基于HIS數(shù)據(jù)倉(cāng)庫智能挖掘的決策支持系統(tǒng)研究

袁靜，王新國(guó)，劉長(zhǎng)興

1.濟(jì)南軍區(qū)總醫(yī)院 信息科，山東 濟(jì)南 250031；

2.山東省交通醫(yī)院 信息科，山東 濟(jì)南 250031

YUAN Jing1, WANG Xin-guo2,LIU Chang-xing1

1.Department of Medical Information, General Hospital of Jinan Military Area Command, Jinan Shandong 250031, China;

2.Department of Information, Shandong Traf fi c Hospital, Jinan Shandong 272000, China

基于HIS數(shù)據(jù)倉(cāng)庫智能挖掘的決策支持系統(tǒng)研究

袁靜1，王新國(guó)2，劉長(zhǎng)興1

1.濟(jì)南軍區(qū)總醫(yī)院 信息科，山東 濟(jì)南 250031；

2.山東省交通醫(yī)院 信息科，山東 濟(jì)南 250031

YUAN Jing1, WANG Xin-guo2,LIU Chang-xing1

1.Department of Medical Information, General Hospital of Jinan Military Area Command, Jinan Shandong 250031, China;

2.Department of Information, Shandong Traf fi c Hospital, Jinan Shandong 272000, China

本文基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，結(jié)合我院實(shí)際情況和智能化管理需求進(jìn)行決策支持系統(tǒng)的研究。通過建立功能明確、維度豐富、粒度細(xì)化、展現(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫，進(jìn)行相關(guān)主題的聯(lián)機(jī)分析（OLAP）和數(shù)據(jù)挖掘（DM）。該系統(tǒng)的應(yīng)用能夠充分利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫面向主題數(shù)據(jù)特點(diǎn)，很好地幫助醫(yī)院進(jìn)行輔助決策，實(shí)現(xiàn)醫(yī)院的自動(dòng)化質(zhì)量監(jiān)控和智能化臨床決策管理。

醫(yī)院信息系統(tǒng)；Oracle數(shù)據(jù)庫；決策支持系統(tǒng)；數(shù)據(jù)倉(cāng)庫；智能挖掘

0 前言

醫(yī)療衛(wèi)生信息化走到今天，基于大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的業(yè)務(wù)流程重組日益重要。數(shù)字化醫(yī)院的建設(shè)僅靠信息科人員的單兵作戰(zhàn)已遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，需要全院各科室跨部門并肩協(xié)同作戰(zhàn)。

我院作為總后勤部指定的醫(yī)院信息系統(tǒng)（HIS）首批推廣應(yīng)用試點(diǎn)單位，成功地應(yīng)用 HIS 多年，積累了豐富的數(shù)據(jù)資源。如何在不影響正常醫(yī)療診治工作的前提下，充分利用 HIS 產(chǎn)生的大量過程信息和數(shù)據(jù)資源，已成為我院數(shù)字化醫(yī)院建設(shè)與發(fā)展的重要內(nèi)容。為此，結(jié)合管理層及臨床醫(yī)生的決策分析需求，利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)構(gòu)建通用、方便的決策支持系統(tǒng)，使醫(yī)院管理者和臨床醫(yī)生能夠按照自己的需要快速、準(zhǔn)確查詢到相關(guān)內(nèi)容的各類數(shù)據(jù)用于決策的分析和制定，

1 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)

利用多年醫(yī)院各信息系統(tǒng)的歷史數(shù)據(jù)來建立一個(gè)功能明確、維度豐富、粒度細(xì)化、展現(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫，并進(jìn)行相關(guān)主題的的聯(lián)機(jī)分析（On-Line Analytical Processing，OLAP）和數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining，DM），從而滿足醫(yī)院分析人員從不同的切入點(diǎn)（如醫(yī)療效率、質(zhì)量、科研等）對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行不同維度（如時(shí)間、科室、病種、性別、年齡、費(fèi)用類別、入院病情、治療結(jié)果、診斷對(duì)照等）的分析。

2 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)方案及技術(shù)路線

2.1 設(shè)計(jì)方案

由于 HIS 的特點(diǎn)所限，特別是門診高峰時(shí)期要求極其迅速的響應(yīng)速度和聯(lián)機(jī)事務(wù)處理能力，所以對(duì)數(shù)據(jù)的分析挖掘應(yīng)當(dāng)在不影響醫(yī)院日常診療業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行。通過數(shù)據(jù)倉(cāng)庫的重新構(gòu)建可以使醫(yī)院的聯(lián)機(jī)事務(wù)處理與數(shù)據(jù)分析處理各自獨(dú)立運(yùn)行，避免數(shù)據(jù)分析處理對(duì)高峰期正常業(yè)務(wù)的影響。我院 HIS 一直使用 Oracle 數(shù)據(jù)庫，為了使數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移更加方便，所以仍然選擇 Oracle 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫技術(shù)解決方案，數(shù)據(jù)裝載和轉(zhuǎn)換工具采用 Power Builder9.0。

依托醫(yī)院多年積累的數(shù)據(jù)資源，采用 Oracle 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫技術(shù)對(duì)醫(yī)院大量歷史數(shù)據(jù)（主要包括各類基礎(chǔ)字典信息、病人首頁信息、診療記錄、費(fèi)用信息）進(jìn)行面向主題的組織和整理。通過構(gòu)建基礎(chǔ)代碼及知識(shí)庫、病案首頁基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫、診療信息數(shù)據(jù)庫、費(fèi)用明細(xì)庫等主題數(shù)據(jù)庫，對(duì) HIS 的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、分類建庫和統(tǒng)計(jì)分析，建立一個(gè)功能明確、維度豐富、粒度細(xì)化、展現(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫。最后使用 Oracle Discoverer、Oracle Express、Oracle Data mining suite 工具中的聚類、挖掘、預(yù)測(cè)等數(shù)據(jù)處理技術(shù)，對(duì) HIS 內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)進(jìn)行多層次、多角度、全方位的分析，并通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和微軟決策樹算法實(shí)現(xiàn)對(duì)病情診斷和病情治療分析的數(shù)據(jù)挖掘，揭示醫(yī)療活動(dòng)的內(nèi)在規(guī)律和變化趨勢(shì)，形成具有決策價(jià)值的戰(zhàn)略信息[4-5]。

2.2 技術(shù)路線

Oracle Discoverer 是一個(gè)直觀的特定查詢、報(bào)表生成和分析的工具，它使人們能夠更好地分析數(shù)據(jù)倉(cāng)庫中的數(shù)據(jù)，以輔助決策。通過它可以從維中任一屬性、級(jí)別或同時(shí)多個(gè)屬性、級(jí)別來分析各事實(shí)表信息，還可以利用維的級(jí)別關(guān)系上探、下鉆、壓縮和分析旋轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)來分析各事實(shí)表信息，如從某月門診量情況上探到某年，下鉆到某天門診量，或從某個(gè)人門急診接診人數(shù)上探到某科室門急診量，為管理者提供各種報(bào)表、視圖和決策依據(jù)。

2.2.1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫的構(gòu)建

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫是決策支持系統(tǒng)的基礎(chǔ)，整個(gè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源泉。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫的安裝過程及初始化參數(shù)的設(shè)置與運(yùn)行數(shù)據(jù)庫完全相同，只是創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫時(shí)選擇模板為 Data Warehouse。

2.2.2 邏輯模型的設(shè)計(jì)

根據(jù)對(duì) HIS 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和醫(yī)院數(shù)據(jù)運(yùn)行特點(diǎn)的全面分析，結(jié)合醫(yī)院現(xiàn)行的統(tǒng)計(jì)需求和各類報(bào)表格式，將數(shù)據(jù)庫倉(cāng)庫中各數(shù)據(jù)表之間的關(guān)聯(lián)形式設(shè)計(jì)為星型模式，它的優(yōu)勢(shì)在于構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫中建立事實(shí)表與維表之間的連接索引，使得數(shù)據(jù)庫在執(zhí)行查詢時(shí)可直接獲取數(shù)據(jù)而不必實(shí)施具體的連接操作，這樣就可以比較容易地找到一個(gè)固定的算法，將用戶的多維查詢請(qǐng)求轉(zhuǎn)換成針對(duì)該數(shù)據(jù)模式的最優(yōu)化的標(biāo)準(zhǔn) SQL 語句。在現(xiàn)有各業(yè)務(wù)系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、清理，并有效集成，按照主題進(jìn)行重新組織，最終確定數(shù)據(jù)倉(cāng)庫的物理存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)，同時(shí)組織存儲(chǔ)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫元數(shù)據(jù)（具體包括數(shù)據(jù)倉(cāng)庫的各類基礎(chǔ)字典信息、病人首頁信息、診療記錄、費(fèi)用信息）。

2.2.3 數(shù)據(jù)裝載和轉(zhuǎn)換

應(yīng)用數(shù)據(jù)庫開發(fā)軟件 Power Builder9.0 將“軍字一號(hào)”數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)管道裝載到本數(shù)據(jù)庫中，再根據(jù)業(yè)務(wù)特點(diǎn)進(jìn)行邏輯設(shè)計(jì)，合并相應(yīng)的表格，增添和刪除相應(yīng)的列，構(gòu)建定義事實(shí)表（如門診就診記錄表、門診費(fèi)用明細(xì)表、住院病人病案首頁記錄、住院病人費(fèi)用明細(xì)表、檢查記錄表、檢驗(yàn)記錄表等），并填充數(shù)據(jù)；在此基礎(chǔ)上，根據(jù)決策需求構(gòu)建維表（對(duì)事實(shí)表進(jìn)行分析的角度，如時(shí)間維、科室維、病種維、性別維、年齡維等）；最后通過外鍵建立事實(shí)表與維表的連接。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫的建立到此基本完成。

2.2.4 數(shù)據(jù)的管理與維護(hù)

數(shù)據(jù)管理與維護(hù)是整個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫系統(tǒng)的核心。構(gòu)建好的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫必須象運(yùn)行數(shù)據(jù)庫一樣進(jìn)行定期維護(hù)。由于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫系統(tǒng)的原始需求不明確，且需求在不斷調(diào)整、變化與增加，所以必須根據(jù)用戶的反饋信息，不斷調(diào)整或增加主題，尋找數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫進(jìn)行擴(kuò)充和完善。醫(yī)院 OLTP系統(tǒng)運(yùn)行也在不斷產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)，必須定期將這些數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫中。

2.2.5 數(shù)據(jù)分析處理

通過聚類、挖掘、預(yù)測(cè)等數(shù)據(jù)處理技術(shù)，對(duì) HIS 內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)進(jìn)行多層次、多角度、全方位的分析和挖掘，引入人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和微軟決策樹算法實(shí)現(xiàn)對(duì)病情診斷和治療分析的數(shù)據(jù)挖掘，揭示醫(yī)療活動(dòng)的內(nèi)在規(guī)律和變化趨勢(shì)，形成具有決策價(jià)值的戰(zhàn)略信息。

基于多維數(shù)據(jù)集的 OLAP 是將數(shù)據(jù)想象成多維的立方體，通過對(duì)多維數(shù)據(jù)集從不同的切入點(diǎn)（如醫(yī)療效率、質(zhì)量、科研等）進(jìn)行不同維度（如時(shí)間、科室、病種、性別、年齡、費(fèi)用類別、入院病情、治療結(jié)果、診斷對(duì)照等）的切片、切塊、聚合、鉆取、旋轉(zhuǎn)等一系列操作，使用戶能從多種維度、多個(gè)側(cè)面或多種數(shù)據(jù)綜合度查看數(shù)據(jù)，掌握數(shù)據(jù)背后蘊(yùn)含的規(guī)律。

（1）數(shù)據(jù)切片與數(shù)據(jù)切塊。如在科室維中選擇“消化內(nèi)科”，則可形成在科室維上的數(shù)據(jù)切片，顯示消化內(nèi)科各年的病人分布情況。如果科室維取值為“消化內(nèi)科”，時(shí)間維取值為 2003 年第二季，則得到一個(gè)數(shù)據(jù)切塊，顯示出消化內(nèi)科 2003 年第二季度的各職業(yè)病人分布情況。若對(duì)更多的維進(jìn)行切塊，則在WHERE后面的條件中增加維設(shè)置，從而完成更復(fù)雜的查詢需求。

（2）數(shù)據(jù)鉆取和數(shù)據(jù)聚合。維度是具有層次性的，如時(shí)間維度層次結(jié)構(gòu)的頂層可以是年，下一層是季度，然后是月、周，最后位于層次結(jié)構(gòu)底層的是日。維度的層次實(shí)際上反映了數(shù)據(jù)的綜合程度。數(shù)據(jù)鉆取就是從較高的維度層次下降到較低的維度層次上來觀察多維數(shù)據(jù)。

（3）數(shù)據(jù)旋轉(zhuǎn)。數(shù)據(jù)旋轉(zhuǎn)改變維度的位置關(guān)系，使決策者可以從多角度來觀察，如將橫向的時(shí)間維和科室維進(jìn)行交換，從而形成橫向?yàn)榭剖?、縱向?yàn)闀r(shí)間的報(bào)表。

2.3 系統(tǒng)的功能

通過數(shù)據(jù)倉(cāng)庫的構(gòu)建及對(duì)數(shù)據(jù)的分析處理，應(yīng)用各種挖掘工具，可以迅速得到醫(yī)院日常所需的各種報(bào)表信息，并利用這些信息有的放矢地制定工作措施，加強(qiáng)醫(yī)療、護(hù)理方面的質(zhì)量控制，針對(duì)性地解決實(shí)際問題。更重要的是，針對(duì)某一主題對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行更深一步的分析，可以從長(zhǎng)期大量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)其蘊(yùn)藏的規(guī)律，并對(duì)未來可能出現(xiàn)的情況進(jìn)行預(yù)測(cè)，為醫(yī)院決策提供依據(jù)，這才是構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫最主要的目的。

（1）醫(yī)療業(yè)務(wù)分析。醫(yī)療業(yè)務(wù)水平的高低和服務(wù)質(zhì)量的好壞將直接影響醫(yī)院的形象。因此，根據(jù)病人診斷及治療方面的歷史數(shù)據(jù)，按不同的時(shí)間維度，包括按年綜合、按月綜合、按日綜合進(jìn)行類別，統(tǒng)計(jì)出各個(gè)醫(yī)療業(yè)務(wù)的開展數(shù)量，從而對(duì)醫(yī)院重點(diǎn)開展哪些醫(yī)療服務(wù)類型進(jìn)行輔助決策。

（2）醫(yī)療效率分析。通過對(duì)醫(yī)院門診 /住院病人的各種構(gòu)成分析，如病人的來源分布、職業(yè)分布等，能夠有針對(duì)性地采取一些措施來提高服務(wù)質(zhì)量，增加門診量和住院收容量；根據(jù)門診病人從掛號(hào)到取藥在醫(yī)院逗留的時(shí)間數(shù)列動(dòng)態(tài)分析，掌握影響病人的流動(dòng)狀況及影響診療效率的因素，幫助醫(yī)院管理者進(jìn)行業(yè)務(wù)流程的更新和改造，以提高醫(yī)院的服務(wù)水平和經(jīng)營(yíng)效率；病人床位占用情況直接影響醫(yī)療效率和經(jīng)濟(jì)效益，對(duì)病區(qū)床位信息進(jìn)行床位占有率方面的統(tǒng)計(jì)分析，可以幫助醫(yī)院管理者掌握經(jīng)營(yíng)狀況，確定影響醫(yī)療效率和經(jīng)濟(jì)效益的因素。

（3）醫(yī)療質(zhì)量分析。通過對(duì)門診病人從初診到復(fù)診，到再?gòu)?fù)診的流動(dòng)狀況分析，可以發(fā)現(xiàn)門診醫(yī)生是否有推諉、敷衍等行為 ；將門診診斷 ICD 碼與病人的檢驗(yàn)檢查結(jié)果與處方進(jìn)行相關(guān)性分析，找出其中的相關(guān)性，可以通過數(shù)據(jù)分析進(jìn)行醫(yī)學(xué)循證；對(duì)病史產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，在病情診療質(zhì)量方面進(jìn)行多維度、靈活、細(xì)化的數(shù)據(jù)集成，可以找出存在的問題，減少院內(nèi)感染，避免并發(fā)癥，提高醫(yī)療質(zhì)量。例如通過抗菌藥物監(jiān)控、病原學(xué)送檢率、某類切口的各種實(shí)時(shí)監(jiān)控，對(duì)當(dāng)前在院病人之前30天的門診診療過程進(jìn)行篩查，發(fā)現(xiàn)事故苗頭；對(duì)住院病人數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，評(píng)估其潛在的糾紛病人[6]。

（4）醫(yī)療經(jīng)濟(jì)效益分析。按不同的時(shí)間維度（年、月、日）對(duì)醫(yī)院的各種資金流動(dòng)情況進(jìn)行分析，進(jìn)行資金的同期對(duì)比動(dòng)態(tài)分析，門診和住院收入因素分析，使決策者能夠快速全方位掌握醫(yī)院的資金流動(dòng)狀況。通過對(duì)病人構(gòu)成分析（可以按照性別、年齡、文化程度等對(duì)病人進(jìn)行分類），系統(tǒng)可以對(duì)病人的經(jīng)濟(jì)狀況、需求特征和購(gòu)買行為進(jìn)行分析，從而得到不同性別、不同年齡、不同文化程度病人的經(jīng)濟(jì)水平、需求狀況及主要醫(yī)療服務(wù)類型等信息。根據(jù)這些信息，醫(yī)院決策者可以分析病人差異對(duì)醫(yī)院收益的影響，幫助醫(yī)院進(jìn)行市場(chǎng)定位、確定營(yíng)銷策略，從而使醫(yī)院的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)更具主動(dòng)性和目的性。

（5）醫(yī)學(xué)科研分析。分析不同病種的發(fā)展趨勢(shì)、治療方法，為醫(yī)院臨床專家提供醫(yī)療研究方面的決策支持，如通過決策樹技術(shù)結(jié)合流行病理論來分析某種疾病與患者年齡、生活習(xí)慣等因素的關(guān)系，從而找出病因及診治方案；可以將大量的醫(yī)學(xué)經(jīng)驗(yàn)抽象成為方便和容易使用的規(guī)則形式，為臨床工作提供可靠的決策信息進(jìn)行臨床實(shí)踐指南。

3 系統(tǒng)特色和創(chuàng)新之處

把大量歷史數(shù)據(jù)通過提取、轉(zhuǎn)換、裝載引入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫，通過清洗紛繁蕪雜的數(shù)據(jù)來解決數(shù)據(jù)不一致性、數(shù)據(jù)查詢不準(zhǔn)確問題以及歷史數(shù)據(jù)查詢等；然后利用聯(lián)機(jī)分析系統(tǒng)獨(dú)特的多維方式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，使用戶從不同的維度了解歷史及現(xiàn)狀，最后利用數(shù)據(jù)挖掘工具自動(dòng)地挖掘潛在的模式，提供正確的決策。

根據(jù)管理和臨床科室的需求，從醫(yī)療效率、業(yè)務(wù)、質(zhì)量、效益、科研等不同方面確定決策主題，特別是對(duì)于病情診療質(zhì)量分析主題，經(jīng)過數(shù)據(jù)倉(cāng)庫的物理模型和邏輯模型的詳細(xì)設(shè)計(jì)，創(chuàng)建具有時(shí)間、病種、性別、年齡、科室、費(fèi)用類別、入院病情、診斷對(duì)照、診斷符合情況、治療結(jié)果等多個(gè)維度和具有診療人數(shù)、住院天數(shù)、住院次數(shù)、平均住院天數(shù)、病種構(gòu)成比、治愈率、死亡率、診斷符合率、急危重癥搶救成功率等多個(gè)度量值的病情診療質(zhì)量分析多維數(shù)據(jù)集，以靈活、細(xì)化地進(jìn)行病種診療質(zhì)量方面的聯(lián)機(jī)分析處理。

本系統(tǒng)創(chuàng)建了病情診斷分析人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)挖掘模型和病情治療方案分析決策樹挖掘模型，可完成多維度的病種構(gòu)成分析及各時(shí)期、各科室、常見病種的各項(xiàng)診療指標(biāo)的多維度查詢和動(dòng)態(tài)趨勢(shì)變化的潛在性規(guī)律分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)疾病自然規(guī)律及病種診療質(zhì)量的分析，從而有利于醫(yī)院決策者采取相應(yīng)的管理措施，提高醫(yī)院的工作效率和質(zhì)量。

系統(tǒng)的開放性和可擴(kuò)展性。系統(tǒng)的研究重點(diǎn)是分析數(shù)據(jù)，主要包括兩個(gè)方面的內(nèi)容 ：① 從長(zhǎng)期的大量歷史數(shù)據(jù)中提取需求數(shù)據(jù) ；② 根據(jù)用戶不斷發(fā)展的需求去系統(tǒng)中尋找數(shù)據(jù)。系統(tǒng)使用過程中，根據(jù)用戶的反饋信息，如環(huán)境的變化，會(huì)產(chǎn)生新的需求，或者對(duì)獲取的信息要求更加具體或更加概括一些等需求，來調(diào)整或增加主題及維度；根據(jù)運(yùn)行數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)不斷擴(kuò)充和完善數(shù)據(jù)倉(cāng)庫。因此，系統(tǒng)是一個(gè)需要不斷迭代開發(fā)的過程，以模塊化、標(biāo)準(zhǔn)化結(jié)構(gòu)進(jìn)行系統(tǒng)分析，按統(tǒng)籌規(guī)劃的原則設(shè)計(jì)系統(tǒng)方案，在考慮技術(shù)先進(jìn)性和當(dāng)前業(yè)務(wù)實(shí)用性的同時(shí)，必須考慮到業(yè)務(wù)的擴(kuò)展需要，可以方便地在系統(tǒng)中增加不同主題的應(yīng)用。

4 下一步研究的重點(diǎn)

基于 HIS 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫的決策支持系統(tǒng)，與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫、聯(lián)機(jī)分析、數(shù)據(jù)挖掘的相輔相成，能夠?yàn)獒t(yī)院決策者提供可信賴的決策依據(jù)，實(shí)現(xiàn)更有效的決策，填補(bǔ)決策支持技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域中應(yīng)用研究的空白[7-8]。本研究重點(diǎn)實(shí)現(xiàn)了醫(yī)療效率、醫(yī)療質(zhì)量的決策分析；藥品、物資、耗材等數(shù)據(jù)的分析未能納入本系統(tǒng)的構(gòu)建，如何對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行更深層次的挖掘是下一步研究的重要課題。

[1] 俞磊,楊松濤,王宗殿．基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫的醫(yī)院決策支持系統(tǒng)的研究與設(shè)計(jì)[J]．計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程,2010,38(4):142-145．

[2] 王炯,夏宏斌．淺析數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)院信息化平臺(tái)建設(shè)中的應(yīng)用策略[J]．網(wǎng)絡(luò)與信息,2010,(6):22-23．

[3] 史今馳．?dāng)?shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)院信息系統(tǒng)中的應(yīng)用[J]．中國(guó)醫(yī)療設(shè)備,2012,27(1):86-88．

[4] 林超英．?dāng)?shù)據(jù)挖掘在醫(yī)院信息化建設(shè)中的應(yīng)用研究[J]．信息與電腦(理論版),2011,(2):127-128．

[5] 施惠娟．可視化數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究與實(shí)現(xiàn)[D]．上海:華東師范大學(xué),2009．

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[7] 劉麗華,周忠彬,金水高．基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫技術(shù)建立醫(yī)院統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)資源庫的應(yīng)用研究[J]．中國(guó)醫(yī)院統(tǒng)計(jì),2005,12(3):195-198．

[8] 何彩升,彭望清,章向宏．基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫技術(shù)的醫(yī)院管理決策支持系統(tǒng)的研究[J]．現(xiàn)代醫(yī)院,2010,10(2):1-4．

Research on the Decision Supporting System of Intelligent Mining Based on the HIS Data Warehouse

Based on the data warehouse and data mining technology and combined with research on decision supporting system that reflected the actual situation of our hospitals and intelligent management requirements, a data warehouse with clear function, dimension, granularity distribution and rich fl exibility is established to conduct the online topic analysis (OLAP, On-Line Analytical Processing) and data mining (DM, Data Mining). The system can make full use of the data warehouse and data mining, and analyze search functions according to subjects, characters and information, which is very helpful for hospital decision making, realization of the automation of quality monitoring and intelligent hospital clinical decision making.

hospital information system; Oracle data warehouse; decision supporting system; data warehouse; intelligent data mining

TP392

A

10.3969/j.issn.1674-1633.2014.12.014

1674-1633(2014)12-0050-03

2014-02-10

2014-09-11

劉長(zhǎng)興，副主任技師。

作者郵箱：yuanjing0520@163．com