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    數據挖掘在循證醫學中的應用探討
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    資源介紹
    數據挖掘在循證醫學中的應用探討
    魏濤
    天津醫科大學總醫院信息中心
    E-MAIL:xhy_study@sina.com
    摘要 本文介紹了數據挖掘和循證醫學的概念,初步探討了數據挖掘的各種方法以及它在醫
    學領域中循證醫學上的基本應用。
    關鍵詞 數據挖掘 循證醫學 診療決策 人工智能
    1.現代醫學發展的春天——循證醫學
    1.1 什么是循證醫學
    循證醫學(EBM)是指自覺、準確和公正地應用現有最好的證據來為每個病人作出醫療
    選擇。其核心思想是任何醫療決策的確定,即醫生處理患者、專家制訂治療措施、政府制訂
    醫療衛生政策等,都應根據客觀的、最可靠的科學依據進行。提倡在個人經驗和已存在的客
    觀依據基礎上作出醫療決策。同時,也提倡根據個人經驗、研究依據和病人需求診治疾病。
    強調任何醫療決策的制訂都應遵循和應用科學證據。在疾病的治療過程中,也應將臨床專業
    知識與現有可靠的臨床科學研究證據結合起來進行綜合考慮,為病人作出最佳診療決策。這
    就要求臨床醫生應具有高素質的醫學技能,以及運用臨床流行病學的研究方法,結合現代化
    醫療設備,以最佳證據作出醫療決策。
    20 世紀末誕生的循證醫學,為世界各國擺脫醫療衛生服務的困境提供了新的方略。循
    證醫學是關于如何遵循證據進行醫學實踐的科學,是如何遵循證據進行醫療衛生決策的學
    問。1992 年,《美國醫學會雜志》首次提出循證醫學的概念,短短十幾年時間,循證醫學席
    卷了整個醫學界,沖擊了整個世界。《柳葉刀》把循證醫學比作醫學實踐中的人類基因組計
    劃,美國《紐約時報》將它稱為八十個震蕩世界的偉大思想之一,《華盛頓郵報》稱之為醫
    學史上又一最杰出成就,將會徹底改變21 世紀的醫學實踐模式。
    1.2 循證醫學給我們再來什么
    患者能從循證醫學中得到什么好處?循證醫學使診療過程更人性化、科學化,改變了過
    去那種只見病不見人,真正做到以病人為中心了。例如,腫瘤科醫師正面臨著眾多腫瘤患者
    不斷增強的治療需求,另一方面,盡管治療腫瘤的新技術、新藥物、新療法不斷出現,但仍
    面臨著相當多的癌癥療效不理想的局面。原因在于我們對癌癥認識的局限性和治療過度或治
    療不足,而使相當多的癌癥患者得不到規范和合理的治療。而循證醫學作為一種科學研究方
    法,從單純注重實際經驗到逐步注重科學證據,從而改變治病方略,以人為本,將患者的生
    2006 中華醫院信息網絡大會暨中美醫院信息化論壇論文集
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    存時間放在首位,如果某種療法和模式能使患者長期無瘤生存,那么這種方法和模式就值得
    推薦;如果不能治愈,就應考慮能否延長患者的存活時間;如果不能延長存活時間,就應考
    慮能否改善其生活質量;如果不能改善其生活質量,就應給予對癥支持治療。
    1.3 循證醫學面臨的問題
    現今我們面臨的一個重要問題是雖然臨床醫療數據量激增,但是利用率卻比較低下。大
    量需要的數據因為無法被我們找到,從而不能有效地轉化為醫學知識利用而被浪費。
    數據挖掘技術的引入將使我們解決這一實際問題成為可能。
    2.賦予循證醫學生命力的魔棒——數據挖掘
    2.1 數據挖掘的定義及含義
    隨著數據庫技術的迅速發展以及數據庫管理系統的廣泛應用,人們積累的數據越來越
    多。激增的數據背后隱藏著許多重要的信息,人們希望能夠對其進行更高層次的分析,以便
    更好地利用這些數據。目前的數據庫系統可以高效地實現數據的錄入
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