在临床研究中，随着近年来大型医院信息管理系统的发展，有关病人和疾病的电子格式的数据日益增多，通过临床日常工作和各项检查数据进行的数据采掘研究也逐年增加。有人应用数据采掘技术在心电图中寻找并且定位心肌梗塞的关键指征[7]；还有人应用大型的数据采掘软件（如DMSS软件，Data Mining Surveillance System）对ICU病房的微生物学数据进行分析，发现感染和抗药性模式上的变化[8]；还有人对医院感染和卫生检测数据进行数据采掘研究[9]。 ¨ 由于基因组学的革命产生了大量的电子格式的生物信息学信息。人们将信息学的研究方法引进生物学的研究中，产生了新的学科——生物信息学（Bioinformatics）。数据采掘也成为在大量的生物信息学术举重发现知识的重要工具。通过WWW可以进入公共数据库（如GenBank、EMBL）获取公开的测序数据，这些数据中蕴含着大量的未知的信息，对它们进行数据采掘会得出丰硕的成果。如Zweiger等提出可以对基因组数据中的基因表达微列阵进行挖掘以发现新的知识[10]。有人还开发出领域服务器直接从BLAST检索中测定蛋白质的同源性[11]。Whisstock等通过在基因组序列中采掘确认与已知的蛋白质家族的远距离同源蛋白[12]。Grelle等尝试在基因和蛋白质中寻找其选择性表达[13]。 ¨ 在基础医学领域里，数据采掘研究在药学和病理学的研究和开发中有广阔的应用前景，并取得了较为突出的成果。如利用趋势分析筛选药物，将某种药物在一定时期内的反应收集起来加以分析。在大型化学数据库中自动寻找药效基团[14]，利用神经网络技术对世界卫生组织的药物副作用数据库的二百万条报告进行数据采掘，发现药物间相互作用[15]。在病理学研究中，有人提出采用数据发掘技术对显微标本中获得的大量数据（如计数、大小、形状特点、生理学评估、质地等分析数据）进行分析，总结出其中的关键性指标[16]；还可以对大分子及其化合物的电子显微镜三维致密重建图形进行数据采掘分析[17]。 综上所述，可以预见数据采掘技术在医学领域中具有广阔的应用前景，随着大型数据库和网络技术的普及应用，必将有大量的电子格式的数据在国内的各行各业、尤其是医疗部门中出现，信息专业的研究与开发人员应当抓住机遇，做好技术上的准备，迎接挑战。