Data mining é a análise de grandes quantidades de dados para descobrir padrões e regras significativas. Estes padrões são chamados de conhecimento invisível e não seriam descobertos facilmente sem técnicas inteligentes. O processo de data mining usa conhecimentos de inteligência artificial e estatística para realizar a coleta e análise de dados.

1. Data mining é a exploração e a análise, por meio automático ou semi-automático, de grandes quantidades de dados, a fim de descobrir padrões e regras significativas (Berry et al., 2000). Estes padrões e regras significativas são descritos muitas vezes como conhecimento invisível. São assim chamados por estarem envoltos em um grande volume de dados e que se não fossem usadas técnicas inteligentes para procurar esta informação, ou conhecimento, ele não seria descoberto facilmente pela observação humana. Ferramentas da Data Mining para análise de dados clínicos

2. O conhecimento gerado pelo data mining pode ser usado para o gerenciamento de informação, processamento de pedidos de informação, tomada de decisão, controle de processos, entre outros. Para realizar essa coleta, o processo de Data Mining agrega em suas etapas conhecimento de áreas como a Inteligência Artificial e Estatística

3. Os métodos de Inteligência Artificial dão ao processo de mineração o status de processo inteligente. Técnicas como redes neurais, árvores de decisão, regras de associação, raciocínio baseado em casos e algoritmos genéticos são as mais usadas na construção deste processo. A estatística doa da sua parte diversas técnicas para agrupamento e análise de dados, uma das técnicas mais utilizadas em data mining é a regressão, termo e cálculos, herdados da estatística tradicional.

4. Data Maning em Saúde É um ciclo de informaçao, pois está sempre a recolher dados. Recolhe dados de consultas, analise clínicas, relatórios, exames, entre outros.