1、醫(yī)院采集的原始數(shù)據(jù)逐年增多，大量的病人的基本信息和各種病例等原始數(shù)據(jù)都被存儲了下來，這些激增的數(shù)據(jù)背后潛藏了大量有用的知識。如何抽取、挖掘出這些知識是當前的研究熱點問題。數(shù)據(jù)挖掘作為一種有效的信息抽取方法和知識發(fā)現(xiàn)的手段，從醫(yī)學數(shù)據(jù)庫中提取有用信息，對這些數(shù)據(jù)的分析和評估，可以發(fā)現(xiàn)一些潛在隱藏的數(shù)據(jù)模式，并提供科學醫(yī)療判斷和治療，從而幫助人們提高對生育的認識，并增強對其現(xiàn)代生育的研究和管理。
　　 近幾年來，上海市衛(wèi)生局在全國率

2、先建立了新生兒的出生狀況數(shù)據(jù)庫，對這些新生兒數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計挖掘將對合理分配衛(wèi)生設施和資源、預防新生兒疾病提供很大幫助。本課題以上海市新生兒數(shù)據(jù)為例，進行了數(shù)據(jù)挖掘技術在新生兒數(shù)據(jù)分析中的應用研究，通過對影響新生兒出生的各方面因素的分析，為優(yōu)生優(yōu)育提供了量化的依據(jù)，方便決策人員了解上海市各區(qū)縣的新生兒出生狀況，并做出正確決策，為專家進行診斷提供參考。
　　 首先，課題介紹了新生兒數(shù)據(jù)預處理的方法，通過數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉換、維數(shù)消減等數(shù)

3、據(jù)預處理，對遺漏數(shù)據(jù)、噪聲數(shù)據(jù)、不一致數(shù)據(jù)等進行了有效處理。數(shù)據(jù)預處理提高了數(shù)據(jù)的質量，提高了數(shù)據(jù)挖掘所獲知識的質量。
　　 然后，介紹了關聯(lián)規(guī)則的挖掘算法，重點研究了經(jīng)典的關聯(lián)規(guī)則挖掘算法Aprior算法，提出了Aprior算法的優(yōu)缺點，針對Aprior算法需要多次掃描數(shù)據(jù)庫和產(chǎn)生大量頻繁項集的缺點。提出了基于劃分的Aprior改進算法，并對新生兒數(shù)據(jù)進行了關聯(lián)規(guī)則分析。
　　 最后，設計了基于Web的新生兒可視化數(shù)據(jù)