數據挖掘在腫瘤住院病人管理中的應用研究：兼論地域性因素分析

摘要：隨著醫療信息化的快速發展，腫瘤住院病人的醫療數據日益豐富，為數據挖掘研究提供了重要資源。數據挖掘技術在腫瘤住院病人數據分析中的應用，有助于提高診斷準確性、治療個性化以及預后評估。本文首先綜述了數據挖掘的基本流程與當前在腫瘤住院病人管理中的應用現狀，進而重點探討了將數據挖掘技術應用于腫瘤病人地域性因素分析的潛力與研究目標，并展望其未來發展方向，旨在為提升區域腫瘤防控與資源配置效率提供新視角。

關鍵詞：數據挖掘；腫瘤防治；地域分析；醫療大數據；住院病人管理

中圖分類號：TP311" "文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）17-0069-03

開放科學（資源服務） 標識碼（OSID）

0 引言

腫瘤是指機體在各種致瘤因子作用下，局部組織細胞增生所形成的新生物，因為這種新生物多呈占位性塊狀突起，也稱贅生物[1]。惡性腫瘤是威脅人類健康的重要疾病之一。隨著人口老齡化進程加速與環境污染、生活方式轉變等多重風險因素疊加，我國惡性腫瘤發病率及死亡率預計將在未來幾十年持續上升，惡性腫瘤嚴重威脅人民的生命健康，也給醫療支出帶來沉重負擔，因此，全面準確掌握其流行狀況是促進腫瘤有效預防和控制的基礎[2]。

隨著醫療信息化進程的不斷深化，醫療數據規模呈指數級增長。數據挖掘作為基于人工智能與統計學的高效分析技術，在腫瘤住院病人管理、疾病診斷、治療方案優化及費用控制等方面展現出巨大潛力。本文介紹了數據挖掘的理論基礎，以及近年來數據挖掘在腫瘤住院病人方面的應用研究，旨在為相關領域的研究人員和實踐者提供參考。

當前，數據挖掘在腫瘤病人管理中的應用雖多，但對地域因素的系統性挖掘尚顯不足，而地域因素對腫瘤的發生、發展、治療反應及資源配置均有重要影響，因此本研究具有填補空白或深化特定方向的意義。

1 數據挖掘理論基礎

數據挖掘是指從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數據中，提取隱含其中而人們事先不知道但又潛在有用的信息及知識的過程，提取的知識可表示為概念、規則、模式等[3]。如圖1所示，數據挖掘的過程可分為數據預處理、特征選擇、分類與聚類、關聯規則挖掘、預測模型建立五個方面。

1.1 數據預處理

在進行數據挖掘之前，數據預處理是至關重要的一步。腫瘤醫療數據通常包含病人的臨床信息、實驗室檢查結果、影像學數據、病理報告等，且多來自不同廠商的信息系統，需處理多源異構數據集成、時間序列的縱向數據等難題。數據預處理包括數據清洗、集成、變換和規約等步驟，以提高數據質量，從而在后續的數據分析中獲得更準確可靠的結果[4]。

1.2 特征選擇

腫瘤醫療數據中存在基因表達數據、臨床病理、影像組學、地理空間相關信息等特征，并非所有特征都對預測模型的建立有貢獻，甚至有些特征可能會引入噪聲，影響模型性能。特征選擇技術能夠幫助識別出最有預測力的特征子集，從而提高模型的準確性和效率。常用的特征選擇方法包括過濾法、包裹法和嵌入法。

1.3 分類與聚類

分類和聚類是數據挖掘中兩種重要的分析方法。分類是根據已知的類別標簽來訓練模型，然后對未知類別的數據進行預測。在腫瘤住院病人信息數據的研究中，分類可以幫助醫生預測腫瘤的類型、分級和分期等。聚類則不依賴于先驗的類別信息，通過將相似的數據點聚集在一起，揭示數據的內在結構。聚類分析可用于腫瘤亞型的發現、患者分組等。常用的分類與聚類算法有決策樹、貝葉斯、支持向量機、關聯分類、邏輯回歸、神經網絡、K-means、層次聚類等。

1.4 關聯規則挖掘

關聯規則挖掘旨在發現數據集中不同變量之間的有趣關系。在腫瘤住院病人信息數據的研究中，關聯規則可以揭示不同臨床指標、治療方案和患者預后之間的關聯性。例如，某些藥物的聯合使用可能與更好的治療效果相關聯，或者某些臨床指標的組合可能預示著疾病的嚴重程度。

1.5 預測模型的建立

預測模型是數據挖掘技術在腫瘤住院病人信息數據研究中的最終應用。常見的預測模型包括決策樹、支持向量機、神經網絡、隨機森林和集成學習方法等。這些模型能夠基于歷史數據預測腫瘤患者的治療反應、復發風險和生存期等。通過模型的建立和驗證，醫生可以為患者提供更加個性化的治療方案。

2 數據挖掘技術在腫瘤住院病人管理中的應用

數據挖掘技術通過先進的算法和知識發現機制，能夠深度解析腫瘤住院病人數據中隱藏的模式與關聯，超越了傳統數據檢索的局限，為優化病人管理、提升診療效果提供了強大的數據智能支持。在醫院信息管理系統中應用數據挖掘技術，可以在更深層次上對腫瘤住院病人的數據進行分析，從而為醫院從業人員的相關決策、管理以及研究提供更有力的技術支持。

2.1 腫瘤住院費用分析與控制

腫瘤治療費用高昂，給患者及家庭帶來沉重負擔，同時也對醫療資源分配提出挑戰。數據挖掘技術為解決這一困境提供了新思路。通過分析海量醫療費用數據，可精準識別費用構成中的關鍵驅動因素，輔助制定差異化的醫保控費策略。如胡昆昌（2021） 基于改進后的FP-Growth算法，對腫瘤病人病案首頁的疾病進行關聯挖掘和患者遷徙分析研究，構建了疾病網絡用于研究疾病間的關聯關系，可優化醫療資源配置路徑，推動建立“基層篩查—區域診療中心精準治療”的分級診療體系，從系統層面緩解腫瘤治療的經濟與資源壓力[5]。黃金玉（2022） 基于BP神經網絡和Apriori算法，對肝細胞癌（HCC） 患者的住院費用進行了深入研究，識別出住院天數和手術是影響費用的主要因素，為費用控制提供了依據[6]。

2.2 腫瘤住院日影響因素分析

縮短住院日不僅能提高醫療資源利用效率，還能減輕患者經濟負擔。縮短住院日具有多重效益：一方面能顯著提高醫院床位周轉率，使有限的醫療資源服務更多患者；另一方面可減少患者住院相關費用支出，包括床位費、護理費等直接成本，以及誤工、陪護等間接成本。張治飛（2025） 等基于某三甲醫院1335例肺腫瘤手術數據，分析住院費用影響因素。單因素顯示：82.1%患者年齡gt;40歲且費用差異顯著，90%以上為惡性腫瘤，88.2%采用胸腔鏡術式。多因素建模中，半參數模型擬合更優（AIC降23.6%） ，住院天數gt;10天呈非線性費用關聯（β=1.83） 。年齡、醫保類型、惡性腫瘤、胸腔鏡術式、手術分級、切口愈合及住院天數為核心影響因素（均Plt;0.05） 。研究表明，優化住院周期與早篩可降低醫療負擔[7]。

2.3 腫瘤并發癥與不良事件監測

在腫瘤治療過程中，患者常面臨骨髓抑制、肝腎功能損傷、過敏反應等多種并發癥和不良事件（ADEs） ，因此建立實時監測和預警機制至關重要。潘玲云（2019） 基于觸發器及數據挖掘技術，構建了抗腫瘤藥物不良反應智能監測系統，通過分析電子病歷、實驗室指標等臨床數據，主動挖掘出更多規則，從而完善觸發器的設置，實現了對藥物不良事件的早期識別和干預，使ADEs的檢出率提升約30%，顯著降低了嚴重不良事件的發生風險[8]。

2.4 腫瘤診斷與治療優化

1） 腫瘤疾病關聯挖掘

深入理解腫瘤與其他系統性疾病之間的關聯關系，有助于腫瘤高危人群早期篩查，并為制定臨床個體化治療方案提供依據。胡昆昌（2021） 通過改進FP-Growth算法，構建了包含300余種疾病的復雜網絡模型，成功挖掘出多組具有臨床意義的疾病關聯規則。研究特別揭示，肝硬化患者發生肝癌的風險較普通人群高出5～8倍，同時發現糖尿病、心血管疾病等代謝異常與多種惡性腫瘤存在顯著相關性。該研究為腫瘤的早期預警和跨學科聯合診療提供了重要數據支持[5]。

2） 腫瘤治療方案優化

個性化治療方案是提高腫瘤治療效果的關鍵。程建超等（2020） 通過關聯規則挖掘和層次聚類分析，對1 200例肺癌患者的中醫藥治療處方進行了系統研究。研究發現，中醫藥治療肺癌呈現出“辨證-用藥-配伍”的規律性特征，如氣陰兩虛證患者多采用黃芪、黨參等補氣養陰藥物，而痰熱壅肺證則常用黃芩、浙貝母等清熱化痰藥物。研究還識別出6類核心處方組合，并建立了基于證候-藥物關聯規則的個性化推薦模型。該研究不僅揭示了中醫藥治療肺癌的組方規律，更為臨床制定個體化治療方案提供了循證依據，使中醫藥治療的有效率提升了15%以上[9]。

2.5 腫瘤住院病人預后與隨訪

有效的預后評估和隨訪管理對提高腫瘤患者生存質量至關重要。數據挖掘技術可通過分析患者病史、治療反應等數據，為預后評估和隨訪管理提供數據支持。陸春偉等基于SEER數據庫2010—2015年24 584例浸潤性乳腺癌患者數據，研究通過機器學習構建預后預測模型。采用單因素和logistic回歸篩選21項變量，發現組織分級、T/N/M分期、腦轉移、HER2狀態及手術治療為關鍵預后因素。運用logistic回歸、決策樹、支持向量機、隨機森林和人工神經網絡建立預測模型，結果顯示隨機森林（AUC=0.87） 與人工神經網絡（AUC=0.86） 預測效能最優，其靈敏度（0.83） 、特異度（0.79） 及準確度（0.81） 均顯著優于傳統方法。研究表明，機器學習模型能有效整合多維度臨床病理特征，為個體化預后評估和治療決策提供量化支持，助力臨床精準醫療實踐[10]。

3 研究目標

經查閱現有文獻，筆者發現數據挖掘在腫瘤病人地域性分析方面仍有較大探索空間，因此該領域的應用研究具有重要意義，目前確定具體的研究目標如下。

3.1 分析地域因素與惡性腫瘤發病規律

充分利用廣西某腫瘤醫院信息管理系統中已有的大量醫療數據信息，針對不同屬性的數據信息進行深層次數據挖掘，使用決策樹等數據挖掘技術對住院病人信息數據進行研究，分析行政區劃、城鄉差異、社會經濟指標、醫療資源分布等地域因素與惡性腫瘤發病率、死亡率的關系，為疾病的預防和治療提供指導。例如，分析肝癌、鼻咽癌等惡性腫瘤發病率與死亡率差異，判斷某惡性腫瘤在某一區域是否為高發區，不同地區惡性腫瘤預后情況的對比，研究發病年齡、性別差異、腫瘤類型構成等在不同地域的表現，從中挖掘數據之間的相關性以及其他更有價值的數據與信息，識別導致區域性腫瘤發病差異的關鍵環境或社會經濟因素。

3.2 為腫瘤的防治提供指導

基于上述分析結果，構建并驗證一個基于地域特征的肝癌、鼻咽癌等惡性腫瘤高發風險區域識別模型，應用于臨床診療及決策支持，及時向當地疾控部門報告，為腫瘤的防治提供指導。

4 結論

數據挖掘技術在腫瘤診療全流程管理中展現出巨大潛力，通過分析海量臨床數據，可優化住院管理流程、提升診斷準確率、預測治療反應及預后。數據挖掘技術在腫瘤住院病人管理、診斷與治療優化等方面具有廣泛應用前景。隨著電子病歷系統的完善和AI算法的升級，數據挖掘將深度賦能腫瘤精準醫療，實現從風險預測、早期篩查到個性化治療的全周期智能決策支持，顯著提高診療效率和質量。數據挖掘在腫瘤病人地域性分析方面的研究尚待擴展，后續將其應用于分析地域因素與惡性腫瘤發病規律，并為腫瘤防治提供指導。未來可在地理信息系統（GIS） 的深度融合、多源地理空間數據的整合利用、基于地域特征的個性化干預策略研究等方向進一步發展。

參考文獻：

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[5] 胡昆昌. 基于腫瘤病人病案首頁的疾病關聯挖掘和患者遷徙分析研究[D]. 成都： 電子科技大學， 2021. DOI： 10.27005/d.cnki.gdzku.2021.003174.

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[7] 張治飛， 黃磊， 劉秋碩， 等. 基于參數與半參數回歸模型的肺腫瘤患者住院費用影響因素分析[J]. 中國病案， 2025， 26（1）： 46-49.

[8] 潘玲云. 基于觸發器及數據挖掘技術的抗腫瘤藥物安全性研究[D]. 重慶： 重慶醫科大學， 2019.

[9] 程建超， 童佳兵， 朱潔， 等. 基于792份住院病歷探討中醫藥治療肺癌的處方規律[J]. 時珍國醫國藥， 2020， 31（9）： 2278-2280.

[10] 陸春偉， 馬駿. 利用機器學習算法構建浸潤性乳腺癌預后模型：基于SEER數據庫[J]. 海軍軍醫大學學報， 2024， 45（7）： 858-864.

【通聯編輯：唐一東】