數據挖掘技術在醫院信息系統中的應用

何佳

摘要：醫院建設完善的信息化系統，并且借助網絡現代化、計算機管理手段等，提出綜合性的管控目標，將重心放在財務流動、人口流動、物流等多個方面。還需要針對于醫院各個階段產生的數據，獲取到生產相關信息，為醫院提供自動化信息管理服務打下來良好基礎。然而，醫院內部的信息較多，需要借助數據挖掘技術，并獲取到價值較高的信息，提升信息處理效率。本文首先分析了數據挖掘技術的特點，并且結合醫院的實際情況，提出HIS中的數據挖掘技術的應用策略，具體內容如下。

關鍵詞：數據挖掘;數據倉庫;醫院信息系統

當前，計算機信息技術的發展速度較快，使得數據庫的規模也隨之擴大，逐漸形成了大型數據庫。在互聯網信息數據庫中，許多大量的數據是無法辨認出來的。要想從這些隱藏數據中獲取到有效的信息，就需要做好數據挖掘的工作，分析當前醫學領域發展的需求，合理的利用到醫院管理活動中。

1.數據挖掘技術

數據挖掘技術的基本含義，就是在建設的數據庫中，做好信息數據的研究與開發工作。最初大量的數據都是在計算機數據庫中存儲的，后來就可以從數據庫中獲取到相關的數據信息。基于計算機技術持續發展的條件下，數據挖掘技術得到了廣泛的利用，數據庫建設也進入到了全新的發展階段，有助于及時發現數據庫中存在的數據關聯，并且構成成熟、穩定、容易理解與操作的數據挖掘技術[1]。開展數據挖掘的工作，主要就是在不完全、不隨機、模糊的數據中，獲取到事先不知道、隱藏數據知識與信息的重要過程。

2.醫院信息系統（HIS）中的數據挖掘技術

2.1 HIS中的數據挖掘

在HIS系統中，利用數據挖掘技術，主要就是為了做好醫院信息化管理工作，并且提供高質量的醫療服務，促進經濟活動順利的運行。在為醫院各項重大決策提供參考依據的同時，整合資源儲備信息、醫院醫療質量信息、經營狀況等。當前，經常利用的數據挖掘算法很多，大部分都是數學統計方法、人工神經網絡、人工智能等。具體利用的數據挖掘算法如下：

2.1.1決策樹算法

決策樹算法主要的功能就是預測與分類，包括節點、葉子、分支等多個部分。其中一個決策樹代表了一項問題。在建立決策樹模型的時候，不斷的做好數據切分、剪枝的工作，能有效的解決存在的關鍵問題。借助這一算法，能對醫務人員配藥情況實施動態化監測，相關管理人員可以通過監測的結果，及時洞察與制止存在的惡意配藥問題。

2.1.2關聯規則算法

利用關聯規則算法，可以從大量的數據庫存儲信息中，分析數據的關聯性與規則。在做好醫院信息化管理系統數據挖掘工作的同時，監控藥物的使用途徑、實際用量、抗藥性等，并且對醫院藥物的利用情況進行監測。在發現不同病歷相關性的基礎上，挖掘患者的并發癥。

2.1.3人工神經網絡算法

人工神經網絡算法主要就是利用數據繼承的算法，學習相關的知識，并做好分類與預測的工作。通過將各個節點連接在一起，做好不同節點的預測工作[2]。人工神經網絡算法具有明顯的優勢，能解決多個參數存在的問題，并且使得整個運行的過程更加簡單。在醫院的信息管理系統中，借助人工神經網絡算法可以順利的完成分類、關聯數據挖掘任務，了解疾病與藥物的關系。

2.1.4遺傳算法

利用計算機對當前基因群體的個體環境進行分析，還需要提出適應度函數，對適應度較好的交叉配對繁殖。在醫院內部，能通過遺傳算法分析病癥，不斷提升醫院的醫療服務水平。

2.2HIS系統中的數據挖掘技術的應用

2.2.1加強醫院的經濟效益

醫院要想創造出更高的效益，則需要提升客戶的滿意度，并充分的考量患者的潛在價值。通過對患者期望值的分析，提供高質量的醫療服務。采用建立預測模型的方式，對未來的就診患者人數進行判斷，及時提出各項運營方案，確保醫療設備的科學化配置。

2.2.2培養人才

醫院每年都會組織安排外出培訓的機會，鼓勵醫務人員去國外進修，提升自身的醫療水平。但是外出進修的名額是有限的，并不是所有的醫務人員都能有這樣的機會。而對于普通醫務人員來說，其可以通過查閱病例，直觀了解到更多患者的病癥[3]。從海量患者案例中，獲取到關鍵的參考信息。采用數據挖掘的技術，獲取到有用的信息。結合患者的疾病名稱、臨床癥狀等，檢索相關的內容，成為醫院必不可少的人才。

2.2.3醫療監控

采用對處方的有效監督控制方式，進而減少患者藥品費用支出。由于醫院的藥品輸出量較大，所以數據庫中的信息也比較多。相關人員可以分析患者的診斷報告，提出合理的質量方案。在對藥物攝取量進行控制的同時，減少患者藥品費用支出。

2.2.4完善藥品采購計劃

做好藥品庫存管理工作，屬于醫院各項經營活動的核心內容，其能顯著的提升庫存管理效率。在對藥品實際銷售量進行分析的同時，判斷訂貨量，充分了解患者實際需求。發揮數據挖掘技術的優勢，實現對藥品庫存的動態化預測，進而減少庫存成本消耗，顯著提升醫院服務效率與水平。

2.2.5促進醫療設備的管理

在醫院內部，醫療設備管理是關鍵的內容，也是提升醫療服務水平的關鍵。領導層需要通過對醫療設備的分析與預測，了解是否需要購置醫療設備。采用建立數據挖掘模型的方式，了解預測收益，并判斷是否需要購置醫療設備，避免出現占用醫院資金的情況發生。

3.結束語

基于信息化技術持續發展的環境下，醫院開始建設自身的信息系統，數據庫的規模也顯著擴大，功能體現出了復雜性的特點。因此，利用數據挖掘技術中的人工神經網絡算法、遺傳算法、決策樹算法等，有助于強化對各項醫療活動的管控力度。并且挖掘深層的數據信息，為醫院的各項醫療活動開展提供關鍵的支持。在醫院的信息管理系統中，數據挖掘技術的發展前景良好，能為各個科室與部門的管控開辟全新的路徑。

參考文獻：

[1]金晶.淺談數據挖掘技術在醫院信息系統中的應用[J].計算機產品與流通，2019（10）：161.

[2]樂茜.數據挖掘技術在醫院信息系統中的應用[J].信息與電腦（理論版），2019，31（18）：149-150.

[3]劉瑜楠.數據挖掘技術在醫院信息系統中的應用[J].工業控制計算機，2019，32（01）：126+129.