循证医学数据挖掘论文范文

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1采用OLAP技术调取仓库信息

数据仓库是管理智能循证医学支持系统的基础，搭建数据仓库后，要充分地调取数据仓库的有效资源，必须要有强大的工具对数据仓库的资源进行规划整理。OLAP（On-lineAnalyticalProcessing，在线分析处理或联机分析处理）是一个应用广泛的数据仓库调用方法。它可以根据应用人员的指令，快速准确地对大量复杂的数据进行搜索查询，并以直观的容易理解的形式将搜索结果展示给医院决策者，使他们能够迅速全面地掌握医院的运营现状。

2采用可视化图形操作分析技术

可视化分析技术能够整合各式不同的数据来源或数据仓储系统，利用MicrosoftSQLServerAnalysisServices构建多维结构数据库(Cube)，而后存取、分析商业数据，通过鼠标的拖、拉、点、选，操作各种维度与量值，迅速产生各式的分析图表与统计结果。可视化的图形操作能为用户迅速提供决策报表与在线分析处理(OLAP)等重要分析功能。运用专业工具所提供的报表(Reports)、实时查询(AD-HocQuery)、联机分析处理(OLAP)等重要商业智能的强大分析功能，使医院获得最全面、迅速的数据洞悉能力。具体功能如下：

（1）表定制及报表的整合，在报表灵活性和报表开发易用性等方面具有突出的优势，其报表是通过图形界面下的鼠标拖拽操作来直观的完成的，无须编写任何脚本或者代码，即可实现复杂格式的报表。

（2）优秀的BI前端图形展示功能，支持目前流行的几乎所有图形展现方式；而且图形之间可以任意组合应用，使支持的图形展现方式以几何级的方式增长。

（3）通过封装了底层操作的各类控件，如行对象、列对象、表格、水平层次、垂直层次等使得报表的设计只需要鼠标的拖曳即可完成复杂的操作。智能挖掘技术让循证医学支持系统，把大量信息存到特定的数据池中，从中发掘有用的知识和模型，从而将诊疗过程中的有价值的知识主动的传递给医护人员，实现循证医学在临床上的使用。在科技飞速发展的今天，医疗行为与信息化再也无法分开。随着智能循证医学支持系统也逐渐被人们所熟识、所利用，它带给我们的是知识的融合、是高效的工作，想必有着更广阔的发展前景。

作者：刘静于琬梅孙卫红孟晓亮单位：潍坊医学院附属医院昌邑市人民医院潍坊医学院