¹新疆医科大学，中医学院，新疆 乌鲁木齐

²新疆医科大学，新疆名医名方与特色方剂学实验室，新疆 乌鲁木齐

收稿日期：2023年11月27日；录用日期：2023年12月21日；发布日期：2023年12月28日

摘要

医疗大数据的复杂性源于疾病及其合并症的多样性；治疗和疗效的异质性；医疗数据获取、处理、解读以及研究设计和分析方法的复杂性。由于DM具有处理海量、非线性复杂信息以及发现庞大的数据背后隐藏的巨大潜在价值的优势，应用于医疗数据挖掘有望提高医疗质量、优化医疗流程和管理策略。本文概述数据挖掘各个算法的同时从现代医和学祖国传统医学等方面入手综述数据挖掘技术在医疗领域的应用。

关键词

数据挖掘，医疗领域的应用，综述

A Review of the Application of Data Mining Technology in Medical Field

Ayibota·Shaermuhamaiti¹, Dongqing An^2*

¹Institute of TCM, Xinjiang Medical University, Urumqi Xinjiang

²Xinjiang Famous Medicine and Characteristic Formulary Laboratory, Xinjiang Medical University, Urumqi Xinjiang

Received: Nov. 27^th, 2023; accepted: Dec. 21^st, 2023; published: Dec. 28^th, 2023

ABSTRACT

The complexity of medical big data stems from the diversity of diseases and their comorbidities; heterogeneity of treatment and efficacy; complexity of medical data acquisition, processing, interpretation, research design and analysis methods. Since DM has the advantages of processing massive, non-linear and complex information and discovering huge potential value behind huge data, the application of medical data mining is expected to improve medical quality, optimize medical process and management strategy. This paper summarizes the application of data mining technology in the medical field from the aspects of modern medicine and traditional medicine of the motherland.

Keywords:Data Mining, Applications in the Medical Field, Review

Copyright © 2023 by author(s) and Hans Publishers Inc.

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1. 数据挖掘概念与技术

数据挖掘(Data Mining, DM)是从大型数据中挖掘有趣模式和知识的过程，又称之为知识发现(Knowledge Discovery from Database, KDD)。提取的知识一般可表示为概念、规则、规律、模式等形式，是一门涉及到统计学、机器学习、模式识别、数据库和数据仓库、信息检索、可视化等不同领域的交叉性学科 [1] 。数据挖掘有描述性和预测性两种任务，预测性任务就是根据其他属性的值来预测特定属性的值，分类属于预测任务；描述性任务就是概括数据中潜在的联系模式(如相关性、趋势、聚类、轨迹和异常等) [2] 。简而言之，数据挖掘技术是通过关联、分类、聚类等方法实现对目标数据的描述与预测任务，常见算法包括Apriori算法、K-means算法、决策树，朴素贝叶斯，支持向量机(SVM)，以及人工神经网络、遗传算法等。下面简单介绍几种常见算法原理及应用 [3] [4] 。

关联规则(Association Rules)——关联规则分析是从大量数据中发现项集之间的有趣关联，其中支持度和置信度是较为重要的概念，其中支持度反应规则的普遍性，置信度反应规则的可靠性 [5] 。Apriori算法是其重要的算法。作为关联规则的来源，销售领域是关联规则应用最重要的领域之一，在销售的相关性分析中为提高零售企业产品配置合理性起到重要作用 [6] ，其原理是挖掘顾客购买的商品之间各种有趣联系，帮助商家制定营销策略，最终向每个顾客提供一组正确的推荐信息，从而改善客户的购物体验，增加总的销售额。 [7] 。关联规则在销售领域应用不断更新，如在需求关联性对存库分配影响性研究中来为存库管理提供了一定的参考等 [8] [9] 。同样被应用于信息技术、医药、教育等各个领域。如联规则应用于中医病因病机、病症、证候及药物之间关系，名老中医经验传承，古今医案类方研究以及针灸处方、中药药性分析等方面的应用 [10] 。如关联规则在图书馆信息服务中的应用 [11] ；如应用改进K-means和引入兴趣度的Apriori的学生课程成绩分析为教学方案的设计和改进提供参考，还有助于提高教学质量和学生的学习学习质量 [12] 。

聚类分析(Clustering Analysis)——聚类通过静态分类的过程将相似的对象放入不同的类别或子集。因此，同一子集内的对象具有相似的性质。聚类分析常用分割聚类(K-means算法)、分层群聚(BIRCH、CURE、ROCK)、密度算法、网络聚类等算法 [13] 。应用于经济与金融、医药、公共管理等领域。例如农业保险对农民收入的影响的区域分析；采用聚类分析方法，对中国47个城市的竞争力进行聚类分析，并根据结果把城市分成五大阵营，同时总结出相应的基本特点 [14] ；中药黄芪属植物物种鉴定及亲缘关系研究 [15] 。

决策树(Decision Tree)——是一种常用于预测模型的算法，它通过将大量数据有目的地分类，从中找到一些具有价值的，潜在的信息。同时据挖掘中一项重要的任务是对数据进行分类，而决策树是分类算法中一个最主要而且应用最广泛的算法分支 [16] [17] 。目前广泛应用于经济学、生态学、企业信用评估、医疗等很多领域。如随机森林算法用于分析肿瘤相关氨基酸序列、提取肿瘤代谢物的特征信息、医学影像学图像分割、预测判断蛋白质作用位点等方面 [18] ；C5.0算法用于建立预测模型、预测疾病发生风险及危重疾病生存预测等方面 [19] 。如银行信用评估 [20] 。

人工神经网络(Neural Network)——人工神经网络最初由大脑中的神经网络启发而来，由层层相互连接的计算单元(神经元)组成 [21] 。2006年Hinton等提出了深度学习的概念，利用多层神经网络从大量训练数据中自动学习高层特征。同时掀起了人工神经网络的又一热潮。深度学习因较好的自学习 [22] 、建模能力较强 [23] 的鲁棒性能，受到学界的广泛关注 [24] [25] 。在目标检测和计算机视觉、自然语言处理、语音识别和语义分析等领域成效卓然。深度学习技术在医学图像分析的许多领域，如在脑部MRI分割、辅助检测乳腺病变，以及组织病理学诊断等方面越来越受欢迎 [26] 。在其他领域应用于各类风险评估。

遗传算法(Genetic Algorithm)是模拟自然界生物进化过程与机制求解问题的一类自组织与自适应的人工智能技术 [27] 。遗传算法提供了一种求解复杂系统优化问题的通用框架，它不依赖于问题的具体领域，广泛应用于多种学科领域。遗传算法广泛应用于自动控制、计算科学、模式识别、工程设计、智能故障诊断、管理科学和社会科学等领域，适用于解决复杂的非线性和多维空间寻优问题。如在水污染控制规划、水库(群)调度、水环境模型参数估计中的应用。在故障诊断中的应用主要为优化，并且在消除噪音，提高故障诊断的效率和识别率方面有广阔的前景 [28] 。一项研究基于中医证候的疗效评价信息，通过GA进行数据挖掘核心处方，并进行了动物实验的验证，证实GA可用于中医药治疗肺癌CEF的数据挖掘研究 [29] 。

综上所述DM最核心的功能其实就是分类及预测，通过上述各种算法对目标数据进行分类、预测而实现对海量信息的有效分析，不管是在哪个领域都起着至关重要的作用。信息爆发的大数据时代，以惊人的速度增长的海量数据已经超出了计算早期使用的简单数据库和数据处理架构的范围，以快速更新的高容量、高维度数据为特征的数据集，代表了数字时代已经出现的一种现象或特征。在计算机科学领域，大数据是指无法利用传统IT和软硬件工具在可容忍的时间内感知、获取、管理、处理或服务的数据集 [30] 。然而DM具有处理海量、非线性复杂信息以及发现庞大的数据背后隐藏的巨大潜在价值的优势。因此有望在这大数据时代DM能为科学研究及企业发展提供决策依据。

2. 数据挖掘应用在医药领域的应用

2.1. 数据挖掘技术在现代医学的应用

医疗大数据的复杂性源于疾病及其合并症的多样性；治疗和疗效的异质性；医疗数据获取、处理、解读以及研究设计和分析方法的复杂性 [31] 。由于DM具有处理海量、非线性复杂信息以及发现庞大的数据背后隐藏的巨大潜在价值的优势，应用于医疗数据挖掘有望提高医疗质量、优化医疗流程和管理策略。当前广泛应用于建立预测模型和临床决策支持、疾病或安全监控、公共卫生和研究等方面。如常见的医学诊断、疾病风险及影响因素评估、药物临床试验、药物研发、预防、护理及基础实验研究等。临床决策支持一般指的是疾病预测和疾病智能诊断两大方面，并在临床研究中取得一定得研究成果 [32] 。

首先是疾病预测与分类，其主要原理是通过已知的临床数据利用数据挖掘各类算法建立预测模型，再通过该模型对新的临床数据进行预测分析。包括疾病检测，疾病分类，疾病风险及影响因素评估等。疾病分类，如支持向量机建模在常见疾病预测中的应用，即利用支持向量机(SVM)技术来分类患有常见疾病的人 [33] ；Pranab Haldar、Ian D. Pavord等探讨一种多变量数学技术k-means聚类分析在鉴别哮喘不同表型组的应用 [34] ；疾病检测，如Aisha Mashraqi、Hanan Halawani等研究Covid-19 ICU患者肝功能不良反应预测模型，研究结果表明SVM和DT分类器的准确率、精确率和召回率均优于其他分类器，因此认为SVM和DT可能是检测肝损伤风险的最佳算法 [35] ；

其次是在医学诊断中的应用，说道医学诊断不得不提疾病智能诊断，尤其是医学影像学在疾病辅助诊断中的应用。临床上大量的医学图像的人工判读是繁琐又耗时的，并且容易造成偏见和错误，因此计算机辅助诊断系统的应用更受关注 [36] 。利用卷积神经网络快速高效地对医学影像数据进行分析和处理可以实现医学影像数据快速分类、定位等操作，提高医学诊疗的效率 [37] 。如深度卷积神经网络在心电信号自动检测心肌梗死中的应用 [38] ；基于深度特征和贝叶斯优化的新型COVID-19感染检测医疗诊断模型，研究提出一种能够自动检测COVID-19阳性病例的智能计算机辅助模型，以支持日常临床应用。该模型基于卷积神经网络(CNN)架构 [39] ；癌症早期检测在癌症诊断中起着重要的作用，可以提高生存率。医学影像学应用于早期癌症检测、监测和治疗及随访，如基于深度卷积神经网络CNN方法的MR脑图像中有效的肿瘤检测 [40] 。

以数据挖掘技术在心血管领域应用为例，众所周知，心血管疾病对人们健康造成很大的威胁，预测心血管疾病风险、影响因素及早发现、早诊断意味着拯救生命，目前大数据时代通过数据挖掘技术可以更好的识别心血管疾病风险，以及早检测疾病帮助诊断。

如基于决策树数据挖掘的冠心病事件危险因素评估研究，使用C4.5决策树算法评估心血管事件发生危险因素，以减少心血管事件发生 [41] ；如应用TreeNet算法建立原发性高血压(EH)早期预测模型，为早期监测EH提供预测方法 [42] ；使用分类回归树(CART)给急性心力衰竭1年死亡率的危险分层研究结果表明在360天内死亡的低、中和高风险的AHF患者可以很容易地通过患者的人口统计学和实验室数据来识别。应用这种简单的危险分层算法可能有助于改善这些患者的管理 [43] ；一项深度卷积神经网络在心电信号自动检测心肌梗死MI中的应用研究提出了一种使用11层深度CNN自动诊断MI的新方法，经研究表明提出的系统的整体性能足够好，可以在临床环境中引入辅助诊断 [44] 。

其他如公共卫生及预防医学、药物临床试验、新药开发以及科研等方面应用。如王维等31利用1995~2003年数据预测2004~2005年出生缺陷患病率，并表示与传统统计方法相比，BP人工神经网络不仅具有更好的预测精度，而且对相关数据的类型和分布没有限制，为流行病学预测提供了强有力的方法。

2.2. 数据挖掘技术在中医领域应用

2.2.1. DM在中医诊疗中的应用

近年来数据挖掘在祖国医学的应用越开越广泛，在中医诊断、中医治疗相关研究中起着重要的作用。在中医诊断方面有助于中医症候规范化以及辩证分型准确性；而通过中医处方挖掘、中医药量效关系研究、中医非药物治疗研究等为中医临床治疗疾病提供依据。

中医诊断方面，目前用于中医证候研究的数据挖掘方法主要有：关联规则、集对分析、粗糙集理论、聚类分析、人工神经网络、决策树、支持向量机、贝叶斯网络等。如利用现有的中医胃炎病历作为样本数据，采用关联规则的方法建立实验模型，并给出实验分析的结果。在此基础上采用决策树方法，构建一棵判断是否为辨证“中虚气滞”的决策树；黄嘉韵等DM决策树算法探讨鼻鼽辩证规律，结果表明决策树算法探讨辩证规律有广泛实用价值，可用于鼻鼽中医临床辩证辅助诊断 [45] ；通过算法的描述得到了较简化的区分感冒和咳嗽病的决策树模型，使用该模型对其它历史病例进行测试，具有较高的准确率，基本达到诊断要求 [46] ；金楠楠 [47] 等中医症候要素研究；还有人工神经网络在中医诊断中的应用研究涉及到的层面较为广泛，主要包括：同类病中不同病的诊断、同一病中不同证的诊断、相似病与证的诊断、相似证的诊断、病情进展阶段的诊断、基于舌诊的八纲辨证诊断等；爱明等利用FCM聚类算法对中医舌象自动分类，结果表明这种方法能够有效地对舌质、舌苔的颜色进行分类 [48] ；中医治疗方面，中医处方挖掘指的是指古代金典处方挖掘、名医经验方挖掘从而发现有价值的治疗思路及配伍规律，为临床治疗疾病提供依据。如中医药疗效研究，如袁南等 [49] 将聚类和模糊关联规则应用于中医药对量效分析，符合中医自身的用药特点，并且得到了较好的实验结果。

2.2.2. 中医处方数据挖掘

当前大数据时代，数据挖掘技术为中医药数据信息处理提供了良好的技术服务平台，主要应用于挖掘古代医家用药思路或现代医家治疗某疾病、症候的用药规律等 [50] [51] 。常见的分析方法包括频数统计、关联规则分析、聚类分析等 [52] 。

频数统计——在中医药处方数据挖掘中主要用于药物频次分析以及药物四气、五味、归经频次分析等。具体方法：使用WPS Office Excel 2019软件。

关联规则——关联规则是事物或者事件之间相关性的一种说法，事物之间关联性的大小可以用关联规则来诠释。主要用于中医药处方组方规律挖掘，如基于关联规则的用药规律分析 [53] ，具体方法：应用WPS Office Excel 2019软件建立中药关联分析矩阵，将矩阵导入SPSS Modeler 18.0中，以Apriori算法构建数据流，进行关联规则分析及关联规则建模。

聚类分析——是以对象的基本特征为基础，按照一定的标准对研究对象进行分类，它可以使得组内的数据对象具有高度的相似性，组间的差异性最大。在中医药数据挖掘中主要用于发现两味药物之间的配伍关系、多味药物之间的配伍关系、方剂之间的共性关系等 [54] ，还可以找到多种类方。具体方法：将处方中高频中药整理后导入IBM SPSS Statistics 19进行系统聚类分析。

数据挖掘广泛应用于中医药处方研究中的同时也面领着相应的挑战，尤其是在数据获取及数据处理中存在一定的局限，在文献检索、中医药名称、症状、证候术语规范化、结论验证等方面有待提高。数据挖掘技术为中医药现代化研究提供了更好的机遇，未来还需不断优化研究设计及算法应用，从而提高研究质量 [55] 。

文章引用

阿依波塔·沙尔木哈买提,安冬青. 数据挖掘技术在医学领域的应用综述
A Review of the Application of Data Mining Technology in Medical Field[J]. 临床医学进展, 2023, 13(12): 20001-20007. https://doi.org/10.12677/ACM.2023.13122817

参考文献