摘? 要： 隨著醫院信息化的進程加快，醫院信息的積累越來越豐富，為醫學研究提供了方便和研究價值。以出院病患者的隨訪記錄建立數據庫，依靠數據挖掘技術，篩選出有價值的信息，建立一個能夠為以后的治療提供有價值的參考作用的醫院醫療方案庫。從而形成一個對患者更負責任的體系，完善醫院服務，提高醫院診斷就醫效率。
　　關鍵詞： 數據挖掘；隨訪；醫療方案庫

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1 數據挖掘
1.1? 數據挖掘概念
??? 數據挖掘[1-2]是指從數據庫中提取出隱含的人們事先未知的、潛在的有用信息和知識，所提取的知識可以表示為概念規則、規律、模式等形式。它具備有效性、新穎性、潛在有用性及最終可理解性，即發現的知識可接受、可理解、可運用，最好能用自然語言表達發現的結果。處理的原始數據可以是結構化的，如關系數據庫中的數據；也可以是半結構化的，如文本、圖形、圖像數據；甚至是分布在網絡上的Web數據和異構型數據。獲取的知識可用于信息管理、查詢優化、決策支持、過程控制等，還可以用于數據自身的維護。因此，數據挖掘是一個介于統計學、模式識別、人工智能、機器學習、數據庫技術以及高性能并行計算等領域的交叉新學科，已在經濟、商業、金融、天文等行業得到了成功的應用，在國際上掀起了一股空前的研究熱潮即所謂的“數據淘金潮”。我國學者在這個領域也已開展了很多研究，主要來自計算機科學及相關領域[1-3]。　　
1.2? 數據挖掘過程
　　數據挖掘過程主要由3個階段組成：數據準備、數據開采、結果表達和解釋。
　　(1)數據準備
　　這個階段又可以進一步分成3個子步驟：數據集成、數據選擇、數據預處理[2-4]。數據集成將多文件或多數據庫運行環境中的數據進行合并處理，解決語義模糊性、處理數據中的遺漏和清洗臟數據等；數據選擇的目的是辨別出需要分析的數據集合，縮小處理范圍，提高數據挖掘的質量；數據預處理是為了克服目前數據挖掘工具的局限性。
　　(2)數據開采
　　在這個階段進行實際的數據開采操作，主要包括：
　　①如何產生假設，是讓數據挖掘系統為用戶產生假設，還是用戶自己對于數據倉庫中可能包含的知識提出假設。前一種稱為發現型(Discovery-Driven)的數據挖掘，后一種稱為驗證型(Verification)的數據挖掘；
　　②選擇合適的工具；
　　③挖掘知識的操作；
　　④發現知識。
　　(3)結果的表達和解釋
　　根據最終用戶的決策目的對提取的信息進行分析，把最有價值的信息區分出來，并且通過決策支持工具提交給決策者。因此，這一步驟的意義不僅是把結果表達出來(例如采用信息可視化方法)，還要對信息進行過濾處理。如果不能令決策者滿意，則需要重復以上數據挖掘的過程。數據挖掘過程如圖1所示。

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2? 醫院隨訪現狀
　　隨訪是醫療衛生部門為定期或不定期了解門診或出院病人在院期間醫療處理的愈后、康復情況及遠期療效通常采用的一種工作手段。隨著醫療技術的日新月異，隨訪工作的開展與否已成為衡量一家醫院醫療管理是否先進的重要指標之一。隨訪，作為醫療及醫學信息應用的主要內容, 為醫院的醫療、教學、科研提供了不可多得的寶貴資料。患者隨訪服務將成為醫院在今后市場競爭中的重要因素，通過為患者提供有效的服務，設法吸引患者成為醫院經營的焦點之一。然而，由于各種原因，患者隨訪依然是當前醫院管理中的薄弱環節之一。本文建立的隨訪數據庫，提供全面的患者隨訪管理，完成以患者為中心的服務轉變，以為“完善醫院服務，提高病人滿意度，降低病人流失率”最終目標，全面提高醫院的服務效果。
3?數據挖掘在醫院醫療中的應用
3.1?數據挖掘在隨訪信息庫中的應用
　　醫院作為一個龐大的社會服務機構，在過去若干年的時間里積累了海量的、以不同形式存儲的數據資料，但是如果對其中的每個數據都仔細處理是不可能的，也沒有實效和用處。本文以電子病歷系統的數據為原始庫，接收電子病歷系統數據，通過數據清理，建立一個隨訪信息庫，用于對出院病人的跟蹤調查。在隨訪信息庫的基礎之上，進一步進行有價值的信息挖掘，建立一個醫院治療方案庫，以便總結治療經驗，對以后醫療方案的實施有重要的指導意義[6-8]。
3.2?原始電子病例資料庫
　　電子病歷包含病人的基本資料、醫生信息、檢查情況、診斷情況、醫囑、手術情況、護理信息等數據信息，隨訪病人資料主要有病人的基本資料、病人出院情況記錄、出院后的用藥記錄、病人的復診情況等。
　　病人的基本資料包括姓名、年齡、性別、身高、體重、血型、醫保費用類別等；醫生信息包括科室、姓名、職稱、診療時間等；檢查情況包括主要癥狀的描述；檢查報告書包括放射、超聲波、心電圖、內窺鏡等；醫技檢查診斷情況包括診斷依據、門診診斷、入院診斷、出院診斷等；醫囑包括日期、主治醫師姓名、臨時醫囑、長期醫囑等；手術情況包括手術時間、參與人員、手術方案、手術記錄等；護理信息包括護士姓名、護理日期、護理計劃、床位設置、護理情況等。
　　將以上信息納入隨訪信息數據庫中，是對病案信息資源的二次開發。隨著醫院醫療工作的開展，隨訪工作量日益加大，設計完善的隨訪系統是科學、準確地做好隨訪工作的前提和保障。根據原始電子病例資料庫，運用適當的算法進行信息的清理，把對病患隨訪的無效的數據清理掉，然后通過各種隨訪手段進行隨訪，建立起一個隨訪病人資料庫。隨訪庫建立流程如圖2所示。

3.3??隨訪病人資料
　　隨訪病人的基本資料應該與醫院中的電子病例數據庫中病人的基本信息一致。病人的出院情況記錄疾病的種類、治療時間、出院時間、主治醫生以及隨訪人員編號。出院后的用藥記錄包括用藥種類、時間以及用藥效果等，病人的復診記錄包括復診時間、復診主診醫生、檢查情況、回復情況等。當然，具體到每一個病例，不一定會包括所有的內容，可能會涉及到新的內容，這就需要具體情況具體分析。
　　醫院信息系統蘊藏著海量數據，全部調用既不可能，也無功效。所以通過現代的數據挖掘技術將隨訪庫和原始數據庫結合，進行數據分析、清理和挖掘，得出具有代表性和指導意義的病例，并將其添加到治療方案庫當中，逐漸形成一個大規模的、有價值的醫院治療指導信息庫，使得以后其他病例有所借鑒，最終形成信息的共享。基于醫院數據倉庫的數據挖掘功能如圖3所示。