论文部分内容阅读
[摘 要]随着科学技术的发展，软件系统在各行各业的应用规模正在不断扩大。数据挖掘技术是一种非常高级的新型网络技术，它在软件工程大数据的分析系统中一直都占据着非常重要的地位。数据挖掘技术在各类软件中的应用，能够最大限度地提高数据的可靠性和安全性。本文主要论述数据挖掘技术在泌尿系统软件中的相关应用。
[关键词]数据挖掘技术；泌尿系统软件；应用
中图分类号：U226 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2017）46-0338-01
引言
科技的进步将我们带入到一个发达的信息产业时代，数据库系统的运用现下已经变得越来越普及。但常规的数据库系统只能够对于现存的数据进行存储、查询和统计等等操作，而这些数据所获得的信息量仅仅占据了整个数据库信息量的一小部分。那么如果才能够把这些模糊和碎片化的数据库进行更好地整理，以使得数据能够得以更好地运用？如果才能够用最先进的自动技术更加快速和智能化的对原始的海量数据进行分析？为了更好地应对上述这些问题，引出了数据挖掘技术。本文主要对数据挖掘技术在泌尿系统软件中的应用做具体的分析。
1.数据挖掘技术的定义
数据的挖掘又称数据库的知识发现过程，它是从大量的数据当中抽取潜在的有价值的知识的过程。在数据的挖掘过程中所挖掘出来的数据，可以分别被存放在数据库、数据仓库和其他信息存储的过程中。而从数据本身的角度来考虑，数据挖掘主要由数据清理、数据变换、数据挖掘实施、模式评估等八个步骤。
随着数据挖掘技术的不断完善和发展，它也在医药卫生、金融、电信、服务、生物科技和多个领域中得以成功的应用。当前数据挖掘技术的研究重点主要从系统的应用转向多种发现策略的集成，并且它已经在多种学科之间更好地发生了相互的渗透。
2.数据挖掘技术在泌尿系统软件中的运用流程
要想让数据挖掘技术更好地在泌尿系统中进行运用，先要对相关泌尿系统的病人的信息进行更好地收集，主要包括病人的性别、年龄、身高、体重、血常规、尿常规和肾功能等常规的检查数据。之后选择合适的信息收集方法把这些信息收入数据库中，再对数据库进行海选，最终确定一个合适的数据仓库把所有的信息都存进去。
需要注意的是，在软件系统中，所有泌尿科病人的数据都是以不同的来源、格式、性质特点混乱存在的，这时只有对所有类型的数据进行逻辑和物理上的集中，这样才能够让医药企业更好地进行数据的共享。而在收集的过程中，并不是所有的数据都是完整清晰的，有些数据包含很多噪声和错误的成分在里面，所以需要对数据进行一次大规模的清理，之后再将完整正确的数据一起存入到数据仓库中去。
等到所有不符合规范的数据都被清理完毕之后，我们又需要将规范化、概念化和平滑聚集的数据更加迅速地转换成合适的数据挖掘形式，在此过程中，数据的概念分层和离散化也是非常重要的两个步骤。
之后，再合理地运用神经网络、遗传算法、决策树方法、粗集方法、统计分析方法和其他种类的方法更好地将信息进行相关的整理，最终得出对于我们来说比较有用的信息。[1]最终，为了更好地将所得到的数据和信息呈现给相关的用户，那么我们就完全可以将新的知识更好地存放在知识库里面，这样其他程序也能够更好地进行完整的使用。而医护人员和相关的医学专家也能够更好地运用数据挖掘技术对泌尿系统软件中的相关数据进行更好地分析，之后再得出对自己有用的结果。
3.数据挖掘技术融入泌尿系統软件的应用
3.1 疾病的诊断和治疗
虽然伴随着科学技术的发展，我国泌尿系统疾病的治疗已经取得了突飞猛进的发展。但泌尿系统疾病的药物开发和治疗的突破已经进入瓶颈期。通过对病人化验数据、基因和泌尿系统器官的研究，数据挖掘技术能够从海量的数据中筛选出最有用的数据，以便我们更好地开发出相关的新药物和新方法。而数据挖掘技术再泌尿系统软件开发中的应用势必会有更好的效果。
其中最有效的就是，数据挖掘技术通过对泌尿系统软件中人类超过十万个基因进行详细的分析，详细分析和揭示泌尿系统疾病发病的整个过程，从而找到最有效的致病分子和原因，之后才能够为治疗泌尿系统的疾病提供有效的干预性的措施。
3.2 泌尿系统疾病的预防
在所有种类的泌尿系统疾病中，大多数疾病都属于传染病和慢性病，一经发病治疗起来耗时耗力，所以泌尿系统疾病的预防就显得尤为重要了。而如果将数据挖掘技术在泌尿系统软件中更好地得以运用，那么各地的医院和疾病预防控制中心就能够通过基因的组合图谱、患者治疗过程中的数据、患者服用的药物数据等进行筛选和分析，最终对泌尿系统疾病的发病形势进行更好的预测和分析，从而达到更好地预防疾病的目的。
3.3 对病人临床医学报告的数据分析
在泌尿科中，每天都有成千上万个病人需要进行CT、尿道和MRI检查。包括CT检测仪和显微镜等医疗器械和设备，每天都要采集几十亿字节的病人数据。而其实这些数据的背后往往蕴藏着大量的信息。如果能够将这些数据都更好地收集到泌尿系统软件中去，并对数据进行更好的整理和分析，那么势必可以得出更多地对泌尿系统疾病的治疗有利的信息。
3.4 解决实际的问题
泌尿系统病人的疾病是如何从肾脏、输尿管、膀胱和尿道等更加迅速地波及到整个泌尿系统？泌尿系统的疾病主要是由哪几种原因造成的？对于有肾小球肾炎、尿结石症和肾功能衰竭的患者如何采用更加适当的治疗方法帮助他们减轻痛苦？要解答这些泌尿系统的常见问题，我们就要针对泌尿系统软件中相关数据挖掘的结果进行全面客观地评价，并通过从中筛选出最优的模型进行更好的评价，最终解决实际方面的问题。而只有通过数据挖掘技术所得出的结果才更加的有说服力，也更容易被人接受。
4.数据挖掘技术在泌尿系统软件中应用的特点
数据挖掘技术在泌尿系统软件中的运用具有其特殊性。虽然整个泌尿科已经涵盖了整体医疗活动和医疗过程中的全部数据资源，这其中包含一些泌尿科病人的临床管理信息和临床医疗信息。但是真正能够反映泌尿系统病人价值的只有临床医疗信息，而医学中的数据挖掘技术也主要是针对这部分信息资源开展的。
在这个过程中，病人的体征参数、B超、CT、尿常规、肾功能检查、病人的症状描述等等这些模式分别呈现多个模式和形态，而这种多属性的模式正加大了数据挖掘技术在泌尿系统软件中应用的相关难度。[2]此外，任何一项泌尿科疾病的数据检测都不能够完整全面地反映出软件地信息，因此对于泌尿系统软件中疾病信息所体现出来地不完整性和描述疾病地主观不确定性是数据挖掘技术在泌尿系统软件中应用时最需要克服的困难。
5.结束语
虽然泌尿系统软件只是医学数据库中一个信息分支，但是想要在整个泌尿系统软件中进行知识地提取，这需要花费相当长地时间，如果只是采用普通地数据融合技术的话，那么相信会产生很多方面的问题，甚至其运行的速度会直接影响其医疗的成本。所以如果要想将数据挖掘技术更好地与泌尿系统软件相融合，那么就必须考虑到所有医疗系统软件信息的多样性和不完整性，并更好地采用特殊的方法进行数据的挖掘。
参考文献
[1] 郁抒思，周水庚，关吉红.软件工程数据挖掘研究进展[J].计算机科学与探索，2012（03）：23-26
[2] 王晓妍.数据挖掘技术在医学领域中的应用探微[J].建材发展导向上，2015（5）：326-335
作者简介
王莉红（1980.12-），女，汉族，甘肃临泽人，讲师，硕士，主要从事软件开发、数据挖掘研究。
靳丽娟（1981.12-），女，汉族，甘肃天水人，讲师，学士，主要从事多媒体技术、计算机基础研究。
[关键词]数据挖掘技术；泌尿系统软件；应用
中图分类号：U226 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2017）46-0338-01
引言
科技的进步将我们带入到一个发达的信息产业时代，数据库系统的运用现下已经变得越来越普及。但常规的数据库系统只能够对于现存的数据进行存储、查询和统计等等操作，而这些数据所获得的信息量仅仅占据了整个数据库信息量的一小部分。那么如果才能够把这些模糊和碎片化的数据库进行更好地整理，以使得数据能够得以更好地运用？如果才能够用最先进的自动技术更加快速和智能化的对原始的海量数据进行分析？为了更好地应对上述这些问题，引出了数据挖掘技术。本文主要对数据挖掘技术在泌尿系统软件中的应用做具体的分析。
1.数据挖掘技术的定义
数据的挖掘又称数据库的知识发现过程，它是从大量的数据当中抽取潜在的有价值的知识的过程。在数据的挖掘过程中所挖掘出来的数据，可以分别被存放在数据库、数据仓库和其他信息存储的过程中。而从数据本身的角度来考虑，数据挖掘主要由数据清理、数据变换、数据挖掘实施、模式评估等八个步骤。
随着数据挖掘技术的不断完善和发展，它也在医药卫生、金融、电信、服务、生物科技和多个领域中得以成功的应用。当前数据挖掘技术的研究重点主要从系统的应用转向多种发现策略的集成，并且它已经在多种学科之间更好地发生了相互的渗透。
2.数据挖掘技术在泌尿系统软件中的运用流程
要想让数据挖掘技术更好地在泌尿系统中进行运用，先要对相关泌尿系统的病人的信息进行更好地收集，主要包括病人的性别、年龄、身高、体重、血常规、尿常规和肾功能等常规的检查数据。之后选择合适的信息收集方法把这些信息收入数据库中，再对数据库进行海选，最终确定一个合适的数据仓库把所有的信息都存进去。
需要注意的是，在软件系统中，所有泌尿科病人的数据都是以不同的来源、格式、性质特点混乱存在的，这时只有对所有类型的数据进行逻辑和物理上的集中，这样才能够让医药企业更好地进行数据的共享。而在收集的过程中，并不是所有的数据都是完整清晰的，有些数据包含很多噪声和错误的成分在里面，所以需要对数据进行一次大规模的清理，之后再将完整正确的数据一起存入到数据仓库中去。
等到所有不符合规范的数据都被清理完毕之后，我们又需要将规范化、概念化和平滑聚集的数据更加迅速地转换成合适的数据挖掘形式，在此过程中，数据的概念分层和离散化也是非常重要的两个步骤。
之后，再合理地运用神经网络、遗传算法、决策树方法、粗集方法、统计分析方法和其他种类的方法更好地将信息进行相关的整理，最终得出对于我们来说比较有用的信息。[1]最终，为了更好地将所得到的数据和信息呈现给相关的用户，那么我们就完全可以将新的知识更好地存放在知识库里面，这样其他程序也能够更好地进行完整的使用。而医护人员和相关的医学专家也能够更好地运用数据挖掘技术对泌尿系统软件中的相关数据进行更好地分析，之后再得出对自己有用的结果。
3.数据挖掘技术融入泌尿系統软件的应用
3.1 疾病的诊断和治疗
虽然伴随着科学技术的发展，我国泌尿系统疾病的治疗已经取得了突飞猛进的发展。但泌尿系统疾病的药物开发和治疗的突破已经进入瓶颈期。通过对病人化验数据、基因和泌尿系统器官的研究，数据挖掘技术能够从海量的数据中筛选出最有用的数据，以便我们更好地开发出相关的新药物和新方法。而数据挖掘技术再泌尿系统软件开发中的应用势必会有更好的效果。
其中最有效的就是，数据挖掘技术通过对泌尿系统软件中人类超过十万个基因进行详细的分析，详细分析和揭示泌尿系统疾病发病的整个过程，从而找到最有效的致病分子和原因，之后才能够为治疗泌尿系统的疾病提供有效的干预性的措施。
3.2 泌尿系统疾病的预防
在所有种类的泌尿系统疾病中，大多数疾病都属于传染病和慢性病，一经发病治疗起来耗时耗力，所以泌尿系统疾病的预防就显得尤为重要了。而如果将数据挖掘技术在泌尿系统软件中更好地得以运用，那么各地的医院和疾病预防控制中心就能够通过基因的组合图谱、患者治疗过程中的数据、患者服用的药物数据等进行筛选和分析，最终对泌尿系统疾病的发病形势进行更好的预测和分析，从而达到更好地预防疾病的目的。
3.3 对病人临床医学报告的数据分析
在泌尿科中，每天都有成千上万个病人需要进行CT、尿道和MRI检查。包括CT检测仪和显微镜等医疗器械和设备，每天都要采集几十亿字节的病人数据。而其实这些数据的背后往往蕴藏着大量的信息。如果能够将这些数据都更好地收集到泌尿系统软件中去，并对数据进行更好的整理和分析，那么势必可以得出更多地对泌尿系统疾病的治疗有利的信息。
3.4 解决实际的问题
泌尿系统病人的疾病是如何从肾脏、输尿管、膀胱和尿道等更加迅速地波及到整个泌尿系统？泌尿系统的疾病主要是由哪几种原因造成的？对于有肾小球肾炎、尿结石症和肾功能衰竭的患者如何采用更加适当的治疗方法帮助他们减轻痛苦？要解答这些泌尿系统的常见问题，我们就要针对泌尿系统软件中相关数据挖掘的结果进行全面客观地评价，并通过从中筛选出最优的模型进行更好的评价，最终解决实际方面的问题。而只有通过数据挖掘技术所得出的结果才更加的有说服力，也更容易被人接受。
4.数据挖掘技术在泌尿系统软件中应用的特点
数据挖掘技术在泌尿系统软件中的运用具有其特殊性。虽然整个泌尿科已经涵盖了整体医疗活动和医疗过程中的全部数据资源，这其中包含一些泌尿科病人的临床管理信息和临床医疗信息。但是真正能够反映泌尿系统病人价值的只有临床医疗信息，而医学中的数据挖掘技术也主要是针对这部分信息资源开展的。
在这个过程中，病人的体征参数、B超、CT、尿常规、肾功能检查、病人的症状描述等等这些模式分别呈现多个模式和形态，而这种多属性的模式正加大了数据挖掘技术在泌尿系统软件中应用的相关难度。[2]此外，任何一项泌尿科疾病的数据检测都不能够完整全面地反映出软件地信息，因此对于泌尿系统软件中疾病信息所体现出来地不完整性和描述疾病地主观不确定性是数据挖掘技术在泌尿系统软件中应用时最需要克服的困难。
5.结束语
虽然泌尿系统软件只是医学数据库中一个信息分支，但是想要在整个泌尿系统软件中进行知识地提取，这需要花费相当长地时间，如果只是采用普通地数据融合技术的话，那么相信会产生很多方面的问题，甚至其运行的速度会直接影响其医疗的成本。所以如果要想将数据挖掘技术更好地与泌尿系统软件相融合，那么就必须考虑到所有医疗系统软件信息的多样性和不完整性，并更好地采用特殊的方法进行数据的挖掘。
参考文献
[1] 郁抒思，周水庚，关吉红.软件工程数据挖掘研究进展[J].计算机科学与探索，2012（03）：23-26
[2] 王晓妍.数据挖掘技术在医学领域中的应用探微[J].建材发展导向上，2015（5）：326-335
作者简介
王莉红（1980.12-），女，汉族，甘肃临泽人，讲师，硕士，主要从事软件开发、数据挖掘研究。
靳丽娟（1981.12-），女，汉族，甘肃天水人，讲师，学士，主要从事多媒体技术、计算机基础研究。