医学数据挖掘论文不好发。发表论文本身并不是一件容易的事儿，需要花费大量的时间和精力，尤其是医学方面的论文，相较其它行业的论文来说发表难度更大一些，医学论文代表着权威性，专业性，并不是简简单单就可以通过的。
数据挖掘技术在临床医学的应用研究
21世纪是一个高度信息化的时代，随着计算机信息技术的飞速发展及医院信息化平台建设的需要，越来越多的软件公司设计开发出各种各样的医疗管理系统来满足各个医院的需求。
【摘要】 本文首先从数据挖掘技术的基本概念出发，对临床医疗数据的特点进行分析，探讨了数据挖掘技术在临床医学领域中的应用，并对它在未来的临床医疗应用及发展提出展望。
【关键词】 数据挖掘;临床医学;医疗系统;应用
一、前言
县、市级以上综合医院，随着医院无纸化办公系统的引入，各医院对医疗信息管理系统的依赖程度越来越强烈，使用的信息管理系统越来越多，导致医院管理越来越复杂。
然而随着时间的积累，各个医院信息管理系统中存储了大量的数据资源，其中包含文字、声音、图像、视频、影像等各种医疗数据，传统的简单的数据的查询已经逐渐无法满足医院管理者的需求
。如何从大量的医疗数据中提取有利于服务临床实践和领导管理决策的数据显得尤为重要，数据挖掘技术在此方面的运用也就应允而生。因此，提高对这些信息资源的利用水平，通过更加有效的分析、整合和利用这些数据，能够更好地为患者、医务人员、科研人员及管理人员提供全面、准确和及时的决策依据，是当今医药卫生行业急需解决的问题。
二、数据挖掘技术的概念
数据挖掘(DataMining)，又译为资料探勘，它是指从大量的、不完整的、模糊的各种数据中提取隐藏的、不被人发现的、但又存在有价值信息的探索过程。它是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。
数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。它的基本思想是从各种数据中抽取有价值的.信息，目的是帮助决策者寻找数据间的潜在联系，从中发现被忽略的要素，而这些信息对预测和决策行为是非常有用的。
数据挖掘的步骤会随不同领域的应用而有所变化，每一种数据挖掘技术也会有各自的特性和使用步骤，针对不同问题和需求所制定的数据挖掘过程也会存在差异。此外，数据的完整程度、专业人员支持的程度等都会对建立数据挖掘过程有所影响。这些因素造成了数据挖掘在各不同领域中的运用、规划，以及流程的差异性，即使同一产业，也会因为分析技术和专业知识的涉入程度不同而不同，因此对于数据挖掘过程的系统化、标准化就显得格外重要。
三、临床医疗数据的特点
1.数据多样。临床医疗数据成千上万，包括文字、声音、图片、符号、影像、视频等，所以结构类型众多，这是它的最显著特点。由于数据探索发现比较困难，使得开发通用的医疗数据软件系统较为复杂。
2.数据量巨大。随着人们生活水平的不断提高，越来越多的人把身体健康放在首位，不定期去医院做体验，医院各种医疗设备就会产生成千上万条的医疗数据信息，最终导致医疗数据量急速增长。
3.数据表征不显著。医疗数据有文字、图形等非数值型数据，使得数据挖掘人员很难找到数据间的对应关系。不同医生的医技水平不同，在诊疗过程中诊断病人情况可能存在不确定性，导致诊断结果不完整，也就难以发掘准确信息，最终导致每天都有大量相同或相近的数据产生，造成医疗数据的大量冗余。
4.数据标准不统一。在医学界，很多药物的命名都没有统一的规范标准，例如一个简单的中药，也有很多别名，例如荷花，别名莲花、六月花神、水芝、水芸、藕花、水芙蓉、君子花、天仙花等。
5.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。
四、数据挖掘技术在临床医学领域中的应用
1.在医疗诊断中的应用随着我国医院信息化平台建设的升级，各个大型医院都在进行信息化平台投资建设，逐步采用了适合自己医院的电子病历系统，并实现医院内部信息共享，当不同科室的医生在进行数据分析时，可以将不同病人的各种检验检查结果与各种病症情况对应，建立一个详细的医疗诊断数据仓库，医生可以根据这个数据仓库进行快速、准确诊断，从而有效提高医生的诊断效率。同时，还能准确记录不同病种不同年龄段病人数，方便医院管理者以后进行数据统计分析、研究。
2.在医疗保险中的应用随着国家对医疗保险政策的不断改革，我国住院病人中使用医疗保险进行报销费用的比例逐年升高，由于各种原因，医疗保障制度是城乡分离的，如何帮助医院管理者快速而准确地掌握医保病人费用及自费比例，是各医院管理的一项重要工作。利用数据挖掘技术创建医院信息系统与各类医疗保险的数据接口，建立药品、材料、诊疗项目等的对照表，制作医嘱、费用传输模块，实现各个医院医疗数据上传与下载，便于医疗保险部门和医院管理者对医保病人进行实时审核、监督管理，合理控制其医疗费用。
3.在医院管理中的应用通过对医院各种医疗数据进行采集、整理、分析与挖掘，医院可形成一份数据完整的分析报告，能为医院管理者们提供高质量的医疗数据结果，对决策医院管理、控制医疗成本、掌握医疗费用、分析经济效益、提高医疗服务质量等起到重要作用。例如，通过对病人看病等候时间、就诊情况进行分析，可以优化门诊就医流程，对医护人员配置进行相应调整，从而提高医院工作效率，更好地为病人服务。
4.在医疗科研中的应用医疗科学研究也是医院的重要工作之一，比如通过对历史病例资料的整理与分析，研究者可形成一份高质量的医疗科研论文;通过对基因工程学的学习与研究，研究者能用科学的方法有效预测未来，从而获得新品种、生产出新产品。
五、未来展望
医学，是通过科学或技术的手段处理人体的各种疾病或病变的学科，是一门特殊专业，它具有一定的特殊性和复杂性，各个医院在建设医院信息化平台时应该选择适合自己的临床医疗数据分析与挖掘工具，充分利用好数据挖掘这一关键技术，对临床医疗数据进行正确采集、分析与挖掘，尽可能大的发挥它在医学信息获取中的最大价值，从而更好地为医学事业服务，为医院工作服务，最终让更多的患者受益终身!
参考文献
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时间序列数据挖掘研究论文提纲
论文摘要: 随着计算机与信息技术的普及和大容量存储技术的发展,人们在日常事务处理和科学研究中逐渐积累了大量宝贵数据,这些数据背后蕴藏着对决策有重要参（略）.如何从这些历史数据中提取需要的信息正成为数据挖掘领域（略）在现实生活中,时间是数据本身固有的因素,在数据中常常会发现时序语义问题.时序数据的出现使得有必要在数据挖掘中考虑时间因素.时序数据在现实生活中广泛存在,如金融市场、工业过程、科学试验、医疗、气象、水文、生物信（略）储规模呈现爆炸式增长.因此对时间序列数据挖掘问题进行深入研究是非常必要和富有挑战性的. 从20世纪末开始,复杂网络的研究已经渗透到生命科学、数理学科和工程学科、社会科学等众多不同的领域.对复杂网络的研究,已成为科（略）个极其重要的富有挑战性的课题.其研究热点之一是寻找复杂网络中的社团结构,事实上这个过程就是一个聚类的过程,所以研究复杂网络社团划分新算法,对于时间（略）重要意义. 本文结合时间序列数据挖掘和复杂网络理论,开展了如下的研究工作: 综述了时间序列数据挖掘和时间序列模式挖掘的研究现状,指出了研究的现实意义.介绍并分析了最具代表性的...
With the popularity of computer and information technology,and the great（omitted）nt of storage technique of high capacity,,a great amount of data is accumulated in daily work and in s（omitted）research.Much potentially useful knowledge is hided behind data.Today how to manage and use（omitted）e series data efficiently and extract useful information is an important problem in dat（omitted）ime is the inherent attribute of data,so we should take time into account when mining association rules.Time serie...
目录:摘要 第4-5页
Abstract 第5页
1 绪论 第8-16页
·选题背景 第8-9页
·国内外研究现状 第9-14页
·数据挖掘研究现状 第9-11页
·时间序列数据挖掘的研究现状 第11-12页
·序列模式挖掘研究现状 第12页
·频繁趋势挖掘的研究与发展 第12-13页
·聚类问题的研究现状 第13-14页
·本文主要研究内容 第14-16页
2 研究背景 第16-24页
·数据挖掘与知识发现 第16页
·数据挖掘的起源 第16-17页
·引发数据挖掘的挑战 第16-17页
·相关领域对数据挖掘的`推动 第17页
·数据挖掘的过程 第17-18页
·数据挖掘的分类 第18-20页
·数据挖掘的方法 第20-22页
·数据挖掘系统 第22页
·数据挖掘软件的评价 第22-24页
3 时间序列数据挖掘 第24-36页
·时间序列 第24-25页
·时间序列概念 第24页
·时间序列分类 第24-25页
·时间序列数据挖掘研究 第25-28页
·序列模式挖掘 第28-34页
·问题描述 第28页
·序列模式挖掘 第28-29页
·序列模式挖掘算法分析与比较 第29-34页
·时间序列聚类分析 第34-36页
·复杂网络社团划分方法 第34页
·时间序列聚类与复杂网络社团结构划分 第34-36页
4 模糊频繁模式挖掘研究 第36-44页
·趋势分析 第36页
