

选择基于Medline的医学数据挖掘系统中应用效果较好,具有普遍特性的3个系统进行分析,探讨系统的研究背景,在具体实现上所采取的技术思路和方法,总结其在设计和实现中普遍性和规律性的特点,供实践参考。

《医学数据挖掘》课程的在线教学实践与探索

当前“互联网+教育”改革已深入推进,全国高校广泛开展了线上教学。线上教学模式改变了教师的教学方式和学生的学习方式,人们重新认识了教育技术的力量和价值。本文以《医学数据挖掘》课程为例,分析该课程的在线教学现状及存在的问题,并结合学生提出的建议探讨如何让医药专业的本科生、研究生及进修的临床医生通过线上教学理解大数据时代下的数据挖掘技术并能够应用数据挖掘软件解决实际问题,这也是该门课程教学的重要任务。本文旨在探讨《医学数据挖掘》课程的在线教学内容、教学实践和研究对策,为数据分析及数据挖掘类等实操类课程的在线教学提供参考。

粗糙集理论在医学数据挖掘中的应用

粗糙集是研究不精确性、不确定性、不完整性现存信息或知识的数学工具。本文主要探讨粗糙集理论在医学数据挖掘中的应用,对粗糙集理论的基本概念以及基于粗糙集的规则提取进行了详细说明。

医学本科院校中医学数据挖掘课程教学反思与改革

文章以医学数据挖掘课程为例,从教学现状出发,分析该课程在医学本科院校中的教学现状和存在的问题,探讨了如何提升医学信息工程和信息管理与信息系统等专业本科生的数据挖掘理论基础,实践能力和综合素养等,并应用数据挖掘技术解决医学相关的实际问题的能力。在实际教学中已取得了一些较好的效果,为医学院校的新工科建设提供了良好的示范作用。

探讨医药专业大学生的“医学数据挖掘”课程教学

21世纪是生物医学发展迅猛的时代,当前大数据时代已经到来,全面培养高素质的具有创新精神和科研能力的新型生物医药人才是医科大学的首要任务。因此,开设“医学数据挖掘”课程对提高当代大学生的大数据分析能力有着十分重要的作用,而如何让医药专业的学生理解大数据时代下的数据挖掘技术并能够应用数据挖掘软件解决实际问题是该课程教学的重要任务。本文旨在探讨“医学数据挖掘”课程的教学内容、教学手段和教学过程,以期使学生从该课程中获益。

医学院校大学生数据挖掘IT技能培养的研究与实践

在网络、数字化信息迅速发展的今天,各行各业积累的数据越来越多,尤其在医院的工作流程中积累了大量的医学数据。毋庸置疑,我们已经处在一个真正的大数据时代,如何跟上时代发展,培养出适应时代需求的医学人才,是医学教育工作者面临的问题。数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际数据中提取隐含信息和知识的新型学科,在医学院校计算机课程中开设针对医学数据的数据挖掘课程,能够开发学生在大数据时代学习和工作中的潜能,培养高素质的医学人才。

数据挖掘在医学信息中的应用

医学信息数据挖掘是一门涉及面广、技术难度大的新兴交叉学科。本文首先对数据挖掘概念及功能进行详细地阐述,在此基础上探讨了医学数据挖掘的几项关键技术,并讨论了医学信息数据挖掘中的主题选取;最后,讨论了医学数据挖掘中存在的问题以及解决方案。

数据挖掘在医学上的应用

医学数据挖掘是一门涉及面广、技术难度大的新兴交叉学科。本文在阐述医学数据特点的基础上,初步探讨了医学数据挖掘的一般过程,并讨论了其在医学方方面面中的应用。最后,文章简要介绍了医学数据挖掘现状及未来前景。

基于数据挖掘的医学影像处理与实现

在对多家医院的医学影像数据库进行数据挖掘分析中,非标准化图像的挖掘分析其潜在模式,常遇到需解决文件格式不统一、噪声等问题,本文提出其中的处理与实现方法。

医学数据及其应用

介绍了医学数据及医学数据系统,重点论述了医学数据挖掘,诸如RLIMS-P规则挖掘工具、PubGene关联分析系统、数据分析及知识关联服务等应用。

基于RoughSet的医疗数据挖掘应用分析

从病历样本数据出发,运用基于区分矩阵的计算方法,简化了计算过程,使得医疗信息的处理更为简便有效,从中得出的简明直接、易于理解的产生式分类规则也具有一定的参考价值.

电子病历中可视化数据挖掘技术的应用

医院数据库是一个复杂数据库,包括电子病历、医学影像、病理参数、化验结果等,电子病历是用电子设备保存、管理、传输和重现的数字化的病人医疗记录,难以直接进行数据挖掘,使用医学文本数据挖掘的方法,帮助医生分析隐藏在病历数据中的信息和对治疗方案进行研究,再使用集成视图将疾病相关的所有病历数据信息集成显示在一起,可以发现其中的医学诊断规则和模式,从而辅助医生进行疾病诊断,对现有的HIS进行改进和完善。

数据挖掘技术在医院信息系统中的应用

介绍数据挖掘的概念和功能,指出了数据挖掘技术在医疗费用管理、医疗诊断管理、医院资源管理中具有的广泛应用性,为支持医院管理者的分析决策作出了积极探索。

将数据挖掘技术引入方证对应研究的思考

中医学是在古代朴素的唯物论和自发的辩证法思想影响和指导下,通过长期的医疗实践,逐步形成并发展成为的医学理论体系。其所创立的理论从其发端到现在,一直有效地指导着临床实践,但是作为经验医学,其客观性指标的缺如,描述文字的晦涩难懂、内容的散乱和缺乏系统性、规范性致使其研究较为困难。文中结合现代科技方法,提出了将数据挖掘技术引入方证对应研究中的可行性和先进性以及具体方法。

专题述评:医学文献群中隐含信息的揭示与表达

发展医学信息学,开展生物医学数据分析与文本挖掘技术研究是卫生部《医学科技发展＂十二五＂规划》中提出的重点任务之一。医学数据挖掘在当前医学信息学研究中,利用丰富的数据库资源和科学有效的方法挖掘、分析和发现医学领域的研究热点、学术前沿和学科发展方向是一项很有学术前景的研究内容,研究结果可以为推动医学科技的创新发展提供信息支撑。

一种从医学文本中实现自动关键词抽取和筛选的技术方法

鉴于重要关键词对于文本有着重要的强文本表示功能,关键词抽取和筛选在信息检索、信息抽取和知识挖掘等领域中有着重要的作用。在调研当前关键词抽取的方法后,结合医学领域已有的叙词表和工具以及BM25F加权词频公式提出基于医学文本的重要关键词抽取和筛选的技术方法。该方法主要解决两个关键问题:关键词的识别和抽取、关键词重要性的衡量和筛选。以2001-2007年骨关节炎领域的文献集合为数据来源,对该技术方法进行实践尝试,并验证其实际有效性,为知识挖掘中的重要关键词抽取提供一个行之有效的途径。

生物医学网格及其应用

医学数据分布范围广且数量极其巨大。医学数据网格能在分散于各地的许多机构之间以协调、灵活、安全的方式共享资源,解决医学数据处理中的各种问题。由网格所构成的虚拟环境将有助于提高生物医学基础和临床研究的性能。