覃盛媚，周洁，耿朝辉

(上海中医药大学 护理学院，上海 201203)

在肿瘤临床护理实践中，患者及医护人员在疾病不同阶段常面临抉择[1]。近年来，医院信息系统(hospital information system，HIS )、移动护理系统等产生海量的医学数据，发现潜藏在数据库中的有效信息，并将其应用到临床实践，有助于为抉择提供证据支持，同时又能兼顾患者偏好，进而提供个性化的诊疗护理服务。这种由数据驱动、个性化的临床护理实践，可最大限度地提高临床疗效，并可及早发现、有的放矢地干预治疗不良反应或并发症，或改善肿瘤患者生命末期的生活质量。数据挖掘(data mining，DM)也称为数据库中的知识发现，能够从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中识别有效的、新颖的、潜在有用的以及最终可理解的知识[2]，为肿瘤临床护理实践提供了新的思路。挖掘出医学数据库中潜在的数据价值是其得以有效应用的前提条件。本文针对数据挖掘技术在肿瘤临床护理实践中的应用做一综述，以期为科研人员及临床工作者更好地对肿瘤临床护理数据进行挖掘提供参考。

1 数据挖掘技术概述

1.1 数据挖掘技术的特征 数据挖掘是一门涉及面很广的交叉学科，技术来源包括机器学习、数理统计、数据库、模式识别学等，其特点是处理大量数据时可兼容多种类型的原始数据(如时间序列的、空间的、文本的、多媒体的)，将大量原始数据转换成为更有价值且易于理解的知识，用于描述过去或预测未来的趋势和规律，并做出快速响应，以指导临床实践和研究[3]。……