临床数据挖掘（临床数据挖掘是什么）

医学大数据分析策略与数据挖掘PPT课件

1、医学大数据分析策略与数据挖掘1提纲1医学中大心数概据况及其分析策略2数据中挖心掘概方况法简介及其应用3数据挖掘软件及其实现方法2医学大数据及其分析策略3大数据（BigData）数据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息。

2、数据量不同数据挖掘往往需要更大数据量，而数据量越大，对于技术的要求也就越高。技术要求不同数据挖掘对于技术的要求更高，需要比较强的编程能力，数学能力和机器学习的能力。结果呈现不同数据分析更多侧重的是结果的呈现，需要结合业务知识来进行解读。

3、大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单。

临床经济学评价的常用方法有哪些

1、成本-效果分析是临床经济学评价中最常见的方法。CEA通过比较不同医疗策略所达成的效果与成本的关系，为临床医生和医疗政策制定者提供参考依据。例如，对于药品A和药品B的治疗效果，CEA需要计算它们所需的资源成本以及治疗效果。通过比较两种药品的成本和效果，我们可以确定哪种药品更加经济和有效。

2、常见的临床经济学评价类型是如下：成本最小化分析法（CMA）、成本效果分析法（CEA）、成本效用分析法（CUA）和成本效益分析法（CBA）。

3、这是应用最普遍的方法。表示方法包括：成本-效果比（每一效果单位所耗费的成本）、增量比（每一个增加的效果所需要耗费的增量成本）。只能比较同一种疾病或条件下不同干预措施的比较。比如幽门螺杆菌三联疗法和四联疗法的比较。

数据挖掘技术在临床医学的应用研究

数据安全重要性。病人在医院治疗完成后会留下各种医疗数据，很多数据都是病人的隐私，医院管理者在进行数据分析与资源共享时，要保证数据资料的安全性，以防泄露病人隐私。

大数据时代，医药研发面临更多的挑战和机遇，为了更好的节约研发成本，提高新药研发成功率，研发出更有竞争力的新药，可以应用数据挖掘技术开展虚拟医学科研和药物研究。数据挖掘在虚拟医药科研上的应用，可以总结为如下几个方面。1 通过预测建模帮助制药公司降低研发成本提高研发效率。

对患有各种疾病的病人的医学数据及相关数据的研究分析，对各种疾病的预防和治疗都有十分重要的价值。例如： 1 对传染性疾病，如结核病、艾滋病、SARS、禽流感、甲型H1N1流感等疾病的研究。

研究领域：/他的研究专长包括医学图像处理与分析，数据挖掘，模式识别，以及计算机医学应用，尤其在利用数据挖掘技术提升医学图像识别的准确性和临床应用上有着深入研究。

就医数据进行电子化管理 对电子医疗记录的收集，包括个人病史、家族病史、过敏症以及所有医疗检测结果等。在信息系统中进行分享，每一个医生都能够在系统中添加或变更记录，而无需再通过耗时的纸质工作来完成。这些记录同时也能帮助病人掌握自己的用药情况，同时也是医学研究的重要数据参考。