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医联体互联网医院平台的处理和分析算法分类和形成

 技术分类方法

 根据挖掘任务： 分为分类或预测模型发现、 数据总结、 聚类、 关联规则发现、 序列模式发现、 依赖关系或依赖模型发现、 异常和趋势发现等等；

 根据挖掘对象： 可分为关系数据库、 面向对象数据库、 空间数据库、 时态数据库、 文本数据源、 多媒体数据库、 异质数据库、遗产数据库以及环球网 Web；

 根据挖掘方法： 可分为: 机器学习方法、 统计方法、 神经网络方法和数据库方法。

 主要处理和分析技术

 预言处理： 用历史预测未来；

 挖掘规律处理： 了 解数据中潜在的规律；

 关联分析： 查找存在于项目 集合或对象集合之间的频繁模式、 关联、 相关性、 或因果结构；

 序列模式处理： 给定一个由不同序列组成的集合， 其中， 每个序列由不同的元素按顺序有序排列， 每个元素由不同项目 组成，同时给定一个用户 指定的最小支持度阈值， 序列模式挖掘就是找出所有的频繁子序列， 即该子序列在序列集中的出现频率不低于用户指定的最小支持度阈值；

 分类（预言） 分析： 预测分类标号（或离散值）， 根据训练数据集和类标号属性， 构建模型来分类现有数据， 并用来分类新数据。 建立连续函数值模型， 比如预测空缺值；

 聚类分析： 聚类是一种无监督分类法: 没有预先指定的类别。 在同一个类中， 对象之间具有相似性； 不同类的对象之间是相异度分析； 把一个给定的数据对象集合分成不同的簇。 将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类； 聚类在不同的应用领域， 用作描述数据， 衡量不同数据源间的相似性，以及把数据源分类到不同的簇中； 聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程， 所以同一个簇中的对象有很大的相似性， 而不同簇间的对象有很大的相异性； 聚类与分类不同，聚类所要求划分的类是未知的；

 异常检测分析： 异常检测是数据挖掘中一个重要方面， 用来发现”小的模式” (相对于聚类) ， 即数据集中间显著不同于其它数据的对象；

 可视化分析。 数据可视化可以让数据自己说话， 让用户直观的感受到结果；

 数据挖掘算法。 分割、 集群、 孤立点分析还有各种算法让我们精炼数据， 挖掘价值。 这些算法要能够应付互联网医院的量， 同时还具有很高的处理速度；

 语义引擎。 人工智能从数据中主动地提取信息。 包括机器翻译、情感分析、 舆情分析、 智能输入、 问答系统等；

 数据质量和数据管理。 透过标准化流程和机器对数据进行处理可以确保获得一个预设质量的分析结果。

专题互联网医院分析， 形成专题互联网医院应用

面向医疗卫生专业所特有的专题， 开发形成一系列的专题互联网医院应用。 在充分调研和分析医疗卫生行业的业务特性基础上， 研发形成具有我国医疗卫生行业特征的分类专题互联网医院分析， 并根据专题组成和业务功能要求形成满足该业务专题的互联网医院应用， 如心脏病专题的互联网医院应用， 包括其成因的互联网医院分析、 其日常行为对病情影响的互联网医院分析等， 为有关机构进行心脏病的有关活动（预测、 预防、 治疗、 恢复） 提供支撑。

开发机构互联网医院分析， 建立机构互联网医院应用

面向不同的医疗卫生机构和部门及其相关企业机构， 开发形成针对不同机构和部门业务的机构互联网医院应用， 如医疗卫生机构应用、 医疗卫生管理机构应用等。 在上述专题互联网医院应用基础上，结合所承担的相关医疗卫生及其相关机构项目 ， 进行机构互联网医院应用定制开发。

建立平台应用实施推广组织机制

在方案开发和部署基础上， 逐步形成基于方案开发应用项目 的实

施推广组织机制， 包括市场宣传、 营销推广、 实施维护和售后服务等。