随着格式化电子病历和医学信息系统的深入应用,医疗行业积累了大量的临床数据和管理资料。传统的分析方法难以从这些复杂的、不完整的、非规范化的医学数据中发现内在联系,揭示模式、规律。数据挖掘技术作为一种新的数据分析方法逐步应用到医学数据的分析中,抽取规律、预测趋势、发现令人惊奇的模式,这对改善临床诊断效果、提高医院决策水平都非常重要。基于数据挖掘的分析方法已成为提高医疗服务质量和医院竞争力的一条新途径。医疗体制改革的深入开展,致使医疗市场的竞争日益激烈。医院整体发展战略的制定和市场策略的调整,直接影响其在医疗市场的定位和竞争力。因此,科学决策的要求日益紧迫。另一方面,武警医院全面启动“军卫系统”几年来,积累了大量的临床数据和管理资料,为科学决策奠定了数据基础。本文以武警某总队医院的原始数据为基础,通过需求调研,确定了“区分高收益病种,为医院发展特色病种的选定提供决策依据;区分高收容地区,为医疗市场策略的制定提供决策依据;研究重点病种,为规范治疗方法提供决策依据”的分析任务和目标,突出分析结果的实用价值。同时,用分类方法分析了糖尿病随访数据。研究中通过聚类方法区分出高收益病种,为医疗资源的合理配置、医院选定特色专科,调整发展战略提供决策依据;通过聚类方法区分出病人重点来源地区,为医疗市场策略的制定提供参考;通过关联分析发现糖尿病并发症,为2型糖尿病并发症的早期防治提供参考;通过关联分析揭示了尿毒症治疗用药相关性,找出用药规律和偏差,为规范尿毒症治疗和药品审核提供依据;用C5.0算法和BP神经网络算法建立了2型糖尿病预测模型,为2型糖尿病的临床诊断提供辅诊参考。本文的部分分析结果成为该院制定发展战略、调整市场策略的重要依据。本文针对原始数据进行分析,探讨了从“军卫系统”中提取数据、整理数据、数据预处理、探索性分析、算法选择、模型的建立和评估的全部分析过程,为医学数据分析的工程化实施方法提供了很好地参考。为复杂的医学资料的分析提供了一种较好的思路。本文面向应用,结合需求确定分析任务和目标,突出分析结果的实用价值。