医学数据挖掘的技术、方法及应用

医学数据挖掘是提高医院信息管理水平 ,为疾病的诊断和治疗提供科学的、准确的决策 ,促进远程医疗和社区医疗发展的需要。本文对医学数据挖掘的关键技术——数据的预处理、多属性信息的融合、挖掘算法的高效性与鲁棒性、提供知识的准确性与可靠性等进行了论述 ;阐述了基于计算智能的医学数据挖掘方法 ,介绍了人工神经网络、模糊逻辑、遗传算法、粗糙集理论和支持向量机在医学数据挖掘中的应用 ;最后对医学数据挖掘的特点和亟待解决的问题进行了总结。

肝脏移植标准数据集

为进一步提升肝脏移植大数据沟通交流和合作研究,中山大学附属第三医院肝脏外科暨肝移植中心在中华医学会和中国医师协会相关分会和学组的指导与支持下,参考国内外信息标准结合相关领域内的指南、数据规范及专家共识,同时兼顾中国肝移植注册等系统的填报需求,编写了《肝脏移植标准数据集》,以推进肝脏移植领域的信息标准化工作,提高临床信息资源采集质量,助力肝脏移植临床诊疗和科研水平的提高。

基于云计算的临床医学信息分析系统构建

研究基于国内外公网和医学专业网站组成的公有云的临床医学信息采集、分析、整合及存储,构建基于标准化和规范化的医学数据仓库和数据多维立方体,并在此基础上,构建医学数据挖掘的研究平台,通过利用存储在数据仓库中的数据完成进行多层次、多角度挖掘工作和集成分析,并以软件即服务(SaaS)的模式向所在学科的医疗卫生人员提供其关注的基础医学、临床治疗、流行病学研究等信息,使医学信息资源的利用水平达到一个新的高度,建立区域性的医学信息共享平台。

云计算技术在智慧医疗中的应用

随着大数据、互联网、信息科技和人工智能技术的飞速发展,国内外医疗健康领域对云计算技术的关注程度持续提高。基于云计算技术建设的智慧医疗平台,不仅能够进一步提高医疗系统数据和信息的安全性,同时可以有效降低平台的维护成本,对智慧医疗的发展起到了显著的推进作用。概括总结了近年来云计算与智慧医疗在国内外的发展和应用现状、智慧医疗产业在建设进程中存在的关键问题及解决建议,以及云计算技术在智慧医疗应用中的未来发展方向。