临床数据库挖掘有哪些方向，数据挖掘的应用领域有哪些
来源：整理 编辑：黑码技术 2024-05-30 15:51:37
1，数据挖掘的应用领域有哪些
数据挖掘的应用领域：1、科学研究2、商业应用（1）市场营销（2）金融投资（3）欺诈甄别3、Web挖掘
2，论述医学数据挖掘涉及到哪些学科的知识
当然是要以医学的领域知识为主，同时掌握数据挖掘的工具，包括基本的数据挖掘知识，最好还有统计和机器学习的一些常用工具
3，数据挖掘可以解决医疗中的什么问题
您好，我也是医疗工作者，我之前是通过采集数据和数据挖掘，解决了不少关于医疗方面的问题，可以跟你分享一下我的经验。首先采集完数据后可以进行基因序列数据对比、通过机器深度学习癌变细胞样本、健康风险预测、营养数据解析、智能化代谢管理、发现新的药物靶点和替代性药物等等，还有很多分析的重点我就不一一列举了。我本身是不懂这些的，后来是跟一个叫前嗅的公司合作，他是那种采集分析一体的公司。很快他就给了我分析报告，上面说的这些分析的方面都是他提供的，分析的非常全面，把这些数据都变成了对我很有价值的信息，而且价格公道，所以我之后也是一直跟他们合作。你也可以咨询一下，应该也可以帮你解决很多问题。
4，数据库技术的四个方向
规模会向两头发展—大的越来越大，小的越来越小。所谓大的，指的是企业级数据库的规模。前10年，数据库存储的数据大都以GB为基准衡量，几十GB就已经非常庞大。而如今，只广东移动每个月新增的数据量，就已经以TB衡量，不出3年，很多企业要存储的数据就要达到PB级。数据量越来越大，需要更大的数据库做支撑，这就是数据库的发展方向之一。另一方面，数据库也会越来越小。如今，Sybase的数据库已经安装在高档的Casio手表中了，这些手表中记录的有天气情况、气压、佩带者的血压、心跳等数据。这种数据库并不要求数据存储量大，但是要求在低计算量的情况下反应快，而且能够适应外界环境的变化。存储方式从行到列的改变。以前数据库都是以行的形式存储的，理由很简单，用户需要的是对单条数据的读取和存储。而如今，单纯的数据记录已经不足以支撑企业发展了，企业更需要的是数据分析和决策支持。那么，单纯看一条记录没有任何意义，而是要把所有数据的某一项都统计出来进行分析，这就是列的概念。以中国移动为例，上亿个用户，每个月上TB的数据，哪些是ⅥP用户，该如何根据他们的需求提供专有服务，对于那些动感地带的用户，到底应该制定哪些优惠政策，除了看话费，是不是还能挖掘出他们的消费特点，进行更有针对性的业务推广活动?这些，就不是看一条数据的问题，而需要频繁对列进行操作。预计，不出半年，各大数据库厂商都会推出以列为存储方式的数据库。非结构化数据仍然不能纳入数据库中。说到这里，可能大家都认为我在逆潮流而动，如今很多数据库厂商都可以接受图像、视频等非结构化数据了，Sybase怎么还要死守着结构化数据呢?其实我认为，非结构化数据要想进入数据库，仍然需要结构化，只是这种结构化的方法各厂商不一样，而且相比以前有了很大的进步和提高。以前我们图片的记录方式是记录它的文件名，如果文件名中提到了某个人的名字，那么在整个数据库查询的时候，就可以把这个图片找到。而这是非常不科学的，因为很多非结构化数据的文件名起的并不可能完全。那么，如今大家把非结构化的数据变得结构化，其实就是在用结构化的数据描述这张图片，比如用点和位置来记录这张图片的每个像素。而一旦需要做查询的时候，可以根据像素的组合记录来比对，把符合比对要求的数据全部筛选出来。这样就把非结构化数据以结构化的方式纳入数据库中了，并能接受查询、检索等操作。数据库和数据仓库会分开。很多数据库厂商认为，数据库一个就行，一专多能，既能用它进行实时交易，也能用它来进行数据分析。但是，其实很多用户如今在前台需要数据库提供实时交易功能，需要有很快的响应速度，而在后台，则需要设立一些规则进行数据分析和商务智能分析。Sybase就认为，这两个数据库应该是两种格式，毕竟它们的功能不一样。因此，从产品设置上，Sybase有交易型数据库和分析型数据库两种。
5，医疗大数据的分析和挖掘发展现状如何未来会有什么样的应用前景
大数据结合医疗行业发展前景非常乐观，据前瞻产业研究院《2016-2021年中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》显示，医院和医疗行业面临的大数据主要有医学影像、视频(教学、监控)及文献等非结构化数据。由于这些数据增长很快且结构复杂，给数据管理和利用带来较大的压力，存储与管理成本不断提高，数据利用困难、利用率低。除了数据数量和形态的迅速增加，医疗数据还需要越来越长的保留期。一旦存储系统的安全性出现问题，导致医疗数据丢失，医院会面临严重不良局面。医疗大数据的应用要保证数据的全面性、准确性、实时性和使用的便捷性，要能快速运算和快速展现，要与日常工作平台紧密结合。 前瞻产业研究院认为，面对“大数据”的挑战，医院必须考虑三大主要问题。 (1) 数据存储是否安全可靠?因为系统一旦出现故障，首先考验的就是数据的存储、灾备和恢复能力。如果数据不能迅速恢复，而且恢复不能到断点，则将对医院的业务、患者满意度构成直接损害。 (2) 如何提高医院运行和服务的效率?提高效率就是节省医生的时间，从而缓解医疗资源的紧张状况，在一定程度上可以帮助解决“看病难”的问题。 (3) 如何控制大数据的成本?存储架构是否合理，不仅影响医院IT系统的成本，而且关乎医院的运营成本，医疗数据激增，使医院普遍存在着较大的存储扩容压力。如今，医院的存储设备大多是由不同厂商构成的完全异构的存储系统。这些不同的存储设备利用各自不同的软件工具来进行控制和管理，这样就增加了整个系统的复杂性，使管理成本非常高。如今是大数据时代，前景自然好了，据前瞻产业研究院《2016-2021年中国行业大数据市场发展前景预测与投资战略规划分析报告》显示，总的来说，医疗大数据应用主要体现在临床操作、研发、新的商业模式、付款/定价、公众健康五大领域，在这些场景中，大数据的分析和应用都将发挥巨大的作用。 医疗大数据的应用对于临床医学研究、科学管理和医疗服务模式转型发展都具有重要意义，而大数据技术的运用前景是十分光明的。 医院和医疗行业面临的大数据主要有医学影像、视频(教学、监控)及文献等非结构化数据。由于这些数据增长很快且结构复杂，给数据管理和利用带来较大的压力，存储与管理成本不断提高，数据利用困难、利用率低。除了数据数量和形态的迅速增加，医疗数据还需要越来越长的保留期。一旦存储系统的安全性出现问题，导致医疗数据丢失，医院会面临严重不良局面。医疗大数据的应用要保证数据的全面性、准确性、实时性和使用的便捷性，要能快速运算和快速展现，要与日常工作平台紧密结合。 国人已经把健康大数据上升为国家战略，而面对“大数据”的挑战，医院必须考虑三大主要问题。 (1) 数据存储是否安全可靠?因为系统一旦出现故障，首先考验的就是数据的存储、灾备和恢复能力。如果数据不能迅速恢复，而且恢复不能到断点，则将对医院的业务、患者满意度构成直接损害。 (2) 如何提高医院运行和服务的效率?提高效率就是节省医生的时间，从而缓解医疗资源的紧张状况，在一定程度上可以帮助解决“看病难”的问题。 (3) 如何控制大数据的成本?存储架构是否合理，不仅影响医院it系统的成本，而且关乎医院的运营成本，医疗数据激增，使医院普遍存在着较大的存储扩容压力。如今，医院的存储设备大多是由不同厂商构成的完全异构的存储系统。这些不同的存储设备利用各自不同的软件工具来进行控制和管理，这样就增加了整个系统的复杂性，使管理成本非常高。 未来，大数据必将影响医疗行业，未来医疗行业的大数据将会具体应用在：临床辅助决策，医疗质量监管，疾病预测模型，临床实验分析。其发展空间有：个人健康门户，慢病管理和健康管理，电子病历和临床质量监控，医学知识管理，临床路径和循证医学，远程医疗和移动医疗，医学研究数据仓库和共享平台，跨医疗机构协作平台。
文章TAG：
临床数据库挖掘有哪些方向 数据挖掘的应用领域有哪些
