本文摘要：数据挖掘技术是所指从大量的、不的、有噪声的、模糊不清的、随机的数据萃取说明了在其中人们不得而知的、但又具备潜在应用于价值的数据，创建模型，获取给分析预测部门。

数据挖掘技术是所指从大量的、不的、有噪声的、模糊不清的、随机的数据萃取说明了在其中人们不得而知的、但又具备潜在应用于价值的数据，创建模型，获取给分析预测部门。将数据挖掘技术应用于门诊合理用药分析的研究不仅不利于门诊用药信息结构化，增进门诊药合理化研究，还不利于提高门诊用药与季节、科室、医保政策否容许等多层关联属性的研究。近年来，国内将数据挖掘应用于医学、药学的研究更加多，秦梨花等人将其应用于与绝经综合征情绪、抑郁症的涉及因素的研究中；于红艳等人将其应用于中药药性属性与其属性的研究。临床上利用数据挖掘算数法找到提升孤立无援性肺结节（solitary pulmonary nodul,SPN一种肺癌的先兆病症）的诊断率；用数据挖掘方法来分析早期乳腺癌临床的X光片，超过了比较满意的准确率 （70%以上）大量研究证明，医学数据挖掘有辽阔的应用于前景。

遏止药品失当广告宣传不道德，掌控药品费用不合理快速增长，使患者用上既又经济的药品仍然是医院药事管理部门执着的目标，针对用药的不合理性，国内大部分医院的操作者模式就是指各个科室调来负责人或技术骨干正式成立处方评论小组，由他们负责管理对门诊处方用药及配伍的合理性、用药规范性展开考核及评论。这样的工作模式效率较低、误差低，而且有时因人为原因无法及时展开处方评论，造成问题无法及时发现。

因此本文尝试将数据挖掘的方法应用于医院门诊各科室医生、处方金额、药品用量、否医保政策容许范围药品等之间的关联规则，找到门诊用药有可能不存在的问题，及时教诲、修正甚至惩处，确实做减低患者经济负担，解决问题人民群众“看病难，看病贵”问题.弘锐主站：http://www.chinahoro.com/弘锐手术无影灯分站：http://www.horo-wuyingdeng.com/弘锐医用吊塔分站：http://www.horo-diaota.com/弘锐电动手术台分站：http://www.horo-shoushutai.com/弘锐电动护理床分站：http://www.horo-hlsb.。

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