四川大学商学院（610065） 罗 利 冯成蓉 练书豪 张峰祎

数据挖掘在合并症患者管理中的应用进展*

四川大学商学院（610065） 罗 利△冯成蓉 练书豪 张峰祎

伴随人口老龄化的加剧，我国疾病谱骤然巨变，慢阻肺、哮喘、糖尿病等疾病发病率逐年上升，不仅如此，越来越多的患者伴有更严重的合并症。如果不能有效控制和监管疾病的发展，未来将出现合并症的增加而导致医疗费用的“井喷”，一方面给患者带来身体和心理的痛苦，另一方面给国家、社会和家庭带来巨大的经济负担。

合并症患者管理在我国仍未得到太多重视。除大型综合医疗机构外，县级、社区级医疗卫生机构尚未认识到其中的严重性。即使一些医院认识到合并症的重要性，但并没有建立真正的管理体系。原因可能是合并症患者健康保健负担较重，医疗决策共享受阻，使大多数医生在管理合并症患者上存在专业孤立感，同时对于常见的慢性疾病集群的临床指南不足。

合并症不单影响患者生存质量和医生临床决策，是早期预后治疗的显著影响因素，甚至给医疗健康服务运营管理带来诸多难题和挑战。大多数研究表明，数据挖掘技术是提前发现合并症的重要手段之一，在现代医学诊断中具有广泛的应用前景，同时也为现代医学诊断开辟了新途径。诸如DNA分析、医学影像数据自动分析、多种生理参数监护数据分析等都取得了突破性进展［1-2］。以数据挖掘方法为基础的大数据分析方法体系的演进，为解决合并症患者管理方面的研究提供了信息平台和技术手段。……