基于商業(yè)智能的區(qū)域衛(wèi)生綜合輔助決策支持系統(tǒng)建設(shè)與應(yīng)用

吳海燕 許 強 王麗峰

(新疆克拉瑪依市衛(wèi)生局 克拉瑪依 834000) (新疆克拉瑪依紅有軟件有限責(zé)任公司 克拉瑪依 834000)

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基于商業(yè)智能的區(qū)域衛(wèi)生綜合輔助決策支持系統(tǒng)建設(shè)與應(yīng)用

吳海燕 許 強 王麗峰

(新疆克拉瑪依市衛(wèi)生局 克拉瑪依 834000) (新疆克拉瑪依紅有軟件有限責(zé)任公司 克拉瑪依 834000)

為提高衛(wèi)生管理效率和決策水平，以區(qū)域衛(wèi)生信息平臺為基礎(chǔ)，基于商業(yè)智能的思想創(chuàng)建區(qū)域衛(wèi)生綜合輔助決策支持系統(tǒng)，介紹該系統(tǒng)的技術(shù)方案、建設(shè)內(nèi)容及在衛(wèi)生管理中的應(yīng)用示例。

區(qū)域衛(wèi)生信息平臺; 健康管理; 決策支持系統(tǒng); 數(shù)據(jù)倉庫; 聯(lián)機分析技術(shù)

1 引言

醫(yī)學(xué)信息的形式是多種多樣的，包括圖像、聲音、視頻、文字以及最簡單的數(shù)據(jù),這些醫(yī)學(xué)信息資源對醫(yī)院的決策管理、醫(yī)療和科研起著至關(guān)重要的作用[1]。區(qū)域衛(wèi)生信息平臺的建設(shè)是幫助實現(xiàn)區(qū)域內(nèi)數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通和信息的共享交換，形成完備的區(qū)域衛(wèi)生數(shù)據(jù)中心。為了有效地利用和展示這些數(shù)據(jù)背后蘊含的深層次價值，建立一套強有力的衛(wèi)生綜合輔助決策支持系統(tǒng)來整合、分析相關(guān)領(lǐng)域的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)是非常必要的。決策支持系統(tǒng)是輔助決策者通過數(shù)據(jù)、模型和知識，以人機交互方式進(jìn)行半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化決策的計算機應(yīng)用系統(tǒng)，是管理信息系統(tǒng)向更高效發(fā)展而產(chǎn)生的先進(jìn)信息管理系統(tǒng)。它為決策者提供分析問題、建立模型、模擬決策過程和方案的環(huán)境，調(diào)用各種信息資源和分析工具，幫助決策者提高決策水平和質(zhì)量。

商業(yè)智能(Business Intelligence，BI)的概念來源于工商業(yè)，是對數(shù)據(jù)和信息的搜集、管理和分析的過程，目的是使企業(yè)的各級決策者能夠獲得知識，提高洞察力，幫助他們做出對企業(yè)更有利的決策、實施更有效的管理舉措。從業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)或其他外部系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫中抽取/轉(zhuǎn)換/裝載[2-4]數(shù)據(jù)、建立數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)展示是商業(yè)智能系統(tǒng)的4個步驟，科學(xué)支持決策分析是商業(yè)智能的終極目標(biāo)[5]。區(qū)域衛(wèi)生信息平臺的構(gòu)建是在不推翻現(xiàn)有基礎(chǔ)上對系統(tǒng)及數(shù)據(jù)的集成。大量已建的醫(yī)療信息系統(tǒng)產(chǎn)生的醫(yī)療數(shù)據(jù)資源，結(jié)構(gòu)化程度低，存在很多“臟數(shù)據(jù)”，如數(shù)據(jù)格式千差萬別，數(shù)據(jù)重復(fù)、不規(guī)范、錯誤，業(yè)務(wù)邏輯不合理等。需要選擇一種體系架構(gòu)來搭建平臺，將不同醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)所提供的分布、異構(gòu)、冗余的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化轉(zhuǎn)換、清洗及結(jié)構(gòu)化抽取等復(fù)雜處理[6]。而基于商業(yè)智能的區(qū)域衛(wèi)生綜合決策支持系統(tǒng)是將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為知識、以幫助衛(wèi)生行政部門做出明智的監(jiān)督?jīng)Q策的有效工具。

2 技術(shù)方案

2.1 總體架構(gòu)

在區(qū)域衛(wèi)生信息平臺實現(xiàn)信息集成的基礎(chǔ)上，在主管業(yè)務(wù)行政部門決策需求的指導(dǎo)下，預(yù)先把分散在各個衛(wèi)生領(lǐng)域系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)和信息抽取出來，經(jīng)過清洗、格式轉(zhuǎn)換，重新裝載到數(shù)據(jù)倉庫，通過儀表盤、企業(yè)報表等展示工具，將決策者感興趣的數(shù)據(jù)展示出來，形成一個面向多學(xué)科集成的商業(yè)智能技術(shù)體系[7]。系統(tǒng)的整體架構(gòu)，見圖1。

圖1 區(qū)域衛(wèi)生綜合輔助決策支持系統(tǒng)整體架構(gòu)

整個技術(shù)架構(gòu)分為4層結(jié)構(gòu)。數(shù)據(jù)層：即系統(tǒng)所需要的原始數(shù)據(jù)來源，除包括最主要的區(qū)域衛(wèi)生信息平臺所匯集的各醫(yī)療機構(gòu)日常業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)外，還包括如外部接口、參照數(shù)據(jù)文件等非支撐系統(tǒng)數(shù)據(jù)。應(yīng)用支撐層：系統(tǒng)對數(shù)據(jù)進(jìn)行提取、加載和轉(zhuǎn)換，通過統(tǒng)一的數(shù)據(jù)交互格式，對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，建立數(shù)據(jù)倉庫，即通過抽取/轉(zhuǎn)換/裝載工具將業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的分散數(shù)據(jù)抽取到以主題為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)倉庫中，形成統(tǒng)一、集成的數(shù)據(jù)視圖[8]。應(yīng)用層：通過聯(lián)機分析技術(shù)對數(shù)據(jù)倉庫的加載數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、挖掘，將數(shù)據(jù)分配到各個主題集中，以不同的主題對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。展現(xiàn)層：商務(wù)智能平臺的業(yè)務(wù)訪問入口。主要的運作方式是以系統(tǒng)門戶作為入口點，然后轉(zhuǎn)至預(yù)警及分析管理。整個展現(xiàn)層為用戶提供B/S模式，以多種圖形化的方式將各個主題數(shù)據(jù)展示出來。通過上述分析可以看出該系統(tǒng)的建設(shè)主要涉及數(shù)據(jù)倉庫構(gòu)建與聯(lián)機分析處理兩大技術(shù)。

2.2 數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)應(yīng)用

數(shù)據(jù)倉庫(Data Warehouse)是一個集成、面向主題(Subject-oriented)、時變(Time Variant)和非易失(Non-volatile)的數(shù)據(jù)集合，反映出歷史變化，強調(diào)數(shù)據(jù)分析和報告結(jié)果產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)存儲技術(shù)[9]。也可以說數(shù)據(jù)倉庫通過主題設(shè)計，將不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)中分散的數(shù)據(jù)集中存放在一個存儲容器內(nèi)。在此數(shù)據(jù)集成平臺上，各業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)可互通互用。例如，建立病種維度表與各醫(yī)療機構(gòu)業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的醫(yī)囑項關(guān)聯(lián)起來可以分析病種的藥品使用情況、費用情況、治療費用等。

2.3 聯(lián)機分析技術(shù)應(yīng)用

聯(lián)機分析是基于多維數(shù)據(jù)庫和多位分析的一類技術(shù)，是專門用于支持復(fù)雜的決策分析、信息管理和業(yè)務(wù)管理人員決策活動的一種決策分析工具，通過組織和匯總數(shù)據(jù)而為高效分析查詢創(chuàng)建多維數(shù)據(jù)集[10]，也就是說，通過該技術(shù)可以讓管理者對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行輕松高效的查詢分析。這也得益于它的數(shù)據(jù)聚合和多維組織機制。如各醫(yī)療機構(gòu)業(yè)務(wù)收入在時間維存放時不僅存放每日收入，還聚合成每月、每季、每年的收入；在科室維存放時不僅存放科室收入，還聚合成各機構(gòu)總的收入。在每個維度不同層級的交叉點也可以計算出聚合收入，如某月某醫(yī)療機構(gòu)某科室的收入，通過這樣的多維聚合機制，使得數(shù)據(jù)查詢速度大大提升。另外還提供切片、切塊、上鉆、下鉆、旋轉(zhuǎn)等操作方法，在不同的層級上對數(shù)據(jù)進(jìn)行試探性分析，得到不同形式的結(jié)果。

3 建設(shè)內(nèi)容

3.1 總述

系統(tǒng)的建設(shè)將對區(qū)域醫(yī)療業(yè)務(wù)、醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量等方面進(jìn)行綜合評價，建立科學(xué)的評價分析體系，以事實數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過對數(shù)據(jù)的量化分析、各類指標(biāo)的全面分析和深度鉆取，為區(qū)域衛(wèi)生醫(yī)療管理提供有力的決策支持。為充分發(fā)揮商業(yè)智能平臺的數(shù)據(jù)挖掘能力，基于對醫(yī)療決策分析指標(biāo)模型的需求分析，借鑒商業(yè)智能軟件的關(guān)鍵指標(biāo)分析模型，建立符合克拉瑪依市實際情況、具有實際應(yīng)用價值的區(qū)域衛(wèi)生綜合輔助決策支持系統(tǒng)。系統(tǒng)建設(shè)遵循由表及里、由淺入深、分階段實施的原則。首先進(jìn)行業(yè)務(wù)指標(biāo)模型的建設(shè)，通過對區(qū)域衛(wèi)生信息平臺的建設(shè)來擴(kuò)大數(shù)據(jù)采集范圍，主要包括采集服務(wù)質(zhì)量、監(jiān)管方面的數(shù)據(jù)，逐步向上進(jìn)行質(zhì)量與監(jiān)管層面的挖掘分析。整個商業(yè)智能分析的內(nèi)容，總體上分為“業(yè)務(wù)”、“質(zhì)量”與“監(jiān)管”3大部分，在各自范圍內(nèi)逐步量化分析，形成具體的挖掘指標(biāo)并體現(xiàn)由底向上、由表及里的分析原則。3大部分內(nèi)容，見圖2。

圖2 業(yè)務(wù)、質(zhì)量與監(jiān)管3個層面關(guān)系

3.2 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘

業(yè)務(wù)方面，主要從醫(yī)療動態(tài)、財務(wù)狀況、藥品信息、社區(qū)公共衛(wèi)生、婦女兒童、行政人力、健康檔案等主題出發(fā)，收集和抽取各級各類衛(wèi)生醫(yī)療機構(gòu)的業(yè)務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)組裝，進(jìn)行統(tǒng)計、趨勢對比等分析并按不同方式進(jìn)行展現(xiàn)。業(yè)務(wù)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)挖掘分析內(nèi)容，見表1。

表1 業(yè)務(wù)領(lǐng)域數(shù)據(jù)挖掘分析內(nèi)容

3.3 質(zhì)量數(shù)據(jù)挖掘

在業(yè)務(wù)領(lǐng)域分析的基礎(chǔ)上，擴(kuò)大對衛(wèi)生醫(yī)療機構(gòu)質(zhì)量數(shù)據(jù)的采集，通過對臨床質(zhì)控、藥事質(zhì)控、診療監(jiān)管、醫(yī)技檢查監(jiān)管和護(hù)理質(zhì)量等部分進(jìn)行質(zhì)量分析，分析結(jié)果主要以比率數(shù)值等形式展現(xiàn)。質(zhì)量領(lǐng)域的相關(guān)分析內(nèi)容，見表2。

表2 質(zhì)量領(lǐng)域數(shù)據(jù)挖掘分析內(nèi)容

3.4 監(jiān)管數(shù)據(jù)挖掘

在業(yè)務(wù)、質(zhì)量兩大主題領(lǐng)域挖掘分析的基礎(chǔ)上，通過科學(xué)的理論方法和指標(biāo)體系，分析從各級衛(wèi)生醫(yī)療機構(gòu)端采集的醫(yī)療行為數(shù)據(jù)，建立區(qū)域醫(yī)療行為監(jiān)控、預(yù)警和處置機制，為衛(wèi)生行政管理層的有效干預(yù)提供依據(jù)，提供統(tǒng)計分析和決策支持。分析結(jié)果以比率數(shù)值關(guān)聯(lián)、預(yù)警提醒等形式展現(xiàn)。監(jiān)管領(lǐng)域主要包括醫(yī)療質(zhì)量安全、醫(yī)院輸血、基本藥物使用、醫(yī)療費用、食源性疾病等方面的監(jiān)控，相關(guān)分析內(nèi)容，見表3。

表3 監(jiān)管領(lǐng)域數(shù)據(jù)挖掘分析內(nèi)容

4 系統(tǒng)在衛(wèi)生管理中的應(yīng)用示例

4.1 概述

在區(qū)域衛(wèi)生信息平臺一期項目建設(shè)中，啟動衛(wèi)生綜合輔助決策系統(tǒng)探索性的建設(shè)工作，完成以區(qū)域衛(wèi)生信息平臺為核心目標(biāo)的數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)，以行政管理的需求為導(dǎo)向，建立主題指標(biāo)項，輔助決策。以系統(tǒng)中個別指標(biāo)為例，分析其在衛(wèi)生行政管理中的作用。

4.2 示例1：健康檔案指標(biāo)監(jiān)測

通過對克拉瑪依市居民健康檔案進(jìn)行全面、深度整理和分析，包括建檔人數(shù)、建檔率、在檔人口特征分布等指標(biāo)的分析，輔助管理所轄地區(qū)的健康檔案建設(shè)工作，及時發(fā)現(xiàn)工作過程中的漏洞和盲點，指導(dǎo)調(diào)整工作方向；對慢病發(fā)病人群的動態(tài)行為特征進(jìn)行分析，為基層服務(wù)人員提供可預(yù)見性的判斷和引導(dǎo)，及時對潛在發(fā)病人群進(jìn)行健康行為指導(dǎo)，降低發(fā)病率，提升全民健康水平。圖3為各社區(qū)建檔率的展示，能夠鉆取到在檔人口特征分布等,其中建檔率=建檔人數(shù)/常住人口×100%。

圖3 社區(qū)建檔率指標(biāo)分析界面

4.3 示例2：重點疾病監(jiān)測

通過匯總并分析某一時間段醫(yī)院門診疾病的上報數(shù)據(jù)，為管理者提供多層次、多角度的疾病發(fā)病排名情況，以及疾病發(fā)現(xiàn)的機構(gòu)、時間等。輔助增強疾病預(yù)防控制和突發(fā)公共衛(wèi)生事件應(yīng)急處置能力?？蓪δ硶r間段內(nèi)門診診斷進(jìn)行排名。能夠鉆取到疾病在各機構(gòu)的分布情況以及按時間的發(fā)病人次統(tǒng)計，見圖4、圖5。

圖4 診斷排名第1的疾病在各機構(gòu)的分布情況

圖5 某疾病累計診斷排名第1的機構(gòu)按月統(tǒng)計的發(fā)病人次

4.4 示例3：門診費用監(jiān)測

通過對轄區(qū)內(nèi)各醫(yī)療機構(gòu)的門診數(shù)量、門診費用、人均診療費用、住院的均次醫(yī)療費用等數(shù)據(jù)的對比分析，了解各類費用的消費金額及增長變化情況，從而獲得對居民健康環(huán)境和醫(yī)療保障水平的判斷，輔助決策管理者制定、調(diào)整和切實落實各項醫(yī)療保障制度。圖6為區(qū)域內(nèi)某機構(gòu)在某年12個月內(nèi)次均費用、次均藥費、根據(jù)上期的費用情況分析出次均費用環(huán)比。

圖6 門診次均費用指標(biāo)分析界面

此外，隨著醫(yī)療機構(gòu)各信息系統(tǒng)及區(qū)域衛(wèi)生信息平臺的應(yīng)用，數(shù)據(jù)質(zhì)量的問題已逐漸地突顯出來。前臺數(shù)據(jù)的不規(guī)范、不完整、不正確，以及平臺數(shù)據(jù)交換出現(xiàn)的數(shù)據(jù)丟失、傳輸不及時等問題，直接影響數(shù)據(jù)分析的效果。因此，在衛(wèi)生綜合輔助決策系統(tǒng)實施的過程中，還可以發(fā)現(xiàn)前端業(yè)務(wù)系統(tǒng)的不足以及數(shù)據(jù)存儲方式不合理等問題，反過來引導(dǎo)各業(yè)務(wù)系統(tǒng)的完善和數(shù)據(jù)的規(guī)范化，從而幫助各醫(yī)療機構(gòu)提高數(shù)據(jù)質(zhì)量[2]。

5 結(jié)語

傳統(tǒng)衛(wèi)生統(tǒng)計分析方法已經(jīng)不能完全適應(yīng)日新月異的數(shù)據(jù)環(huán)境，如何從大數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有用的知識以及提高信息的利用率是迫在眉睫的任務(wù)[11]?；谏虡I(yè)智能的區(qū)域衛(wèi)生綜合輔助決策支持系統(tǒng)通過利用商業(yè)智能思想，采用數(shù)據(jù)倉庫、聯(lián)機分析、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)，在現(xiàn)有區(qū)域衛(wèi)生信息共享基礎(chǔ)上，有效利用居民健康檔案醫(yī)療衛(wèi)生數(shù)據(jù)信息，對醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)做出了有力的決策管理支持，有利于發(fā)現(xiàn)管理中的不足，提高工作效率。

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Construction and Application of Regional Health Decision Support System Based on Business Intelligence

WUHai-yan,XUQiang,Xinjing

KaramayMunicipalHealthBureau,Karamay834000,China;WANGLi-feng,XinjiangKaramayHongyouSoftwareCo.,Ltd.,Karamay834000,China

In order to improve health management efficiency and decision-making level, regional health decision support system is constructed based on regional health information platform and business intelligence ideas. Technical plan, construction contents and application examples in health management are introduced in the paper.

Regional health information platform； Health management； Decision support system； Data warehouse； OLAP

2015-01-12

吳海燕，科級，發(fā)表論文12篇；通訊作者：許強。

R-058

A 〔DOI〕10.3969/j.issn.1673-6036.2015.07.001