基于循证医学的海量医学数据挖掘分析方法研究
随着区域卫生信息化建设的推进,在区域卫生信息平台上采集、存储和管理医疗卫生信息数据的手段日益完善.在这些大量医学数据后面蕴含了许多对疾病的诊断、治疗以及卫生行政决策有重大价值的信息.本文从循证医学视角出发,描述了医学海量数据挖掘分析步骤、分析方法、关键技术、分析模型构建以及分析应用.指出数据挖掘技术使用的海量检索、人工智能和统计学方法使循证医学所使用的预后终点指标(如死亡率、致残率、临床事件发生率、生存质量等)所涵盖的范围更广、更有代表性，可以使医疗卫生工作人员摆脱人工分析大量循证数据的烦恼，从而提高了人民收集利用数据的效率和准确性、可靠性。数据挖掘技术在医疗卫生管理与决策中的应用范围也会越来越广，并带来可观的经济和社会效益。
医学数据 信息挖掘 资源共享 循证医学
孙向东 黄晓琴 朱春伦 陆传统 唐玲 张科 张辉 翁可为 陈晓妍
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2013-09-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）