随着信息技术的飞速发展，大数据已成为国家战略资源，医疗行业作为国家重要支柱产业，大数据技术的应用将极大推动医疗行业的发展，本文旨在探讨大数据技术及数据挖掘在智能医疗数据分析与应用中的研究，以期为我国医疗行业的发展提供有益借鉴。
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二、大数据技术及数据挖掘在智能医疗数据分析中的应用
1、数据采集与整合
在智能医疗数据分析中，首先需要对医疗数据进行采集与整合，大数据技术通过物联网、传感器等技术手段，实时采集患者病情、医疗设备运行状态、医生诊疗行为等数据，为数据分析提供丰富、全面的数据资源。
2、数据预处理
数据预处理是数据挖掘过程中至关重要的一环，通过数据清洗、数据集成、数据转换等方法，提高数据质量，为后续的数据挖掘提供可靠的数据基础。
3、特征工程
特征工程是数据挖掘的核心步骤之一，通过对原始数据进行降维、特征选择等操作，提取出对医疗数据分析有重要意义的特征，提高模型预测的准确性和效率。
4、模型构建与优化
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在智能医疗数据分析中，常用的数据挖掘模型有决策树、支持向量机、神经网络等，通过模型构建与优化，实现对患者病情、治疗效果等信息的预测和分析。
5、数据可视化
数据可视化是大数据技术及数据挖掘的重要应用之一，通过图表、图像等形式，将医疗数据分析结果直观地展示出来，便于医生、患者等用户理解和使用。
三、大数据技术及数据挖掘在智能医疗数据分析中的应用案例
1、患者病情预测
通过分析患者的病历、检查结果等数据，利用大数据技术及数据挖掘方法，预测患者病情发展趋势，为医生制定治疗方案提供依据。
2、医疗资源优化配置
通过对医疗资源的分析，挖掘出医疗资源利用效率低、需求旺盛的区域和领域，为医疗资源配置提供参考。
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3、医疗质量评价
利用大数据技术及数据挖掘方法，对医疗质量进行评价，为医疗机构改进医疗服务质量提供依据。
4、疾病防控与流行病学研究
通过对疾病相关数据的分析，挖掘出疾病传播规律、风险因素等，为疾病防控和流行病学研究提供有力支持。
大数据技术及数据挖掘在智能医疗数据分析中的应用具有广泛的前景，通过对医疗数据的深度挖掘和分析，为我国医疗行业的发展提供有力支持，在实际应用过程中，还需关注数据安全、隐私保护等问题，确保医疗大数据的合理、合规应用。
本文从大数据技术及数据挖掘在智能医疗数据分析中的应用入手，分析了其在医疗行业中的应用案例，以期为我国医疗行业的发展提供有益借鉴。
标签： #大数据技术及数据挖掘论文
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