数据挖掘在循证医学中的应用探讨
魏涛
天津医科大学总医院信息中心
E-MAIL：xhy_study@sina.com
摘要 本文介绍了数据挖掘和循证医学的概念，初步探讨了数据挖掘的各种方法以及它在医
学领域中循证医学上的基本应用。
关键词 数据挖掘 循证医学 诊疗决策 人工智能
1．现代医学发展的春天——循证医学
1.1 什么是循证医学
循证医学（EBM）是指自觉、准确和公正地应用现有最好的证据来为每个病人作出医疗
选择。其核心思想是任何医疗决策的确定，即医生处理患者、专家制订治疗措施、政府制订
医疗卫生政策等，都应根据客观的、最可靠的科学依据进行。提倡在个人经验和已存在的客
观依据基础上作出医疗决策。同时，也提倡根据个人经验、研究依据和病人需求诊治疾病。
强调任何医疗决策的制订都应遵循和应用科学证据。在疾病的治疗过程中，也应将临床专业
知识与现有可靠的临床科学研究证据结合起来进行综合考虑，为病人作出最佳诊疗决策。这
就要求临床医生应具有高素质的医学技能，以及运用临床流行病学的研究方法，结合现代化
医疗设备，以最佳证据作出医疗决策。
20 世纪末诞生的循证医学，为世界各国摆脱医疗卫生服务的困境提供了新的方略。循
证医学是关于如何遵循证据进行医学实践的科学，是如何遵循证据进行医疗卫生决策的学
问。1992 年，《美国医学会杂志》首次提出循证医学的概念，短短十几年时间，循证医学席
卷了整个医学界，冲击了整个世界。《柳叶刀》把循证医学比作医学实践中的人类基因组计
划，美国《纽约时报》将它称为八十个震荡世界的伟大思想之一，《华盛顿邮报》称之为医
学史上又一最杰出成就，将会彻底改变21 世纪的医学实践模式。
1.2 循证医学给我们再来什么
患者能从循证医学中得到什么好处？循证医学使诊疗过程更人性化、科学化，改变了过
去那种只见病不见人，真正做到以病人为中心了。例如，肿瘤科医师正面临着众多肿瘤患者
不断增强的治疗需求，另一方面，尽管治疗肿瘤的新技术、新药物、新疗法不断出现，但仍
面临着相当多的癌症疗效不理想的局面。原因在于我们对癌症认识的局限性和治疗过度或治
疗不足，而使相当多的癌症患者得不到规范和合理的治疗。而循证医学作为一种科学研究方
法，从单纯注重实际经验到逐步注重科学证据，从而改变治病方略，以人为本，将患者的生
2006 中华医院信息网络大会暨中美医院信息化论坛论文集
- 828 -
存时间放在首位，如果某种疗法和模式能使患者长期无瘤生存，那么这种方法和模式就值得
推荐；如果不能治愈，就应考虑能否延长患者的存活时间；如果不能延长存活时间，就应考
虑能否改善其生活质量；如果不能改善其生活质量，就应给予对症支持治疗。
1.3 循证医学面临的问题
现今我们面临的一个重要问题是虽然临床医疗数据量激增，但是利用率却比较低下。大
量需要的数据因为无法被我们找到，从而不能有效地转化为医学知识利用而被浪费。
数据挖掘技术的引入将使我们解决这一实际问题成为可能。
2．赋予循证医学生命力的魔棒——数据挖掘
2.1 数据挖掘的定义及含义
随着数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越
多。激增的数据背后隐藏着许多重要的信息，人们希望能够对其进行更高层次的分析，以便
更好地利用这些数据。目前的数据库系统可以高效地实现数据的录入 |
|
资源大小：17.04 KB 
