生物安全总结精品(七篇)

序论：写作是一种深度的自我表达。它要求我们深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隐藏在内心深处的真相，好投稿为您带来了七篇生物安全总结范文，愿它们成为您写作过程中的灵感催化剂，助力您的创作。

篇(1)

论文摘要总结了我国农产品质量安全的发展现状，依据无公害食品行业标准和农产品安全质量标准，阐述了测土配方施肥在农产品质量安全中的基础作用，以及运用于无公害农产品生产过程中的测土配方施肥技术。

20世纪90年代，农业发展进入数量安全与质量安全并重的新阶段，为进一步确保农产品质量安全，我国明确提出发展高产、优质、高效、生态、安全农业的目标。经过10多年的努力，我国农产品质量安全水平有了很大提高。

根据国家统一部署，2001年农业部在全国启动实施了“无公害食品行动计划”，组织各级农业部门以蔬菜中高毒农药残留和畜产品中“瘦肉精”污染控制为重点，着力解决人民群众最为关心的高毒农药、兽药违规使用和残留超标问题；以农业投入品、农产品生产、市场准入三个环节管理为关键点，推动从农田到市场的全程监管；以开展例行监测为抓手，推动各地增强质量安全意识，落实管理责任；以推进标准化为载体，提高农产品质量安全生产和管理水平。

1农产品质量安全的发展现状

1.1蔬菜产品质量安全总体合格率持续上升

根据2003～2007年37个城市蔬菜中甲胺磷、乐果等农药残留监测结果，我国蔬菜质量安全总体合格率持续上升。2007年1月、4月2次监测，蔬菜中农药残留平均合格率为93.6%。其中，蔬菜生产基地合格率为96.7%，批发市场、超市和农贸市场的合格率分别为93.7%、91.7%和92.5%。蔬菜产品质量安全合格率逐年提高。

1.2畜产品质量安全总体合格率保持较高水平

根据2003～2007年22个城市畜产品中“瘦肉精”以及磺胺类药物等兽药残留监测结果，近年来畜产品质量安全合格率总体呈上升态势。2007年1月、4月2次畜产品中，“瘦肉精”污染和磺胺类药物残留监测平均合格率分别为98.8%和99.0%。从监测结果看，屠宰场、超市、批发市场和农贸市场“瘦肉精”监测合格率分别为99.1%、99.5%、100%和96.5%；超市、批发市场和农贸市场磺胺类药物监测合格率分别为98.7%、99.0%和99.2%。畜产品质量安全合格率总体保持较高水平。

1.3水产品质量安全总体合格率呈上升态势

根据2005～2007年22个城市水产品质量安全例行监测结果，近年来水产品质量安全总体处于上升态势。2007年4月对超市、批发市场和农贸市场水产品进行硝基呋喃类代谢物污染监测，合格率为91.4%。水产品产地药残抽检合格率稳定在95%以上，水产品质量安全总体水平不断提升，增强了我国水产品的国际竞争力，出口贸易稳步增长，2006年出口量和出口额达到301.5万吨和93.6亿美元，分别比上年增长17.4%和18.7%。2007年1月、4月2次监测，水产品中氯霉素污染的平均合格率为99.6%，超市、批发市场和农贸市场分别为100%、99.7%和99.3%。

2无公害食品行业标准和农产品安全质量国家标准

2.1无公害食品行业标准

建立和完善无公害食品标准体系，是全面推进“无公害食品行动计划”的重要内容，也是开展无公害食品开发、管理工作的前提条件。农业部2001年制定、颁布了73项无公害食品标准，2002年制定了126项、修订了11项无公害食品标准，2004年又制定了112项无公害标准。无公害食品标准内容包括产地环境标准、产品质量标准、生产技术规范和检验检测方法等，标准涉及120多个（类）农产品品种，大多数为蔬菜、水果、茶叶、肉、蛋、奶、鱼等关系城乡居民日常生活的“菜篮子”产品。

无公害食品标准以全程质量控制为核心，主要包括产地环境质量标准、生产技术标准和产品标准三个方面，无公害食品标准主要参考绿色食品标准的框架而制定。

2.2农产品安全质量国家标准

为提高蔬菜、水果的食用安全性，保证产品的质量，保护人体健康，发展无公害农产品，促进农业和农村经济可持续发展，国家质量监督检验检疫总局特制定农产品安全质量GB18406和GB/T18407，以提供无公害农产品产地环境和产品质量国家标准。农产品安全质量分为两部分，无公害农产品产地环境要求和无公害农产品产品安全要求。

本标准对无公害农产品中重金属、硝酸盐、亚硝酸盐和农药残留给出了限量要求和试验方法，这些限量要求和试验方法采用了现行的国家标准。

3测土配方施肥在农产品质量安全中的基础作用

测土配方施肥是我国当前大力推广的科学施肥技术，是通过对土壤采样和化验分析，以土壤测试结果和肥料田间试验为基础，根据作物需肥规律、土壤供肥性能和肥料效应，在合理使用有机肥的基础上，提出氮、磷、钾及微量元素等肥料的施用数量、施肥时期和施用方法，是以最经济的肥料用量和配比，获取最好质量的农产品产出的科学施肥技术。

3.1保证农作物产量，均衡土壤养分

农作物生长发育需要16种必需营养元素。测定土壤养分，可以得到所种植的土壤里有哪些营养元素，缺少哪些营养元素，再根据预计产量计算出应该施用哪种肥料，施用多少，以利于均衡土壤中各种养分的含量，使作物得到充足的养分供作物正常生长，从而提高农作物产量，获得较高经济效益。例如，2002年10月至2003年5月，中国农业科学院对上海佘山农场的土壤养分测定结果表明土壤缺锌严重，仅补施锌肥一项，小麦就增产18.3%、大麦增产22.2%。

3.2提高农作物品质，改善农产品质量

农作物养分不平衡不仅会导致多种病害的发生，而且影响农产品质量安全。我国农产品质量整体水平不高，主要原因是农民施肥不当，特别是过量偏施氮素化肥导致蔬菜硝酸盐含量过高，水果变酸、皮厚、色淡，稻米、植物油的一些质量指标降低。通过测土配方施肥，合理地使用肥料，就会减少作物病虫害的发生，从而提高作物品质，改善农产品质量，基本可以使农产品质量达到或超过无公害农产品标准。

3.3降低农业生产资料投入，控制农产品生产环境质量

肥料在农业生产资料的投入中约占50%，但是施入土壤的化学肥料不能被作物全部吸收。在我国，氮肥的当季利用率为30%～50%，磷肥为10%～20%，钾肥为50%左右。通过测土配方施肥工作，可以减少不合理施肥造成的损失，提高肥料的利用率，并且增加农作物的收成，从而减低农业成本，增加农民收入，降低农业生产资料投入，控制农产品生产环境质量。

3.4保护农业生态环境，保证农业可持续发展

测土配方施肥的开展，对土壤养分先行了解，可以避免盲目使用肥料而造成的浪费，从而可以节约资源，促进农业的可持续发展。施用的化学氮肥，如果不能被作物吸收，则会经过一系列的转化，被淋洗到土壤深层，发生还原，生成致癌作用很强的亚胺类化合物。磷肥中大都含重金属以及放射性元素，危害着人类的健康。而且有资料显示农田氮、磷是水体富营养化的主要营养源。通过测土施肥，使施入土壤中的化学肥料尽可能地被作物吸收利用，那么滞留在土壤中的肥料就会很少，这样就有益于保护农业生态环境。

4运用于无公害农产品生产过程中的测土配方施肥

为降低污染，充分发挥肥效，应实施测土配方平衡施肥，即根据作物营养生理特点、吸肥规律、土壤供肥性能及肥料效应，确定有机肥、氮、磷、钾及微量元素肥料的适宜量和比例以及相应的施肥技术，做到对症配方，对症施用。具体应包括肥料的品种和用量，基肥、追肥比例，追肥次数和时期以及根据肥料特征采用的施肥方式。配方施肥是无公害生产的基本施肥技术。鉴于现行推广的测土配方施肥技术的优势，结合无公害农产品生产基地建设、生产流程，我们不难发现，两者之间有着密切的联系。

4.1测土配方施肥与无公害农产品生产基地建设

测土配方施肥技术推广的基础是扩大测土范围、提高测土精度，无公害农产品的生产依托于生产基地的环境监测建设。测土配方施肥项目过程中建立的耕地检测和评价数据库能为无公害农产品基地的适时检测提供可靠数据；实施配方施肥要求在不影响土地环境的基础上维持土地的高产投比。

4.2测土配方施肥在农产品生产过程中的作用

测土配方施肥为农产品的生长（不同种类和各个生长时期）提供科学的施肥配方，不仅提高了肥料的使用率、节约成本投入，而且可以降低残留量；也可以在生产的整个过程中进行营养诊断，为无公害农产品的残留检测提供适时数据，全程监测和控制农产品生产的质量安全。

5结论

综合运用现代农业科技成果，根据作物需肥规律，土壤供肥性能和肥料增产效应，在施用有机肥料为基础的前提下，采取化学氮、磷、钾肥和微肥的适宜用量和比例及其相应的施肥技术，可解决盲目施肥和投肥不足的问题，增产、节肥。测土配方施肥作为一种科学的施肥方法，是根据农作物各个生育期的需肥规律和土壤的养分含量，研究得出最佳配方并合理地使用肥料，因而就会减少作物病虫害的发生，从而提高作物品质，改善农产品质量，使农产品质量达到或超过无公害农产品标准。因此，应用测土配方施肥在农产品质量安全生产中具有潜在的经济效益、生态效益和社会效益，应该大力推广。

6参考文献

[1]邓仕槐，吴晓斌，卢益武.施肥对环境质量的影响[J].西南农业学报1998，11（3）：106-111.

[2]马朝红，方建坤.蔬菜土壤养分积累状况与环境分险[J].长江蔬菜.2000（12）：43-45.

篇(2)

食品安全问题是一个世界性的问题,任何国家都不可能实现零风险。2014年,随着福喜过期肉、台湾馊水油、蜂蜜添加甜蜜素、顶新黑心油等问题的频繁曝光,微生物污染、原料溯源和食品掺假成为我国高度关注的三个食品安全问题1。当前,我国食品安全的监管工作已前移至风险监测与风险预警,关注全产业链安全,着力加强源头治理。但由于我国食品供应链条比较长,从农田到餐桌包括许多环节,潜在的风险因素多,涉及的责任主体多,辨析主体责任相对比较困难。本文从我国食品安全可能存在的风险出发,探讨食品安全的责任主体,使食品安全监管更具目标性、有效性,从而确保百姓“舌尖上的安全”。

2我国食品安全的风险因素

任何事物安全与风险总是协调统一、动态存在的,食品行业也不例外。2006年以来,我国食品安全风险总值呈持续下降的态势,2013年虽有上升,但仍处在相对安全区间内2。尽管我国的食品安全总体水平稳中有升,趋势向好,但目前食品安全风险与由此引发食品安全事件已成为我国社会性风险之一3。食品安全的潜在风险存在于食品供应链中原料、加工、包装、贮存、流通、销售和消费等各个环节,每一环节都可能存在不同程度的风险因素,正确识别食品安全风险要素,监测、评估和预防风险,才能有效地将食品安全问题扼制在初始状态。我国食品安全风险因素存在于从生产、加工、流通到消费4个环节中,共识别出18个风险因素。食品安全的风险因素主要由于人的不安全行为所致,如农药兽药残留、使用不安全辅料、使用不合格原料、滥用有毒有害化学药品和废弃食品处置不当,都是利益相关者谋取高额利润的途径。

3我国食品安全的责任辨析

食品安全问题是一类典型的多元化社会共治的管理和被管理问题,需要回归到责任原点,理清责任主体并有效管控责任主体,才能有效降低食品安全的风险。本文依据上述识别的食品安全风险因素,将食品安全的责任主体划分为人、物和管理三大方面,初步探析食品安全的责任主体。

3.1责任主体的划分

3.1.1人为责任主体

人的不安全行为分布在原材料供应、生产加工、食品营销等供应链的多个环节中。刘晓巍等对2002～2011年间我国发生的1001件食品安全典型案例的研究表明,68.2%的食品安全事件是由于供应链上利益相关者的违规违法行为造成的,这表明人为性是目前食品安全问题的主要成因,应承担食品安全的重要责任。食品安全问题的主要特点是多主体参与,参与主体有食品企业、监管部门、消费者、政府和第三方力量(如媒体、社会组织等)。这些参与主体肩负着食品安全问题的重要责任,其中食品企业、监管部门、消费者和政府是基本责任主体,媒体等第三方力量以一种“连带责任”也纳入责任主体中。《食品安全法(修订草案)》第四条也明确写到“食品生产经营者是食品安全第一责任人”,突出人作为责任主体的必然性。食品安全事件不仅仅是食品生产经营者的违规操作和监管人员的监管水平问题,更重要的是这些主体缺乏责任和安全意识。

3.1.2物为责任主体

环境、设备、技术等物的不安全状态是我国食品安全风险产生的重要源头,也应是食品安全问题的责任主体。物作为责任主体,包括环境、设备和技术,其中环境包括农产品产地环境和生产加工环境及流通环境。食品安全问题的发生与环境、设备、技术等物的状态息息相关,表现为生产加工环境较差,使食品加工暴露在粉尘或有毒有害物质中,造成食品污染,这是当前食品安全问题最为常见的类型;食品加工生产中的手工操作较多,设备自动化程度较低,加工设备存在较大的安全隐患,整体条件相对落后;新技术应用于食品的生产与研发过程,造福人类的同时催生了新的食品安全风险,增加了许多未知的安全隐患;食品在包装、仓储、流通过程中,因设施落后和存储环境不达标等,可能造成食品的二次污染等等。

3.1.3管理为责任主体

管理上的缺陷是食品安全的重要风险,也肩负着食品安全的责任。这里所指的管理主要是法律法规的制定、标准的实施和食品检测能力等硬件条件。当前,我国从管理上加大了监管力度,如2014年通过了《食品安全法(修订草案)》,为最严格监管提供体制制度保障;安徽实行食品质量“吹哨人”制度;食品召回制度上升到立法层面;“食品工业企业质量安全追溯平台”正式开通等等。虽然我国新修订了《食品安全法》,但是相关的配套法规和技术标准仍然没有得到完善,食品安全法规、标准的制定是全面推进食品安全法治化建设的重要环节。另外,管理上的缺陷还表现在我国保障食品安全的检测能力有待加强。以化学农药残留为例,在我国有关79种化学农药的197项最大残留规定中,只有33种有相应的检测方法,另外46种则没有,在标准的执行过程中带来了很多的问题。目前,针对多种化学残留,国际上存在很多检测方法,比如德国的DFG和S19检测方法,美国食品药品管理局多残留检测方法,荷兰卫生部的多残留检测方法,加拿大多残留检测方法,所有这些方法都比我国的检测方法要完善。这就大大限制了我国食品安全的监管工作。

3.2我国食品安全责任辨析

当食品安全事件发生后,理论上责任主体比较明晰,但在实际操作中往往会出现责任主体较难界定、监管权限分工不明导致重复监管和监管盲点等问题而不利于事件处理的公平公正等问题。

3.2.1责任主体及责任大小较难界定

在食品安全事件发生后,责任主体必然从与食品产业链密切相关的个人、团体及政府组织,具体包括农户、生产商、加工商、中介组织、流通企业、消费者、政府、科研机构等中寻找,他们的行为对于终端食品的安全与否具有重要的影响,承担着相应的责任。其中,食品生产者、食品消费者和监管者是食品行业的第一层次责任者。然后就是农户,零售商,食品加工企业员工,食品机械、辅材的供应商,广告商、物流商、软件开发商,卫生和环境保护组织等利益相关者。从金华火腿到阜阳奶粉再到三鹿奶粉可以看到食品安全事件首当其冲的责任人必然是食品的生产经营者们,然而,对于频繁出现的食品安全状况,我国的政府以及监管部门同样难辞其咎。可是追究的责任主体越多,责任方之间互相推卸责任的现象就越多,究竟对于什么程度的责任该由哪些单位承担责任的界定模糊不清,导致食品安全事件责任方所承担的责任大小较难判断。食品安全事故的责任问题绝不是仅仅一方就能独立承担的,对于错综复杂的事故原因,责任判断的原则是“谁主管谁负责”和“谁负责谁承担”,因为只有真正找到了责任主体和责任之间的清晰联系,才能够确定出每一个责任主体所应该承担的具体后果。

3.2.2监管权限分工不明

目前我国食品安全监管部门的监管权限主要分布在农、工商、药品、卫生、质检等机构,它们所负责的各自食品安全步骤也各不相同,食品链条各个环节有着不可分割的自然属性,势必与人为划分的监管区段之间有冲突,当多个部门对同一个食品安全问题出现重叠时,会产生职责不明、互相推诿,最后出现监管盲区34-36。即使2013年实行主要按“品种”划分监管权限,但多部门监管的体制始终未变,监管部门自身的权责分工不明晰,不利于责任落实。如在三鹿奶粉案件中,奶站生鲜奶的收购环节,工商、质检、农牧部门都有监管的职能,但实际上哪个部门监管力度都不够,给不法经营主体留下了可乘之机。

4总结

篇(3)

关键词：建筑项目；安全管理；安全技术；措施

1前言

近年来，我国正在进行大规模的基础建设。资料显示，2010年我国建筑业完成总产值34745.8亿元，同比增长19.7%，全社会建筑业实现增加值10018亿元，占国内生产总值的5.5%，为推动国民经济持续快速发展做出了重要贡献。目前，建筑业处于高速发展，而建筑安全形势却不容乐观，2010年全国建筑业发生伤亡事故2288起，死亡2607人，居工矿商贸领域第二位。造成建筑行业事故频发的原因十分复杂，主要有：建筑安全管理机制和安全生产现状不相适应；建筑安全的交叉管理较为突出；建筑企业粗放经营，管理水平较低；施工工序及安全技术复杂，不稳定因素太多；建筑队伍整体素质较低；建筑安全研究滞后等等。

2 建筑安全价值及效益分析

安全需要投入，安全也带来效益。在建筑施工过程中，安全不仅带来含价值因素的经济效益，还带来包含非价值因素(健康、安定、幸福等)的社会效益。安全具有两大基本功能:①直接减轻或免除事故或危害事件给人、社会和自然造成的损伤，实现保护人类财富、减少无益损耗和损失的功能;②保障劳动条件和维护经济增值过程，实现间接为社会增值的功能。

第一种功能称为“拾遗补缺”，可用损失函数L(S)来表示:

L(S)=Lexp(l∕S)+Lo(其中l>0，L>0，Lo

第二种功能称为“本质增益”，可用增值函数I(S)来表示:

l (S)=Iexp(-i∕S) (其中I>0，i>0)(2)

安全总体经济功能，可用安全功能函数F(S)来表示:

F(S)=I(S)+[-L(S)]=I(S)-L(S) (3)

以上三式中，L、l、Lo均为统计常数。

图1中，增值函数I(S)随安全性S的增大而增大，但I(S)值是有限的，最大值取决于系统本身的功能。损失函数L(S)随安全性S的增大而减小，当系统无任何安全性((S=0)时，从理论上讲损失趋于无穷大，具体值取决于机会因素;当S趋于100%时，损失趋于0。无论是“本质增益”（安全创造正效益)还是“拾遗补缺”（安全减少负效益)，都表明安全创造了价值。

图1安全减损与增值函数

当安全性S趋于0即系统无任何安全保障时，系统不但毫无利益可言，还将出现趋于无穷大的负效益(损失);当安全性S到达SL点，由于正负功能抵消，系统功能为0，因而SL为安全性的基本下限;当S>SL后，系统出现正功能;当S值趋近100%时，功能增加的速度逐渐降低，并最终局限于系统本身的功能水平(如图2所示)。这说明建筑安全维护了系统的创值功能，从而也体现了其自身价值。

图2安全功能函数

3 建筑施工安全管理对策与措施

3.1现代安全科学理论的表征

现代安全科学理论认为，伤亡事故的发生是由于人的不安全行为和物的不安全状态引起的。控制人的不安全行为，需要在总结心理学、行为科学等成果的基础上，通过教育、培训等来提高人的意识和能力;物的不安全状态须采取实用安全技术来改善。对于工业复杂系统，完全依靠安全技术系统的可靠性和人的可靠性还不足以完全消除事故;直接影响安全技术系统可靠性和人的可靠性的组织管理因素，事实上已成为导致复杂系统事故发生的最深层原因。建筑施工作为一个复杂大系统，人、设备、环境三类因素是导致事故发生的直接原因，管理缺陷是事故发生的间接原因。根据布尔代数原理，描述这四类因素的逻辑关系，可用如下公式:

T=X 1(X2+X3+X4)=X 1 X2+X 1 X3+X 1 X4 (4)

式中:T代表事故;Xl代表导致事故的管理因素;X2代表导致事故的人的因素;X3代表导致事故的设备因素;X4代表导致事故的环境因素。

公式(4)表明，导致事故发生的四类因素中，管理因素的结构重要度最大，制约着其他三类因素。建筑施工企业安全管理工作出现问题，必然引起人的不安全行为、设备的不安全状态和环境的缺陷，从而导致事故的发生。

3.2建筑企业安全文化建设

为了建立安全文明的施工现场，建筑企业必须清醒地认识到安全管理目标与企业经营目标的一致性。建筑企业要做好安全文化建设，必须做到以下几点:

1)始终坚持“安全第一，预防为主”的方针，牢固树立“以人为本，关爱生命”的思想，切实落实“管生产必须管安全”的安全生产责任制，深入贯彻国家和地方各级政府的安全法律法规。

2)培育团结协作、敢打硬仗的团队精神，积极倡导共同的安全价值观、思维方式和行为规范，积极营造员工心理认同以及良好的安全生产环境和秩序。

3)建立和完善企业教育和培训体系，不搞形势，不走过场，定期进行安全法律法规学习，对员工的安全教育常抓不懈，有针对性地开展安全操作技能培训和竞赛，使每一位员工真正掌握安全知识、增强安全意识。

4)建立一整套激励和约束机制，包括安全奖励机制、人文关怀机制、员工福利机制、安全考核机制、安全曝光机制、安全行为约束机制、安全责任约束机制等。

3.3建筑施工安全管理模式——安全定置管理

分析研究是建筑施工安全定置管理的基础性工作，也是使定置管理更加科学、合理的关键性工作，深入施工现场，应用工业工程学方法，对生产工艺、设备、工具以及人、物与场所的结合状态、信息流动状态等行研究。在掌握施工现场第一手资料的基础上，对施工现场系统各要素进行优化配置设计，并设计出施工安全定置图。根据所设计的建筑施工安全定置管理方案和定置图，对施工现场系统实施定置调整与整改，同时加强实施过程与效果的检查和考核。建筑施工安全定置管理实施程序步骤如图3所示。

图3建筑施工安全定置管理实施程序步骤

4 建筑施工安全技术对策与措施

4 .1防止人失误的技术措施和方法

1)耐失误设计。这种方法是通过精心设计使得员工不发生失误或者即使发生失误也不会产生严重的后果。例如用不同的形状、尺寸或颜色防止安装、连接操作失误，采用连锁装置强制性地防止误操作，采用误动自锁装置使人失误无害化等等。

2)冗余技术。IEEE可靠性协会对“冗余”的定义是“在需要时运行并完成指定功能的备用措施”。它的特征是只有一个或几个而不是所有措施(装置)发生故障，系统仍能正常运行。它的目的是提高系统可靠性。例如在危险岗位由双人操作，或人机并行，采用备用系统等。当然，防止人失误的措施还有很多，在此不再详细论述。

4.2防止事故发生的安全技术和方法

1)消除危险源，尽量减少和降低危险程度。通过采用原材料的替代、工艺的替代，用无毒材料代替有毒材料、用生物技术代替工程技术等等，都能够达到消除和减少危险源的目的。

2)限制能量或危险物质。通过采用限制的技术措施将能量和危险物质控制在安全范围内，如限位、限压、控温等。

3)隔离。在时间和空间上采取分隔措施，或利用物理的屏蔽措施局限和约束能量或危险物质。

4.3采取减少故障发生的措施

1)选取合理的安全系数。安全系数是建筑设计或施工中必须考虑的一个因素，它能保证建筑物或施工机械零部件所要求的强度裕量，保证设备安全运行和工艺工序的正常进行。在建筑设计和施工技术方案中，要按照既安全可靠又节省的原则，从安全和效益两个方面考虑，辨证统一地进行分析，选取合理的安全系数。

2)提高可靠性。提高建筑物、建筑设备和附件在规定条件下和规定时间内完成规定功能的性能，具体有降低额定值、冗余设计、选用高质量材料、维修保养和定期更换等。

3)安全监控。即对建筑施工中的危险源进行监控，控制某些技术参数，使其达不到危险的程度，从而避免事故。

5 结束语

篇(4)

关键词：数据挖掘；医学数据；神经网络；关联规则

中图分类号：TP274文献标识码：A文章编号：1009-3044(2011)15-3495-03

Summary of Medical Data Mining

WANG Ju-qin

(Department of Computer Technology, Wuxi Institute of Technology, Wuxi 214121, China)

Abstract: Medical data mining is necessary for improving the management level of medical information, providing scientific decision-making for the diagnosis and treatment of disease, and promoting the development of medicine. This paper mainly introduces the characters of mining medical data, the application and methods used in medicine, and also the application prospect medical field is outlined.

Key words: data mining; medical data; neural network; association rules

1 数据挖掘的产生

1.1 产生背景

在当今信息化和网络化的社会条件下，随着计算机、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，各行各业都开始采用计算机以及相应的信息技术进行管理和运营，由此积累了大量的数据资料；另外，互联网的发展更是为我们带来了海量的数据和信息。但是，这些存储在各种数据媒介中的数据在缺乏强有力的工具的情况下，已经超出了人的理解和概括能力，导致收集在大型数据库中的数据变成了“数据坟墓”，并带来了一大堆问题：比如信息过量，难以消化；信息真假难以辨识；信息安全难以保证；信息形式不一致，难以统一处理，等等[1]。而激增的数据背后隐藏着许多重要的信息，决策者的决定往往不是基于数据库中的有用信息，而是凭直觉，因为决策者缺乏从海量数据中提取有价值知识的工具。数据和所需信息之间的鸿沟要求系统地开发数据挖掘工具，将数据坟墓转化成知识的“金块”，人们迫切需要新一代的计算技术和工具来挖掘数据堆中的有用信息。

1.2 可行性

近十余年来，计算机和信息技术有了长足发展，产生了许多新概念和新技术，如更高性能的计算机和操作系统，因特网，数据仓库，神经网络等等。这使得数据挖掘技术在具备了市场需求的条件下，同时也具备了技术基础。在这样的背景下，数据挖掘技术就应运而生了。

2 医学数据概述

2.1 医学数据的内容

计算机信息管理系统在医疗机构的广泛应用促进了医学信息的数字化, 同时电子病历和病案的大量应用、医疗设备和仪器的数字化，使得医学领域数据的内容不断扩大，涵盖了医疗过程和医学活动的全部数据资源。医学数据资料主要来源于统计报表、医疗卫生工作记录、专题实验或者调查记录、专题性的资料等三个方面[2]，其中主要包括完整的人类遗传密码信息，大量关于病人的病史、诊断、检验和治疗的临床信息，药品管理信息、医院管理信息等。

2.2 医学数据的特点

1）模式的多态性。首先表现为表达格式的多样性。医学信息包括纯数据（体征参数，化验结果），信号（脑电信号，机电信号），图像（B超，CT等医学成像设备的检验结果），文字（病人的身份记录，症状描述），以及动画、语音和视频信息。其次，数据表达很难标准化，对各种病例状态的描述也比较模糊，没有统一的标准和要求，不使用完全相同的专有名词，甚至对临床数据的解释都是用非结构化的语言，等等[3]。模式多态性是医学数据区别于其他领域数据的最根本和最显著的特性，同时这种特性也在一定程度上加大了数据挖掘的难度和速度。

2）不完整性。医学数据不可能全面地反映任何一种疾病的全部信息，因此也不可能通过挖掘，针对某一种疾病获取完整可靠的治疗和解决方案。这首先是因为医学数据相关信息（例如病例等）的记录存储还不是很完备和充分，还不能够达到完全总结出待挖掘规律的数量[3]。同时，即使记录在案的信息，其本身的表达方式就比较模糊，不可能通过精确值等方法来呈现，因此这些原因形成了医学数据的不完整性。

3）时间性[3]。一般情况下针对病人医疗活动的记录信息都具有一定的时间特性，并且会随着时序环境的变化而产生不同的表达效果；另外诸如医学检测的波形图像等信息也都是以时间函数为基础进行表达的。

4）冗余性。医学数据信息中有大量的相同部分被重复记录下来，比说一些常见疾病，病人的症状表现一般都比较相似，检查和化验的结果以及最后的治疗措施等绝大部分也因此而相同。因此即使病人的个人信息等存在较小差异，其记录的大部分医学数据都表现为完全相同或者大部分相同，这就体现为冗余性[3]。这种数据特点不但迅速增加了此类数据本身的数量，同时也给挖掘操作带来了更大的困难，应该在此之前就对这些冗余信息进行清理和过滤，去除不必要的重复部分，以简化挖掘操作的实现过程。

5）隐私性[8]。显然，记录的医学信息中，许多有关病人个体的信息涉及到社会伦理，法律以及个人所有权等，具有一定的隐私性，从社会，医学以及病人本身等方面来说都必须进行保护，不能外泄。但是当数据存储系统受到一些不可预料的侵入时，或者当其隐私保护的要求和挖掘操作的开放共享要求等产生矛盾时，势必会带来隐私性、安全性和机密性方面的问题。这就要求在进行医学数据挖掘时，必须严格以保护数据隐私为基础，

2.3 医学数据挖掘的可行性和必要性

2.3.1 必要性

众所周知，庞大的医学数据中蕴含着许多非常有价值的信息资源，这些资源对于相关病例的诊断治疗以及医学方面的研究发展都具有非常重要的意义。但是从目前的状况来看，大多数医学机构和人员对这些存储数据的利用还远远没有达到预期的目标和效果，仅局限于一些低端的操作和使用，比如简单的数据录入，数据的查询、修改、删除等，而并没有对收集的数据进行系统的分析研究，以从中得出适用于一般的规律特点，所以无法对相关病例的后继诊断提供科学的决策辅助，对医学学科的研究工作也没有起到相应的促进作用[4]。针对这些情况，在数据挖掘技术已经日渐成熟的背景下，将数据挖掘理论应用于医学，通过对海量的医学数据进行分析，总结各种医治方案的疗效，提取隐含在其中的有价值有意义的信息，更好地为医院的决策管理、医疗、科研和教学服务，对于医生明确诊断、治疗病人及促进疾病和健康的研究都具有极其重要的意义。

另一方面， 随着人们生活水平的提高，保健意识的增强以及我国医疗体制改革的深入，基于计算机技术、通信技术的远程医疗和社区医疗，已经逐渐成为各大医院的另一个潜在市场。如何对医学数据库进行自动提升和处理， 使其更好地为远程医疗和社区医疗提供全面的、准确的诊断决策和保健措施，已成为促进医院发展、提高服务质量而必须解决的新问题。而这显然也是和数据挖掘技术有着密不可分的联系。

2.3.2 可行性

数据挖掘技术在经过多年的发展之后已经形成相对成熟的技术体系，比如在数据挖掘设计、数据抽取以及联机分析处理技术等方面都有一定的进展[4]。同时，数据挖掘技术已经在各个国家的电信、制造、零售、金融等各个领域得到了较为深入的应用。这些成功的应用也提供了可借鉴的宝贵经验。

同时国家对医院信息化发展也给予了高度重视，提供政策、经济和技术上的大力支持，为医学数据挖掘技术的发展应用奠定了物质基础和技术保障。

3 医学数据挖掘的发展状况

3.1 发展现状

自20世纪80年代开始至今，数据挖掘技术产生至今有十几年的时间，在商业以及工业生产中已经得到了较为广泛的应用，也取得了比较显著的经济效益和社会效益，但是数据挖掘技术在医学领域的应用还处在起步阶段[5]。同时，医学数据挖掘也是一门涉及面广、技术难度大的新兴交叉学科，不但需要具有相关信息处理能力的技术科研人员，还需要相关的医务工作者和医疗机构提供医学数据信息和专业医疗活动支持，并且要在此基础之上实现医学信息资源和挖掘技术的整合，实现技术上的突破。

3.2 应用领域

1）医疗活动辅助诊断。通过对历史数据的处理和挖掘，能够发现出针对特定病例的典型规律。一方面数据量内容庞大，范围广泛，所以这些规律具有较好的普遍性；另一方面，根据患者全面的指标记录和数据信息可以得到比较客观的诊断结论，排除了人为因素的干扰，能够更加有利于提高医学治疗活动的有效性。比如将粗糙集理论和算法应用于中医类风湿和实体性肺病的诊断，基于人工神经网络理论以及模糊逻辑开发的心血管疾病诊断工具[6]，都大大提高了诊断的正确率。

2）医学信息处理。医院信息主要包括医院等医疗机构的内部管理信息（设备，药械，财务）以及以患者为中心的信息（临床病例、诊断、治疗过程）。在初级操作阶段的基础上，通过对信息的数据关联性分析，能够预测未来发生发展趋势和辅助诊断信息，比如药品的使用频率，某种疾病的发生和治疗规律等。例如应用粗糙集理论预测早产，可以将准确率从人工预测的17~38%提高到68~90%[6]。

3）医疗质量管理。医疗机构的服务要求在不断提高，质量效率问题也越来越被重视。医疗质量的核心是数据、标准、计划，这些都可以用不同的数据指标来衡量。通过数据挖掘技术，可以发现新的指数规律，检验其有效性，并提炼调整质量方案。例如年龄因素和治疗方法的关系延长了标准住院时间，可以考虑修改治疗方案等。可以很明显地发现，数据挖掘技术可以帮助发现有关提高临床服务效率以及质量潜力的证据。

4）医药研发技术支持。在新药的研究开发过程中，关键环节是先导化合物的发掘，其中一种基本途径就是随机筛选与意外发现。但是很显然这种技术实现的周期比较漫长，肯定提高时间成本和经济成本。而在数据挖掘技术的支持下，可以通过数据信息的归纳总结，确定药效信息，大大缩短新药的研发周期[6]。

5）生物医学（DNA）。人类24对染色体的基因测序已经全部完成，标志着人类基因研究已经进入新的发展阶段。接下来要完成的重要任务就是对分析DNA序列模式。比如，遗传疾病的发生和人体基因密不可分，要掌握基因代码的微观结构，就需要对DN段进行细致的了解和测序，也就是要从大量的DNA数据中找到具有一般规律的组合序列。目前,使用数据挖掘技术已经在很多方面对DNA的分析作出了很多贡献，例如，DNA序列间相似搜索和频度统计，可以识别带病样本和健康样本中基因序列的差异[6]；关联分析可以帮助确定在样本中同时出现的基因种类，有利于更全面地发现基因间的交叉联系和致病规律；路径分析能够发现不同阶段致病基因的作用规律，从而提高药物治疗的效率。

6）医学图像应用。主要应用于目组织的特征表达，即图像特征自动提取和模式识别。例如，CT，PET，SPECT等诊断工具在医学领域应用越来越广泛，而在数据挖掘技术的帮助下，医学图像分析的功能也越来越强大[6]。运用基于贝叶斯分类的数据挖掘模式对心肌SPECT图像能够进行高质量的分析和分类诊断。

7）其他方面的应用。数据挖掘还应用于毒理学方面以及药物副作用研究方面。

4 医学数据挖掘的方法技术

4.1 关键问题

1）数据预处理。如前所述，海量的医学原始数据中包含大量的冗余、模糊以及不完整信息，必须首先进习惯清理和过滤，以确保数据的一致性和完整性。

2）信息融合技术。因为医学信息的格式繁多，包括文字，数据，图像，语音，视频等等，因此需要针对不同类型的信息采用不用的处理技术，并且在需要的时候可以对结果进行综合和分析。

3）快速的、鲁棒的挖掘算法[7]。医学数据的挖掘面向海量的存储信息，处理的时间和技术要求都比较高，因此如何提高效率非常重要。同时基于数据类型动态变化，要求挖掘算法具有一定的容错性和鲁棒性。

4）提供知识的准确性和可靠性。在保证挖掘算法的处理结果具有较高准确率和可靠性的前提下，所得到的信息才能够为医疗活动和管理提供科学客观的决策帮助，在实际中得到很好的应用。

4.2 主要技术实现

1）自动疾病预测趋势和行为。通过数据挖掘技术，对有关人体病例的体征数据进行分析对比，并从中分析出相应的关系和规律，从而对疾病的预防、发生等进行预测。采用的主要技术有线性、非线性和广义的回归模型，以及神经网络和模糊控制技术[8]。其中，人工神经网络技术是一种模仿生物神经网络的、以人工神经元为基本运算单位的互联分布式存储信息的智能信息处理系统，具有很强的自组织性、鲁棒性和容错性。利用相关理论技术，能够找出服用抗精神药物与心肌炎发作的关系，对危及生命的心律失常进行归类，动态检测病人的麻醉深度和控制剂用量等；而模糊系统是建立在模糊数学基础上的一种推理方式，经常与神经网络或最近邻技术联合起来应用，可以实现从心跳中鉴别心室过早收缩，分析肝脏超声图像等功能。

2）关联分析。简单地说，关键就是两个或者多个变量的取值之间存在的某种规律性。关联技术的目的是通过多维数据分析技术找出其中隐藏的关联规则。有时并不知道或者不确定数据中的关联函数，因此关联分析生成的规则带有可信度[8]。最著名的APRIORI关联规则发现算法中，首先就是识别所有的频繁项目集，也就是不低于用户最低支持度的项目集，然后再从频繁集中构造不低于用户最低信任度的规则。在此基础之上，又出现了动态项目集技术DIC算法，发现频繁项目集的划分算法―分治法等。在实际情况下，关联规则还需要进一步泛化，以发现更有用的价值。目前在医学上，关联分析是糖尿病数据库分析课题中应用最广泛和有效的工具。

3）聚类分析。把数据库中中的记录划分为一系列有意义的子集成为聚类，包括统计方法，机器学习方法，神经网络方法，面向数据库的方法，对于采集到的医学信息进行处理的一个重要步骤就是聚类分析。聚类技术主要包括传统的模式识别方法和数学分类学，例如决策树归纳，贝叶斯分类，神经网络技术，基于知识的案例推理，遗传算法，粗糙集等[8]。其中，粗糙集理论的出发点是根据目前已有的对给定问题的知识将问题的论域进行划分，然后对划分的每一组成部分确定其对某一概念的支持程度，用“肯定支持此概念”，“肯定不支持此概念”，“可能支持此概念”进行描述，并表示为正域、负域和边界三个近似集合，同时用二维的决策表来描述论域中的对象。目前在中医类风湿证候的诊断、肺部良性和恶性肿瘤诊断等领域发挥了重大作用，被认为可能是最理想的动态工具。

4）偏差检错与控制。数据库中的数据存在一些异常记录，需要我们将其检测出来。偏差包括很多潜在的知识，例如分类中的反常实例，不满足规则的特例，观测结果与模型预测值的偏差，量值岁时间的变化等。偏差检测的基本方法是，寻找观测结果与参照值之间有意义的差别[8]。目前在人工辅助仪器研究和药物疗效的生理实验研究方面都有相关研究报道。

5）进化计算。进化计算法是由生物进化规律而演化出的一种搜索和优化的计算方法，包括遗传算法，进化规划，计划策略和遗传编程[8]。可以通过从任意一个 出示的群体出发，通过随机选择、交叉和变异等过程，使群体进化到搜索空间中越来越好的区域。

4.3 医学数据挖掘过程

因为医学数据挖掘和普通的数据挖掘之间差异较大，所以其过程是很难定义的。一些研究者定义了一系列的步骤，从而为此提供了一个框架，目的在于为各种数据挖掘方法在不同领域的应用提供指导，这些框架可能在步骤上略有不同，但同样适用于医学数据挖掘。一般都涉及下列6个应用领域[9]：

1）理解数据。初步理解需要挖掘的数据属性，从原始数据库中小规模采样，进行初步挖掘实验，将结果与挖掘目标进行对照，必要时更新数据属性。

2）准备数据。由于医学数据的冗余性和多样性，使得我们需要对数据进行采样以消减数据量，同时要针对各种类型的数据采取相应的数据预处理方法。通过数据的准备，可以将原始数据转换为特定数据挖掘方法所需要的数据形式。

3）数据挖掘。这一步包括建模技术的选择，训练与检测程序的确定，模型的建立与评估。实现的方法包括前面讲到过的粗糙集理论，神经网络，进化计算，决策树等。挖掘方法与研究目标的匹配程度很大程度上决定了挖掘结果的精确度。

4）评估知识。对挖掘结论进行医学解释，并再次同最初目标进行比对。如果需要，寻找挖掘过程中存在的错误和不合理步骤并加以解决，或者对挖掘算法进行优化，提高运行效率。

5）应用知识。在应用的过程中要注意有计划地实施和控制，及时发现应用过程中的问题，并对实际情况进行阶段性的总结分析，使得挖掘成果能够更加完善。

5 医学数据挖掘的发展展望

医学数据挖掘是计算机技术、人工智能、统计学等和现代医学信息资源相结合的一门交叉学科，涉及面广，技术难度大。随着数据库、人工智能等数据挖掘工具的不断进步，关联规则等理论研究德不断发展，以及大型数据库和网络技术的普及应用，必然还会有更加多的各种格式的医学数据出现。同时，医学数据库包括电子病历、医学影像、病理参数、化验结果等，而目前数据挖掘技术主要应用于以结构化数据为主的关系数据库、事务数据库和数据仓库，对复杂类型数据的挖掘尚处在起步阶段[9]。这些情况说明了医学数据挖掘技术的发展，充满着机遇和挑战，需要广大计算机、信息技术人员和医务工作者通力合作，结合医学信息自身具有的特殊性和复杂性，选择适合医学数据类型的数据挖掘工具，并解决好数据挖掘过程中的关键技术，尽可能大的发挥数据挖掘技术在医学信息获取中的价值。更好的服务于医学、受惠于患者。随着理论研究的深入和今年亦不的实践摸索，数据挖掘技术在疾病的诊断和治疗、医学科研与教学以及医院的管理等方面必将会发挥越来越大的作用。

参考文献：

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[3] Tourassi G D,Floyd C E,Sostman H D,et al.Acute Pulmonary Embolism:Artificial Neural Network Approach for Diagnosis[J].Radiology,1993,189(2):555-558.

[4] Kusiak A,Kernstine K H,Kern J A,et al.Data Mining:Medical and Engineering Case Studies[A].Proceedings of the IIE Research 2000 Conference,Cleveland,OH,2000(5):1-7.

[5] Wolf Stugliger.Intelligent Data Mining for Medical Quality Management[EB/OL].ifs.tywien.at/~silvia/idamap-2000.

[6] Wang ML,Wai L,Leung K S.Discovery knowledge from medical database using evolutjionary algorithms[J].IEEE Eng Med Biol Mag,2000,19(4):45.

[7] Ohrn A,Rowland T.Rough sets:a knowledge discobery technique for multifactorial medical outcomes[J].Am J Phys Med Tehabil,2000,79(1):100.