醫(yī)院決策支持信息系統(tǒng)的構(gòu)建

錢艷艷

摘要：隨著醫(yī)院信息化軟件的普及和發(fā)展，許多醫(yī)院引入了門診管理系統(tǒng)、治療管理系統(tǒng)、藥物管理系統(tǒng)、住院管理系統(tǒng)等，這些系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)協(xié)同工作、數(shù)據(jù)共享等功能，極大地提升了醫(yī)院的自動(dòng)化、智能化和共享化水平。但是，許多自動(dòng)化系統(tǒng)已經(jīng)積累了海量的數(shù)據(jù)信息，人工利用這些信息的幾率非常小，不能夠挖掘這些信息中的知識(shí)內(nèi)容。本文構(gòu)建一個(gè)醫(yī)院決策支持信息系統(tǒng)，引入先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘算法，從中挖掘更多的知識(shí)內(nèi)容，進(jìn)而提升信息化操作能力。

【關(guān)鍵詞】醫(yī)院 決策支持系統(tǒng) 數(shù)據(jù)挖掘 知識(shí)發(fā)現(xiàn)

1 引言

隨著醫(yī)院信息化進(jìn)程的加快，患者掛號(hào)、診斷、治療、住院、購(gòu)藥等多個(gè)環(huán)節(jié)引入了自動(dòng)化管理系統(tǒng)。經(jīng)過(guò)多年的運(yùn)行，這些自動(dòng)化系統(tǒng)積累了海量的數(shù)據(jù)資源，促使醫(yī)院進(jìn)入到了大數(shù)據(jù)時(shí)代。傳統(tǒng)的人工數(shù)據(jù)分析效率低下，無(wú)法從海量的信息中挖掘潛在的知識(shí)，不能夠準(zhǔn)確地判斷疾病爆發(fā)時(shí)問(wèn)、用藥是否合理等情況，因此亟需采用數(shù)據(jù)挖掘計(jì)算等構(gòu)建一個(gè)決策支持信息系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以自動(dòng)化地發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱含的知識(shí)，為醫(yī)院制定診斷治療方案、合理用藥提供知識(shí)支撐，具有重要的作用。

2 醫(yī)院決策支持信息系統(tǒng)功能研究

隨著醫(yī)院信息系統(tǒng)的增多和發(fā)展，醫(yī)院系統(tǒng)已經(jīng)覆蓋了很多的領(lǐng)域，涉及到掛號(hào)、診斷、治療、住院和藥房管理等多個(gè)方而，這些信息有效提升了醫(yī)院信息化辦公水平，也為醫(yī)院信息化系統(tǒng)拓展提供了極大的幫助。因此，醫(yī)院決策支持信息系統(tǒng)的發(fā)展和進(jìn)步需要實(shí)現(xiàn)以下幾個(gè)方而的功能：

1.1 數(shù)據(jù)信息采集功能

醫(yī)院決策支持信息系統(tǒng)最為關(guān)鍵的功能就是從各個(gè)子系統(tǒng)中采集數(shù)據(jù)，采集數(shù)據(jù)的方法包括很多，比如在線實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)同步、離線數(shù)據(jù)拷貝等，也可以采用先進(jìn)的措施實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)同步采集和處理功能，比如利用ESB技術(shù)構(gòu)建異構(gòu)系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集器。

1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理功能

數(shù)據(jù)采集完畢之后，由于各個(gè)系統(tǒng)采用的開(kāi)發(fā)技術(shù)不同、數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)不同，因此這些數(shù)據(jù)常常存在不兼容現(xiàn)象，為了能夠提高數(shù)據(jù)信息的兼容性，醫(yī)院決策支持信息系統(tǒng)需要實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)預(yù)處理功能，該功能可以完成稀疏數(shù)據(jù)刪除、空缺屬性歸一化等功能，彌補(bǔ)支持信息系統(tǒng)挖掘的有效性。

1.3 數(shù)據(jù)挖掘功能

數(shù)據(jù)預(yù)處理完畢之后，醫(yī)院決策支持系統(tǒng)可以采用先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘方法開(kāi)發(fā)知識(shí)發(fā)現(xiàn)功能，從海量的醫(yī)院信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的、有價(jià)值的信息，從而可以更加全而地分析醫(yī)院決策內(nèi)容，為醫(yī)生診斷、醫(yī)院管理提供輔助知識(shí)。

1.4 數(shù)據(jù)知識(shí)解釋利用功能

數(shù)據(jù)挖掘可以從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的知識(shí)內(nèi)容，數(shù)據(jù)知識(shí)解釋利用功能可以根據(jù)應(yīng)用背景，將這些知識(shí)翻譯為人們可以理解和接收的知識(shí)內(nèi)容，這些知識(shí)內(nèi)容具有重要的作用和意義，比如藥房管理過(guò)程中，海量數(shù)據(jù)知識(shí)信息可以為用戶提供一個(gè)強(qiáng)大的支撐功能，這個(gè)支撐功能可以提醒某些藥品是否濫用或不合理使用等，更好幫助醫(yī)師和藥劑師對(duì)藥物進(jìn)行控制。

3 醫(yī)院決策支持信息系統(tǒng)設(shè)計(jì)

醫(yī)院決策支持信息系統(tǒng)設(shè)計(jì)過(guò)程中，系統(tǒng)可以采用多層模式，分別是表示層、邏輯業(yè)務(wù)處理層、數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)處理層。表示層而向系統(tǒng)使用者，其可以輸入決策知識(shí)查詢內(nèi)容，以便能夠精準(zhǔn)地獲取決策系統(tǒng)挖掘的內(nèi)容。邏輯業(yè)務(wù)處理層可以完成數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)知識(shí)解釋利用等多個(gè)功能，根據(jù)用戶輸入的內(nèi)容，從醫(yī)院信息系統(tǒng)中提取數(shù)據(jù)源，針對(duì)這些數(shù)據(jù)源進(jìn)行挖掘和分析，并且可以將處理結(jié)果保存到數(shù)據(jù)庫(kù)中。數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)處理層可以保存醫(yī)院決策知識(shí)信息系統(tǒng)挖掘的結(jié)果，實(shí)現(xiàn)決策知識(shí)的查詢、刪除、修改和添加。系統(tǒng)每一層的內(nèi)容及功能如圖1所示。

醫(yī)院決策支持系統(tǒng)運(yùn)行中，其最為關(guān)鍵的功能是構(gòu)建一個(gè)數(shù)據(jù)挖掘引擎，這個(gè)數(shù)據(jù)挖掘引擎可以采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、K均值算法等進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，首先針對(duì)原始的醫(yī)院信息進(jìn)行預(yù)處理，刪除稀疏數(shù)據(jù)內(nèi)容，接著針對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，構(gòu)建一個(gè)數(shù)據(jù)矩陣，將數(shù)據(jù)矩陣輸入到數(shù)據(jù)挖掘模型中，這樣就可以實(shí)現(xiàn)挖掘和分析。數(shù)據(jù)挖掘算法在執(zhí)行過(guò)程中，為了能夠提高數(shù)據(jù)挖掘的準(zhǔn)確度，可以利用多種挖掘算法相融合的模式，比如先利用K均值算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，然后再采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行計(jì)算，提高挖掘精確度。

4 結(jié)束語(yǔ)

醫(yī)院信息系統(tǒng)的普及和應(yīng)用積累了海量數(shù)據(jù)資源，僅僅通過(guò)人工分析數(shù)據(jù)無(wú)法快速地獲取更多的知識(shí)內(nèi)容，不能夠?yàn)獒t(yī)療診斷、醫(yī)院管理提供輔助支撐，因此為了提高醫(yī)療信息化系統(tǒng)的應(yīng)用成效，可以采用大數(shù)據(jù)挖掘和分析技術(shù)，從海量數(shù)據(jù)中發(fā)掘潛在的應(yīng)用模式和有價(jià)值的信息，以便幫助醫(yī)院進(jìn)行輔助決策管理，進(jìn)一步提高醫(yī)院信息化水平，提高診斷治療的成功率，具有重要的作用和意義。

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