聯機分析處理技術在生物醫學領域的發展

張志琪

嘉興市第二醫院 （浙江嘉興 314001）

聯機分析處理（on-line analysis progressing, OLAP）和數據倉庫（data warehouse,DW）是兩種典型的決策支持技術。OLAP是最近發展的數據庫系統的一種重要應用[1]。它是共享多維信息、針對特定問題的聯機數據訪問和分析的快速軟件技術。DW是面向主題的、集成的、時變的、非易失的數據集合[2]。DW是一種數據管理技術，為決策分析提供有效的數據支持；而OLAP側重于DW中的數據分析，為制定決策提供信息支持[3]。OLAP模型建立在DW之上，與從大量的數據中提取或者挖掘知識密不可分。這就需要應用數據挖掘（data mining,DM）技術，它是建立在DW之上，從大量的、不完全的、模糊的、隨機的實際數據中提取隱含在其中的潛在有用信息和知識的技術。

OLAP包含一些基本的術語：變量、維（dimension）、維的層次（level）、維的成員（member）、指標、度量（measure）、粒度；也包括一些基本多維分析操作：切片（slice）、切塊（dice）、鉆取（drill-up，drill-down）、聚合和旋轉（pivot）等，用以對數據進行多維多角度分析，找出數據中蘊含的價值。OLAP的特點是仿造用戶的多角度思考方式，提前建立多維數據模型，它使得用戶可方便快速靈活地在各個數據角度之間獲取或者綜合分析數據，因此該技術才得以廣泛的研究。

1 OLAP技術的歷史背景

20世紀60年代末，關系型數據庫之父E.F.Codd提出了關系模型，促進了關系數據庫與聯機事務處理（on-line transaction processing，OLTP）的發展[4]。OLTP一般以快速的事務響應和頻繁的數據修改為特征，每次事務僅僅對少量的記錄進行操作，復雜的表連接一般不會影響系統的查詢性能[5]，如鐵路售票系統和自動存款機。但當數據庫技術逐漸廣泛的應用于社會的各個層面，導致膨脹的大數據時代到來，數據量產生了巨大的飛躍，到現在的TB，甚至PB級別，出現了各種各樣的數據庫組織形式，人們對數據分析處理的需求已經逐漸的豐富并且變得多樣化、復雜化。傳統的OLTP已經不能滿足終端用戶、管理決策人員從如此龐大的數據量中查詢、分析并提取有用知識的要求。因此人們開始試著對基于OLTP的數據庫進行改革，以得到一個更好的決策支持系統。于是，E.F.Codd在1993年提出OLAP的概念，OLAP是一種分析人員、管理人員或執行人員可從多種角度提取原始數據中轉化出來的、能夠真正為用戶所理解的、真實反映企業特性的信息，并可進行快速、一致、交互地存取，從而獲得對數據的更深入了解的軟件技術[6]。

2 OLAP技術在生物醫學工程領域的應用與發展趨勢

DM和OLAP相結合用于醫療衛生領域已經成為時下的研究熱點。目前OLAP及DM技術在醫院醫療管理領域主要在分析不同病種發病趨勢、影響因素、治療方法為臨床專家提供決策支持以及通過對歷史數據的分析找出某種規律為決策者提供決策支持這兩個方面有著較為綜合的應用。隨著我國醫療衛生事業的不斷數字化、信息化，OLAP技術將會不斷地拓寬其在醫療衛生行業的應用領域。

將DW、OLAP以及DM聯合起來進行數據分析，形成基于DM的OLAP，可以凸顯OLAP獨特的優勢。目前在生物醫學領域OLAP主要有以下幾個應用。

2.1 醫院經營管理及醫院費用管理

醫院的經營管理是指對醫院運營過程的計劃、組織、實施和控制，是幫助醫院對財務、人力、物品進行的管理，在醫院的運作過程中尤其重要。王螢和徐琛[7]采用SAP BW數據抽取機制采集醫院財務信息數據，對DW進行建模，利用OLAP和DM技術對其進行整合并進行多維度分析，采用分組序號聚焦算法，大幅縮短了醫院財務分析系統的查詢時間，提高了查詢效率，更好地將權威性的數據提供給領導層以供其決策。在醫院的費用管理方面，曹淑真[8]討論了單種病費用分析，提出了基于醫院數據庫中利用OLAP技術的基本操作，以記錄較為完整的單純性闌尾炎為例，對單病種費用進行多維度、多角度的分析和探索，并挖掘出患者社會特征、疾病特征與費用構成等因素對醫療費用的影響模式，進而為改進單病種分級付費制度提供依據，并對比了OLAP和DM在分析醫院信息系統數據庫中數據的異同點。得出了OLAP和DM相互補充結合，從而提供更加完善的決策支持的觀點。此外，將DM技術和OLAP技術相結合，融入醫院管理信息系統（hospital information system，HIS）[9]，以提供高效的管理；以DW技術為主結合OLAP技術和DM技術構建的商業智能的醫院決策支持系統（intelligence decision supporting system，IDSS）為醫院管理層提供有效的決策支持[10]。這些都展現了OLAP技術在醫院經營管理及醫院費用管理領域的廣泛應用。

2.2 醫療信息以及醫療耗材管理

隨著醫院HIS系統運作時間的積累，傳統的醫院數據庫中累積了大量的醫療信息，而這些信息通常沒有被很好地利用，因此如何利用好這些信息就顯得尤為重要。李斌[11]提出了一種新型的基于C/S+B/S架構的醫療資源管理決策支持系統，該系統由醫療資源DW、DM模塊、聯機分析模塊和規劃生成系統4部分構成，可為決策部門提供充分的決策信息以及最優化方案，減少決策失誤，改善城市衛生管理。

醫用耗材是醫院在醫療過程中所消耗的配件類材料及產品，主要包括耗材和醫用器械。隨著我國醫療改革的不斷推進，以及高價值的醫療器械逐漸推廣，傳統的藥品消耗量所占的比例在不斷下降，而醫用耗材的使用量卻在逐步提升。因此醫用耗材的管理、數據分析以及知識挖掘就顯得更加重要。有研究利用Microsoft SQL Server Analysis Service中的OLAP與多維分析技術對醫院HIS系統及物資系統進行整合集成，對醫用耗材使用和患者身份之間的關系、醫用耗材使用的時間趨勢以及科室醫用耗材使用分析等主題，實現了多維分析展現[7]。從而使得用戶可以快速得到耗材的統計報表，方便從多維度觀察耗材的使用情況，準確地展現耗材的使用規律以及時間趨勢，科學地購置耗材。

2.3 疾病診斷

無論是在西醫還是中醫的病案系統，OLAP都有其應用價值。陳濤[12]開發了中醫病案OLAP系統軟件，其特點是針對中醫病案的脈象、舌象、病證等相互關系研究的實際應用需求，采用三層B/S模式，基于互聯網技術，利用OLAP工具對其所構建的當代名醫舌脈診醫案進行統計分析，并對舌脈診醫案進行大樣本數據分析處理，實現了涉及舌脈診的中醫病案管理系統。它將病案存檔管理以供醫院研究，為中醫臨床診斷提供參考并有助于科研教學工作，將中醫醫案進一步推向現代化。同樣OLAP也可以用于醫療和疾病預警系統中，于彥哲[13]針對高校教育工作者和在校大學生提出了高校醫院管理及疾病預警系統，對這兩類人群的健康統計數據進行OLAP分析，從而統計亞健康狀態人員，進而有效減少其數量。還有研究者對于腰椎神經根損害患者的臨床相關數據進行OLAP分析，將大宗的腰椎神經根損傷患者的臨床資料進行數據處理與分析，對于指導臨床手術方案、指導治療、準確判斷預后、提高疾病治療預防水平有著重要的意義[14]，體現了OLAP在疾病診斷領域的先進性和應用價值。

3 OLAP技術在生物醫學領域的發展趨勢

OLAP技術在生物醫學領域的發展目標主要是將聯機分析和DM集中到一起，主要表現在：從OLAP到聯機分析挖掘（OLAM/OLAP挖掘）；將OLAP與DM以及在多維數據庫中發現知識集成在一起。聯機分析挖掘是在不同的數據子集和不同的抽象層上進行數據挖掘的工具，成為用戶選擇所期望的數據挖掘功能，為動態修改挖掘任務提供了靈活性，是超立方體計算與傳統挖掘算法的結合。另外，OLAP技術的其他幾個發展目標是：OLAP與Web相結合，形成基于Web的OLAP；面向對象的OLAP——03LAP（objectoriented OLAP）；對象關系的OLAP——OROLAP （object relational OLAP）；分布式OLAP——DOLAP （distributed OLAP）；時態OLAP——TOLAP （temporal OLAP）。成熟的OLAP技術將極大地促進生物醫學的發展，如利用OLAP研究基因表達數據庫的數據挖掘[15]、基于Web的監測與氣候相關的健康隱患的空間OLAP[16]以及保健決策和研究等。

4 總結

（1）OLAP技術在生物醫學領域擁有光明的前途，其在醫院經營管理及醫院費用管理、醫療信息、醫療耗材管理以及疾病診斷方面等都有非常重要的應用。（2）將DW、OLAP以及DM結合形成基于DM的OLAP，是使OLAP更好地提供決策支持的必然趨勢；與其他的技術聯合，可以改進OLAP，最大限度實現其在生物醫學領域的多維在線統計分析的作用。（3）隨著DW、OLAP、DM技術的不斷推廣，相信OLAP技術在生物醫學領域會有較好的發展。