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醫院管理決策支持系統的設計與實現

2016-10-09 08:37:09郭子凡鐘俊華
電子測試 2016年18期
關鍵詞:數據挖掘醫院分析

郭子凡,鐘俊華

(南京軍區福州總醫院,福建福州,350025)

醫院管理決策支持系統的設計與實現

郭子凡,鐘俊華

(南京軍區福州總醫院,福建福州,350025)

根據醫院管理需求,把醫院分散在各個業務系統的數據進行整合,建立了決策支持系統,對醫院的日常管理提供決策依據,文章描述了系統建設的意義,并對系統設計部分和數據挖掘分析作了詳盡的探討。

決策支持;數據倉庫;聯機分析處理;數據挖掘

0 引言

隨著醫院信息化建設的發展,更多臨床信息系統的應用,使醫院的數據量不斷增加,“軍字一號”原有的綜合查詢系統,版本老舊已無法滿足醫院管理對數據統計分析的需求?,F代醫院管理需要能夠匯總、分析醫院多年來積累的大量醫療數據、經濟數據等數據資源,通過對關鍵指標的深層次挖掘,使醫院管理層更好的了解整個醫院的運營情況。筆者基于數據倉庫技術建立了管理決策支持的系統平臺,通過對醫院各個業務系統的數據進行抽取、提煉和挖掘分析,滿足了醫院管理精細化和科學化的要求。

1 醫院數據倉庫的設計與建立

1.1主要功能模塊

決策支持系統主要的功能模塊包括:工作效率分析、醫療質量分析、經濟效益分析、擇日住院患者統計、醫保指標監測,如圖1所示。

1)工作效率分析

包括門急診工作量、住院工作量、手術工作量、醫技工作量、床位指標分析,每項指標可以從科室、身份、費別三個方面分類統計數據,并逐級下鉆出更詳細內容(如科室工作量統計、醫護人員工作量統計、科室床位效率等)。

2)醫療質量分析

主要分析醫療質量的穩定情況或質量趨勢、缺陷質量指標的增減情況以及未達到標準的指標情況。主要體現在診斷是否正確、及時、全面,治療是否及時、有效、徹底,以及醫生是否有合理使用藥品等。

3)經濟效益分析

從計價費用、醫療收入、醫療成本、醫療收益4個方面分析醫院的財政收支情況,其中計價費用(既實額發生制的費用)可以查看醫院藥品、耗材、檢查等項目的使用情況,判斷是否有濫用藥品、大處方、大檢查的現象??赏ㄟ^這些數據加以管理,降低病人平均費用,達到“少花錢,看好病”的目的。

4)擇日住院患者統計

包括擇日住院患者的入院人次、出院人次、擇日住院天數統計等指標情況、并提供與正常住院患者的各項指標對比情況,讓管理者了解開展擇日住院系統后給醫院帶來的影響。

圖1 主要功能模塊

5)醫保指標監測

從醫?;颊咴\療質量和效益指標、門診醫保患者基礎數據指標、住院醫保患者基礎數據指標等九個方面進行適時監控,客觀、公正地評價醫院醫保管理的整體績效,為醫院建設發展提供依據。

1.2技術架構

系統采用的是基于數據倉庫的框架結構,主要分為五層,包括:數據源層、數據處理層、數據中心層、決策支持層、數據展示層,具體架構如圖2所示

數據源層處于最底層,包括門診系統、住院系統、醫生工作站、護士工作站、手術麻醉系統、費用系統等醫院不同業務系統的數據,為保證數據的一致性,必須對數據源中的數據抽取、清洗和轉換,形成統一、標準的數據類型裝載到數據倉庫中。

數據存儲層用來存儲經過處理加工后的面向決策支持的數據集合,作為將來統計報表、多維分析和決策支持的數據基礎。

決策支持層以數據倉庫為基礎,采用聯機分析處理、多維分析、數據挖掘等技術,對有用的數據按照分析主題分類并建立數據模型,為前端報表、圖形等展示建立基礎。

數據展示層按主題進行分析,通過WEB瀏覽器的方式進行數據展示。

1.3數據倉庫的構建

(一)確定主題。在設計數據倉庫之前,必須先確定主題。根據醫院管理者的需求,確定了五個主題:效率主題、質量主題、效益主題、擇日住院主題、醫保主題。其中每個主題又可以劃分為若干個子主題,主題的具體內容如表1所示:

表1 數據倉庫主題

(二)建立數據模型。根據上述主題中的內容,建立與之相對應的數據模型,常見的有星型模型和雪花模型。決策支持系統的數據倉庫主要采用星型模型,以效率中的門診主題為例,通過對“軍衛一號”中就診記錄表Clinic_Master進行分析建立了門診就診事實表與相關維表的數據模型,通過多維模型的建立,系統能很快從就診日期、科室、醫生、身份、費別、門診診斷等多方面迅速得到就診人數。通過這種方法同樣的可以分析并建立病人住院信息事實表、手術信息事實表、醫技信息事實表等,門診主題對應的數據模型如圖3所示。

圖2 系統總體架構

圖3 與門診主題相關的數據模型

(三)數據提取。建立了數據模型以后,下一步就是把源數據提取到數據倉庫,需利用Oracle Data Integrator這個工具,定義好數據接口,在接口中指定源數據和目標數據之間的映射關系,用工具中自帶的知識模塊完成數據轉換和加載,通過代理添加計劃任務讓服務器每天、每月定期的執行。

2 數據挖掘應用

數據挖掘就是從大量的數據中提取出有用的、有價值的信息或者人們所感興趣的知識的一種處理過程,利用數據挖掘技術可以從數據倉庫中提取有用的數據,并且進行分析和推理,發現事物間的關聯,對未來的醫院業務進行預測,更好地為醫院管理決策提供支持,數據挖掘在本系統中的應用主要分為以下幾種。

2.1對工作效率的影響因素進行分析

科學合理的評價醫療工作量,把醫療工作量發生變化的原因找出來,是工作效率分析的主要目的。例如門急診量這項指標,其變化將會對醫院的經濟效益產生影響,利用數據挖掘的關聯分析,可以分析出門急診量變化的各項因素,發現和病床周轉次數、展開床位數和診療水平的指標等指標有關聯。

2.2對單病種進行分析

病種質量直接影響醫院的收治效益,我院作為“三甲”醫院,收治病人應該以疑難雜癥及惡性病為主,這樣不僅會創造更好的經濟效益,同時能夠體現醫院的診治水平,以ICD-10疾病分類為標準,利用數據挖掘技術對不同日期的各個病種的出院人次、平均住院日、平均費用的排名次序進行對比,分析變化的原因,給醫院質量管理提供依據。

2.3對醫療設備效益的預測

目前,醫院的大型醫療設備越來越多,如何對單個醫療設備產生的效益進行預測分析,是醫院領導判斷是否購買此設備的重要依據,利用數據挖掘算法中的決策樹算法,測算出預測點,對比“理想預測”的數據,就可以對醫療設備購置前后的效益進行預測,從而為醫院領導的決策提供支持。

3 應用效果

基于BIEE報表設計與展示效果如圖4所示。自決策支持系統建成以后,滿足了醫院機關各個層級和科主任對醫院和科室的日常管理工作對報表統計和挖掘分析的需求,同時縮短了查詢的時間,提高了管理者的管理質量和決策效率。

4 小結

基于數據倉庫的決策支持系統通過充分利用各業務系統多年產生的歷史數據,為醫院的管理工作提供全面、直觀的數據支持,但醫院決策支持系統的建設是一個長期的過程、需要不斷的對系統進行修改,完善,后續將繼續加大力度研發,進一步擴展支持臨床,科研、教學一體化的決策支持系統。

郭子凡,男,1986年11月15日生,福建莆田人,本科學歷,助理工程師,主要從事數據挖掘與分析研究。

Research and design of hospital management data warehouse decision support system based on

Guo Zifan,Zhong Junhua
(Fuzhou General Hospital of Nanjing Military Region,Fuzhou Fujian,350001)

According to the requirement of hospital management,the hospital scattered in various business systems,data integration, to establish the decision support system,and to provide basis for decisionmaking on the daily management of the hospital,the article describes the significance of the system construction,and makes a detailed discussion on the part of system design and data mining analysis.

Decision support;data warehouse;online analytical processing;Data Mining

圖4 系統實現效果

[1]葉明全,宋念東.基于HIS的醫院數據倉庫設計與實現[J].計算機工程與設計,2008,03:779-781.

[2]苗苗苗.數據挖掘中海量數據處理算法的研究與實現[D].西安建筑科技大學,2012.

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