基于大數據的門診收入構成智能檢測系統

豆華 郝瀚 袁美玲 栗園扣 孟泳序

摘 要：在大數據時代的背景下，各行各業如果能正確地對海量數據進行挖掘和運用，會帶來很大方便和效益，醫院系統也是如此。我們應該緊跟時代的腳步，充分利用信息資源、大數據技術來優化醫院系統并進行精細化管理，提高醫院工作績效，使其更好地服務于人民群眾。我國信息系統起步較晚，20世紀70年代我國才開始應用醫學計算機，但發展趨勢猛勁。該文主要對基于大數據的門診收入構成智能檢測系統的選題背 景、研究意義、設計目標、關鍵技術、醫院精細化管理進行介紹。

關鍵詞：大數據；精細化管理；智能檢測系統

中圖分類號：TP311 文獻標志碼：A

0 引言

醫院中涉及各種各樣的資料，而海量的資料里邊蘊藏的是珍貴的信息資源，我們應該對其加以利用。據我國衛生管理部門統計，醫院已經開發了人事管理系統、財務管理系統、住院病房管理系統、藥品管理系統、醫院影像拍攝與存儲系統、患者病歷檔案管理系統，為醫院行政管理、診斷治療提供了強大的自動化、信息化支撐。因此該文就對基于大數據的門診收入構成智能檢測系統的項目進行分析。

1 選題背景與研究意義

政府一向重視醫療事業的發展，尤其近幾年來，國務院辦公廳先后頒布了《國務院關于深化醫療衛生體制改革的意見》《近期重點實施醫療衛生體制改革實施方案》等醫療改革文件，指出醫院應提高醫療服務質量，提高醫院的整體管理水平。這就要求醫院在傳統的醫療管理體系基礎上追求精細化、科學化的醫療績效服務。在后來印發的《關于促進和規范健康醫療大數據應用發展的實施意見》中更是指出：醫療行業要充分運用健康大數據和技術手段，強化醫療機構的良好監管，建立醫療、藥品、耗材收入和變化趨勢的監測。

目前，申請醫院大數據可以分為2種：一種是用于醫院管理，象操作業務、挖掘和分析的過程等；第二種是用于支持臨床診斷和治療工作，象臨床科學研究或臨床輔助支持。前者關于醫院管理，結合大數據技術進行醫療數據的收集、存儲和分析，可以有效彌補過往管理中的粗放性弊端；除此之外，基于大數據下進行的對異常指標的監測分析、趨勢分析對現代醫院都有重大意義。

2 該系統的主要設計目標

（1）多維數據集和數據挖掘結構的增量設計。當普通數據庫中的數據發生變化時，多維數據集中的聚合值以及數據挖掘的結果也會發生相應的變化。

（2）綜合利用各種報表工具，直觀地展示績效指標的詳細情況。

（3）藥占比異常的事前預警機制。醫院管理人員能夠監測醫生的藥占比情況，發現當前藥占比存在異常的醫生。

（4）藥占比的事后分析與決策。發現異常藥占比后能夠迅速定位到存在異常藥占比的醫生以及發生的時間。提供未來一段時間藥占比的預測值，幫助醫院管理者決策下一階段的藥占比指標。

（5）管理員的權限控制。系統管理員和部門管理員只能在他的權限范圍內對系統進行操作。

3 基于大數據的醫院精細化管理

3.1 了解精細化管理

精細化管理源于20世紀50年代的日本，其最初是應用于企業管理當中，是一種與粗放式管理相對應的管理模式。海爾、華為等企業首先進行嘗試，采用精細化管理，推動著企業的不斷壯大，甚至走出國際市場，成為具有一定影響力的國際品牌。在這樣的環境下，精細化管理受到我國各界的廣泛關注，推動了其在各行各業中的廣泛運用，包括醫院、學校等公益性質的國家企業，該文研究的便是精細化管理在醫院中的運用。

3.2 基于大數據的醫院精細化績效管理

迄今為止，國內醫療服務的信息化發展歷程已超過20年，已形成一定規模并得到突破性發展，基本能夠為績效管理提供技術支持。

3.3 基于大數據精細化績效管理的意義

建立在大數據基礎上的績效管理指的是將大數據融合到績效管理中，發揮大數據處理技術優勢，對職工結果績效和過程績效展開精細化解析、管理等，對職工工作數據開展精細化、同步化、全面化的收集，并進行多重視角分析，進而實現對員工進行針對性、精細化獎罰的目標，最終確保績效管理的精確度與實效性。

以大數據技術及其共享化平臺對員工結果績效和過程績效進行詳盡地跟蹤記錄，可以做到對員工在職期間的表現進行動態捕捉、實時掌握，且要求職工將心理動向、問題等在系統中反饋，交由系統對其行為數據進行整理、解析、概括等。

除此以外，系統將采集到的各種數據，象文本、圖像、數據等進行儲存，依靠智能化分析、結合多元化信息，實現人機交互，更深層次探尋數據信息，增強其可視化程度，為管理決策提供重要指導。

4 關鍵技術

該系統是基于商務智能技術進行開發的。

（1）在數據分析階段，數據源主要來自數據倉庫和多維數據集。當然，普通數據庫也是不可或缺的，它主要存儲了一些關于醫院信息的基礎表格，象科室字典表、醫生開單記錄表、門診收費記錄表等，這些表格中的數據都是數據倉庫以及多維數據集的數據來源。

（2）聯機分析處理（Online Analysis Processing，OLAP）是以數據倉庫為基礎，它是一個交互式的系統，允許分析人員觀察多維數據的不同種類的匯總數據。OLAP中基本的多維數據分析操作包括切片、切塊、旋轉、上卷和下鉆。

（3）OLAP操作基于多維數據模型，這種模型將數據看做數據立方體形式。多維數據模型包括度量值，維度，維度層次等要素，這些都是建立多維數據模型時需要設計的。建立多維數據模型使用的工具是SQL Server 2012提供的商務智能服務SSAS（SQL Server 2012 Analysis Services）。

5 此項目的SWOT分析

5.1 優勢分析

（1）國務院辦公廳和河北省人民政府辦公廳提出運用健康大數據和技術手段，利用大數據技術改進醫院評價體系，提高醫療質量，為我們的系統開發提供了政策支持。

（2）隨著信息技術的不斷發展，醫院的信息系統也日趨完善并且積累了大量的數據，而基于大數據的門診收入構成系統作為一種將積累的數據轉化為有價值信息的手段，有利于醫院管理者做出的決策更加科學合理。

5.2 劣勢分析

（1）信息數據不完善。有的醫院雖然數據繁多，但缺乏相應的數據平臺，無法及時、準確地統計數據；對呈現的數據不能分析其內在規律，無法對系統呈現的信息進行趨勢預測等。

（2）缺少專業信息技術人才。

5.3 機遇分析

（1）醫院職能的轉變。隨著社會的進步和政策的變化，醫院職能開始了由盈利到公益逐步轉變，致力于提升醫療質量、效率和服務的每個細節。

（2）大數據技術的興起和發展。信息技術通過數據輔助使醫院高層管理者和部門管理人員從中受益，為系統開發提供了技術支撐。

5.4 挑戰分析

行業競爭加劇。技術更新周期不斷縮短，各類系統層出不窮，我們要面臨的挑戰就是如何不斷創新和完善，保持優勢。

6 結語

綜上所述，互聯網技術的發展和數據庫技術的應用推動了醫院信息系統的普及和應用。進入大數據時代，醫院信息系統在運行中積累了大量的數據信息，利用數據挖掘技術，可以從海量數據中挖掘出有價值的信息，對其進行組織和利用，使之更好地為醫院的運行和提供支持，提高醫院信息化水平，更好地服務于人民群眾。

參考文獻

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