医疗保健领域的数据挖掘

各个行业都在有效地利用数据挖掘。它使零售行业能够展示客户响应，并帮助银行部门预测客户的盈利能力。它服务于许多类似行业，如制造业、电信、医疗保健、汽车行业、教育等。

由于电子健康记录数量呈指数级增长，数据挖掘在医疗保健服务领域具有巨大的潜力。过去，医生和医师以纸质形式保存患者信息，数据很难保存。数字化和新技术的创新减少了人工努力，并使数据易于访问。例如，计算机可以准确地保存大量的患者数据，并提高了整个数据管理系统的质量。然而，主要的挑战是医疗保健服务提供者如何有效地筛选所有数据？这就是数据挖掘被证明非常有用的地方。

学者们正在利用聚类、分类、决策树、神经网络和时间序列等不同方法来发表研究。然而，医疗保健行业在将最新研究纳入日常实践方面一直很缓慢。

一种不同的方法来挖掘医疗保健数据

将数据挖掘推向学术研究范围之外的最佳方法是三系统方法。实施所有这三个系统是推动任何医疗保健分析计划实现实际改进的方法。不幸的是，很少有医疗保健组织执行这三个系统。

以下是三个系统

分析系统

分析系统结合了技术和专业知识来收集信息、理解信息并标准化测量。将临床、患者满意度、财务和其他数据汇总到企业数据仓库 (EDW) 中是系统的基础。

内容系统

内容系统包括标准化知识工作。它将循证最佳实践应用于护理交付。科学家们每年都会在临床最佳实践方面取得重大发现，但如前所述，这些发现需要很长时间才能纳入临床实践。强大的内容系统使组织能够快速地将最新的医疗规范付诸实践。

部署系统

部署系统涉及通过新的层级结构来推动变革管理。特别是，它包括实施能够持续、全企业范围地部署最佳实践的团队结构。这需要真正的层级变革才能推动整个组织对最佳实践的采纳。

数据挖掘在医疗保健领域的应用

数据挖掘已被众多行业密集而广泛地使用。在医疗保健领域，数据挖掘如今正变得越来越受欢迎。数据挖掘应用可以极大地惠及医疗保健行业的所有相关方。例如，数据挖掘可以帮助医疗保健行业进行欺诈和滥用检测、客户关系管理、有效的患者护理和最佳实践、负担得起的医疗保健服务。医疗保健交易产生的大量数据过于复杂和庞大，无法通过传统方法进行处理和分析。

数据挖掘提供了框架和技术，可以将这些数据转化为有用的信息，用于数据驱动的决策。

治疗效果

数据挖掘应用可用于评估医疗治疗的有效性。通过比较和区分病因、症状和治疗方案，数据挖掘可以分析哪些行动方案有效。

医疗保健管理

数据挖掘应用可用于识别和跟踪慢性疾病状态和激励护理单位患者，减少住院人数，并支持医疗保健管理。数据挖掘用于分析海量数据集和统计数据，以寻找可能表明生物恐怖分子袭击的模式。

客户关系管理

客户和管理层互动对于任何组织实现业务目标都至关重要。客户关系管理是管理商业组织（通常是零售业和银行）与客户之间互动的主要方法。同样，这在医疗保健环境中也很重要。客户互动可能通过呼叫中心、账单部门和门诊护理环境发生。

欺诈和滥用

数据挖掘欺诈和滥用应用可以侧重于不当或错误的处方以及欺诈性的保险和医疗索赔。

各种疾病在医疗保健领域比较分析的结果

各种专家对数据挖掘在医疗保健领域的应用进行了详细的比较分析。主要的数据挖掘工具用于预测记录在医疗保健问题上的信息结果。各种数据挖掘工具用于预测不同医疗保健问题的精确度。在所列的医疗问题中，已进行了检查和评估。

主要的医疗问题，特别是在疾病方面，以及分析结果已在给定的表格中说明。这些疾病是人类常见的问题。为了分析数据挖掘应用程序在识别疾病方面的影响，还提供了统计应用程序的传统方法并进行了比较。

上面表格中使用的条形图显示了医疗保健问题的准确度百分比。在此条形图中，区分了各种数据挖掘应用的预测准确度。

数据挖掘在医疗保健领域的优势

数据框架简化并自动化了医疗机构的工作流程。将数据挖掘集成到数据框架中，医疗机构可以减少决策工作量并提供新的宝贵医疗知识。预测模型为医疗保健工作者提供最佳的信息支持和知识。预测性数据挖掘在医学中的目标是建立一个清晰、提供可靠预测的预测模型，支持医生改进他们的诊断和治疗计划过程。数据挖掘的一个重要应用是生物医学信号处理，通过内部指南和反应来改善病情，当缺乏关于各种子系统之间联系的知识时，以及当标准分析方法无效时，就像非线性关联的情况一样。

医疗保健数据挖掘中的挑战

医疗保健数据挖掘中最大的问题之一是原始医疗数据庞大且异构。这些数据可以从不同来源收集。例如，从与患者的谈话、医生的审查和实验室结果中。所有这些组成部分都可能对患者的诊断和治疗产生重大影响。缺失、不正确、不一致的数据，例如来自不同数据源的以不同格式保存的信息，对成功的数据挖掘造成了重大障碍。

另一个挑战是，几乎所有的诊断和治疗在医疗保健中都是不准确的，并且可能存在误差率。这里考虑了特异性和敏感性的分析来衡量这些误差。在知识完整性评估问题中，有两个主要挑战：

如何创建有效的算法来区分两个版本（之前和之后）的内容？

这要求改进有效的算法和数据结构，以评估数据集中的知识完整性。

如何创建算法来评估特定数据修改对基本类数据挖掘算法收集的单个模式的统计显著性的影响？

衡量数据值修改对发现的模式统计显著性影响的算法正在被创建，尽管很难为所有数据挖掘算法建立通用度量。