医学数据挖掘有哪些？

一、医学数据挖掘有哪些？

医学数据挖掘涵盖多个方面，包括利用数据挖掘技术探索医学数据的潜在规律，研究人体生理指标之间的关联，发现健康状态的综合判别方法，以及建立疾病预测模型等。

二、医学文献数据库有哪些，医学数据库有哪些？

有MEDLINE、《中华医学杂志》、骨密度数据库、CBM、PubMed等。

1、MEDLINE

MEDLINE是美国国立医学图书馆(The National Library of Medicine, 简称NLM)生产的国际性综合生物医学信息书目数据库，是当前国际上最权威的生物医学文献数据库。

内容包括美国《医学索引》（Index Medicus, IM）的全部内容和《牙科文献索引》（Index to Dental Literature）、《国际护理索引》（International Nursing Index）的部分内容。

2、《中华医学杂志》

《中华医学杂志》是1915年创办的双语学术期刊，周刊，中国科学技术协会主管，中华医学会主办。

期刊主要反映中国医学最新的科研成果，积极推广医药卫生领域的新技术、新成果，及时交流防病治病的新经验。

三、大数据对医学信息技术的贡献？

增加了医学技术的病历的多样性，医疗技术的覆盖面，医疗技术的可比性及对照性

四、医学电子数据有什么？

数据挖掘随着计算机技术得到了广泛应用，从而提高了数据利用效率，拓展了知识发现的广度与深度。数据挖掘已有较多成熟方法，并在医学大数据挖掘中取得了一定成果。数据挖掘是指从数据库中，提取隐含在其中的人们事先未知、潜在的有用的信息和知识的过程。目前，医院已积累了大量医疗相关数据。

数据挖掘在医学大数据研究中已取得了较多成果，通过文献检索，总结了三方面的应用现状。

疾病早期预警医疗领域往往需要更精确的实时预警工具，而基于数据挖掘的疾病早期预警模型的建立，有助于提高疾病的早期诊断、预警和监护，同时，也有利于医疗机构采取预防和控制措施，减少疾病恶化及并发症的发生。

疾病早期预警，首先要收集与疾病相关的指标数据或危险因素，然后建立模型，从而发现隐含在数据之中的发病机制和病情之间的联系。Forkan等采集日常监测的心率、舒张压、收缩压、平均血压、呼吸率、血氧饱和度等生命体征数据，以J48决策树、随机森林树及序列最小优化算法等建立疾病预警模型，用于远程家庭监测，识别未曾诊断过的疾病发生，并将监测结果发送到医疗急救机构，实现生命体征大数据、病人及医疗机构的完整衔接，以降低突发疾病及死亡的发生率。

Easton等利用贝叶斯分类算法建立了中风后遗症死亡预测模型，认为中风后遗症死亡概率与中风发生后的时间长短成函数关系，有助于中风后遗症患者的后续监护。Tayefi等基于决策树算法建立了冠心病预测模型，该模型发现hs-CRP作为新的冠心病预测标志物，比传统的标志物（如FBG、LDL）更具特异性。

慢性病研究糖尿病、高血压、心血管疾病等慢性病正在影响着人们的健康，识别慢性病危险因素并建立预警模型有助于降低慢性疾病并发症的发生。Alagugowr等建立的心脏病预警系统，从心脏病大数据库中提取特征指标，通过K-means聚类算法识别出心脏病危险因素，又以Apriori算法挖掘高频危险因素与心脏病危险等级之间的关联规则。Ilayaraja等则以高频项集寻找心脏病危险因素并识别病人风险程度，该方法能够回避无意义项集的产生，从而解决了以往研究中项集数量多、所需存储空间大等问题。

CH Jen等对慢性疾病并发症风险识别的研究分三个步骤，首先，选择健康人群体检数据和慢性病患者相关疾病数据，以带有序列前项选择的线性判别分析来寻找相关疾病的特征变量;然后，以K-NN对特征变量进行分类处理;最后，将K-NN算法的分类结果应用于慢性疾病预警模型的建立。Aljumah等先后以回归分析和SVM用于预测和判断糖尿病不同治疗方式与不同年龄组之间的最佳匹配，为患者选择最佳治疗方式提供依据。

Perveen等对糖尿病的预测研究，采用患者人口学数据和临床指标数据，并分别用Adaboost集成算法、Bagging算法及决策树三种算法来建立预测模型，认为Adaboost集成算法的精确性更高。

辅助医学诊断医学数据不仅体量大，而且错综复杂、相互关联。对大量医学数据的分析，挖掘出有价值的诊断规则，将对疾病诊断提供参考。Yang等基于决策树算法和Apriori算法，对肺癌病理报告与临床信息之间的关联性进行了研究，为肺癌病理分期诊断提供依据，从而可回避诊断中需要手术方法获取病理组织。

Becerra-Garcia等应用SVM、K-NN和CART三种算法对眼球电图进行信号预处理、脉冲检测和脉冲分类，为研究临床眼球电图检查中非自发扫视眼球运动的识别提供依据。彭玉兰等对某医院5年的乳腺超声数据进行了关联规则挖掘，建立乳腺病理诊断与超声诊断之间的关联规则，并开发了乳腺超声数据库数据检索系统，便于医生快速获得超声诊断和病理诊断的各种诊断信息和病例信息。

医学大数据挖掘已呈现广阔的发展前景和巨大的应用价值，将为疾病研究、临床及管理决策、医疗服务个性化及图像识别等众多领域带来更多支持。麦肯锡在其报告中指出，大数据分析可以帮助美国医疗服务业一年创造3000亿美元的附加价值，而美国医疗协会也称，改善医疗卫生事业的关键在于大数据。

目前，医院大数据中心、区域性卫生信息平台、国家医疗大数据中心的建立以及卫生信息互联互通标准和共享规范的制定，为数据存储和共享、推动医学大数据的应用提供了更多支撑。未来，医学大数据挖掘将不断更新，探索新的研究领域，推动研究成果转化。

五、医学有哪些大 学

医学有哪些大学

医学作为一门重要的学科，受到了广泛的关注和重视。在中国，有许多知名的高等学府提供医学专业的教育和培训，为培养优秀的医疗人才做出了重要贡献。以下是一些在医学领域享有盛誉的大学：

• 清华大学：清华大学作为中国著名的综合性大学之一，医学院设立在北京，拥有一流的师资力量和教学资源，为学生提供优质的医学教育。
• 北京大学：北京大学医学部是国内较早成立的医学院之一，拥有悠久的历史和丰富的教学经验，培养了众多卓越的医疗人才。
• 复旦大学：复旦大学医学院位于上海，是上海地区知名的医学学府，具有良好的学术声誉和研究实力。
• 中山大学：中山大学医学院是中国较早成立的医学院之一，拥有雄厚的师资力量和优秀的教学条件，为学生提供全面的医学教育培训。

医学专业的未来发展

随着社会的不断发展和医疗技术的进步，医学专业也面临着新的挑战和机遇。未来，医学专业将更加注重跨学科交叉融合，培养具备创新精神和团队协作能力的医疗人才。同时，大学教育将更加注重实践教学和人才培养，培养学生具备解决实际医疗问题的能力。

在互联网和人工智能的快速发展下，医学专业也将面临新的挑战。未来的医学教育将更加注重信息化和智能化技术的应用，培养学生具备利用现代科技手段解决医疗难题的能力。

医学专业的就业前景

随着医疗卫生事业的不断发展和医疗需求的增长，医学专业的就业前景十分广阔。从医院临床医生到科研院所研究员，从药企医药代表到政府卫生部门官员，医学专业毕业生可以在各个领域找到就业机会。

除了传统医疗领域，医学专业毕业生还可以在健康管理、医疗信息化、医疗保险等领域从事相关工作。未来，随着社会对健康的关注程度不断提升，医学专业的就业前景将更加广阔和有吸引力。

结语

总的来说，医学专业是一门非常重要和有前景的学科，在未来的发展和就业中都将发挥重要作用。选择医学专业的学生可以在重点大学深造，不断提升自己的学术水平和实践能力，为将来的就业做好充分准备。希望本文对大家对医学专业有所了解，为未来的学业和职业规划提供一定的参考和帮助。

六、如何使用SPSS对医学计量数据进行分组变换？

方法如下：

1、打开spss统计软件，依次点击“转换——重新编码为不同变量”。

2、随后，出现了“重新编码为不同变量”窗口。

3、将“年龄”放入“数字变量—输出变量”框中。

4、“输出变量”即我们对年龄进行分组操作后的变量。直接在输出变量“名称”框中填入“年龄分组”，“标签”也可命名为“年龄分组”。点击“变化量”，即可实现“年龄—年龄分组”的变量命名。

5、点击“旧值和新值”，从年龄最低到最高的分层依次进行变换，选择“范围，从最低到值”，填入“20”；在“新值”框中填入“1”。

6、点击“添加”，即完成了年龄小于20岁以下的患者的年龄分组变换。

7、按照以上操作，继续将其他年龄依次进行分组变换，其中，“60岁以上”的在框中输入60.000000001，最终得到变换后的“年龄分组”变量。

8、在“变量视图”中，将分组后的“年龄分组”变量进行赋值。

9、同理，“空腹血糖”进行同样的操作，得到变换后的“空腹血糖分组”变量。即完成了计量资料的分组变换。

10、通过“交叉表”的“行”或“列”统计，得到不同年龄分组的患者的空腹血糖范围的基本情况统计。

七、医学大数据专业有前途吗？

有前途。

医疗大数据发展前景广阔，是一个横跨生物医学、心理学、信息学、网络科学、系统科学等诸多学科的新兴交叉性热点领域。如何使其能够得到更好规范、管理和共享利用，是未来研究的一个主要课题。此外，还应结合临床实践做一些预测性的工作，充分发挥医疗大数据的优势，可以解决利用医疗大数据研究成果，改变医学实践的发展模式，实现个体化治疗和群体性预防的目的。

八、EIA数据对原油有什么影响？

　　原油库存的变化实际上反映了美国政府对油价的态度。如果战略原油库存大幅增加，表明美国政府认可当时的油价，因此就会增加战略库存抢夺原油资源，从而激化供需矛盾导致油价上涨，反之亦然。 　　因此EIA原油库存与欧佩克原油库存对于美元影响的区别在于，EIA对于美元汇价的影响更为直接，影响也较大。 　　一般来说当原油库存增加，表明市场上原油供应量过剩，导致油价下跌，美元上涨，黄金下跌。当原油库存减少，表明市场上对原油需求旺盛，导致油价上涨，美元下跌，黄金上涨。 　　但以上只是一般的运行原理，市场情况千变万化，有时数据基本符合预期，可能对市场影响有限，因此看待这些经济数据时要结合实际行情。 　　

九、非农数据对期货有什么影响？

非农就业人数，它能反映出制造行业和服务行业的发展及其增长，数字减少便代表企业减低生产，经济步入萧条。

以原油期货为例，非农就业数据高，证明美国就业市场健康发展，就业率的提升说明美国经济繁荣景气，那么这样就会导致美元涨，原油与美元的走势大多数情况下，呈负相关走势。

所以，非农数据好于预期，一般会提振美元，打压原油价格;反之，美国经济萧条，会打压美元，支撑原油价格上涨。

期货主要不是货，而是以某种大宗产品如棉花、大豆、石油等及金融资产如股票、债券等为标的标准化可交易合约。

因此，这个标的物可以是某种商品(例如黄金、原油、农产品)，也可以是金融工具。

交收期货的日子可以是一星期之后，一个月之后，三个月之后，甚至一年之后。

买卖期货的合同或协议叫做期货合约。买卖期货的场所叫做期货市场。投资者可以对期货进行投资或投机。

大部分人认为对期货的不恰当投机行为，例如无货沽空，可以导致金融市场的动荡，这是不正确的看法，可以同时做空做多，才是健康正常的交易市场。

十、大数据对运营有什么帮助？

大数据对运营能够带来以下帮助:

第一：是决策的有效性，无论企业做出什么类型的决策，事先都需要进行一定的调研分析，以确保决策的可行性，传统的调研方式由于人力物力限制只能局限于部分地区或者部分产品，这难免会导致决策的偏向性，大数据由于规模性的特点，可以使得企业对全地区、全产品进行分析，保证了决策的科学。

第二：决策的全面性，世间万物之间或多或少都会存在某种关联，在企业传统的分析的方法中，大多以单一产品、单一市场的分析为主，对各个产品、市场之前的关联性分析不足，大数据多样性的特点可以同时对多个对象进行分析，也可以很好的反映出各个阶段的相关性，使得决策更加全面。

第三：决策的时效性，如果不使用大数据进行分析，以人力来讲，进行任何一项调查都需要耗费一定时间，很难保障对市场局势的有效把握，但是大数据的数据获取、分析以及决策都交由软件完成，从数据的抓取、处理到可视化，一气呵成，仅需对其进行理论解释，有很强的时效性。

通过大数据运营的方法,你将能够判断趋势,从而展开有效行动,帮助自己发现问题,推动创新或解决方案出现。

麻省理工学院一项针对数字业务的研究发现,那些在大多数情况下都进行数据驱动决策的企业,它们的生产率比一般企业高4%,利润则要高6%。 数据还可以为员工提供一个良好的标准,将自己的工作和业务结果联系起来,从而发现一些可以改进的新机会。绩效评估可以建立在一些可衡量的标准上,管理者也可以了解整个公司的状态,以及公司的优势和劣势所在。

大数据是无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行 采集、存储、管理和分析的数据集合;或者利用常用软件工具捕获、管理和处理数据所 耗 时间超过可容忍时间的数据集。具备有规模性、多样性、高速性和真实性的特点。