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    數(shù)據(jù)倉庫在醫(yī)院統(tǒng)計工作中的應用

    2015-08-07 10:13:48彭林梅
    當代醫(yī)學 2015年28期
    關鍵詞:數(shù)據(jù)倉庫管理層數(shù)據(jù)挖掘

    彭林梅

    數(shù)據(jù)倉庫在醫(yī)院統(tǒng)計工作中的應用

    彭林梅

    目的 探索醫(yī)院綜合信息分析與科學管理密切聯(lián)系的方法,深層次挖掘、整理醫(yī)院各系統(tǒng)內(nèi)數(shù)據(jù),建立分析專題,通過信息設備在微信及內(nèi)網(wǎng)平臺上進行展示,令管理層實時、快速地掌握醫(yī)院整體運行狀況。方法 利用數(shù)據(jù)庫技術搭建數(shù)據(jù)倉庫,匯總分類“三甲”醫(yī)院質量監(jiān)測類等指標,圍繞門診、住院信息設計指標專題,借助微信及醫(yī)院信息平臺,將統(tǒng)計圖表信息展示于手機、Pad、電腦等設備上。結果 針對HIS、MHIS、PACS、LIS系統(tǒng)的數(shù)據(jù)構成及醫(yī)院管理的實際需求,率先設計了門診領域多個專題分析——掛號人次分析、醫(yī)院一號制分析、門診費用分析、陽光醫(yī)藥專題分析。結論 構建數(shù)據(jù)倉庫對推進醫(yī)院統(tǒng)計工作、提高統(tǒng)計分析水平、為領導層提供決策支持具有較大的作用。

    數(shù)據(jù)倉庫;數(shù)據(jù)挖掘;指標專題;統(tǒng)計分析;決策支持

    目前,醫(yī)院信息管理系統(tǒng)日益完善,數(shù)據(jù)庫內(nèi)儲存著龐大的數(shù)據(jù)量,數(shù)據(jù)來源錯綜復雜。如何運用科學的技術從大量信息中挖掘、利用有效的數(shù)據(jù),找出醫(yī)院運行軌跡,科學預測醫(yī)院發(fā)展趨勢,制定醫(yī)院發(fā)展目標并明確發(fā)展方向,是當前急需研究與解決的問題。本研究在醫(yī)院管理信息系統(tǒng)的基礎上搭建數(shù)據(jù)倉庫,深入研究在HIS、LIS等各大系統(tǒng)中進行數(shù)據(jù)挖掘、提取、匯總及統(tǒng)計分析在決策支持中的應用[1]。

    1 數(shù)據(jù)倉庫技術

    數(shù)據(jù)倉庫技術包括數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)集成和聯(lián)機分析處理[2]。數(shù)據(jù)倉庫就是面向主題的、綜合的、不同時間的、穩(wěn)定的數(shù)據(jù)集合,用于支持經(jīng)營管理中的決策制定過程[3]。數(shù)據(jù)挖掘是從大型數(shù)據(jù)庫或者數(shù)據(jù)倉庫中發(fā)現(xiàn),并提取隱藏在其中的信息或者知識的過程[3]。

    數(shù)據(jù)倉庫邏輯設計階段以多維模式、系統(tǒng)的工作負荷和一些其他信息為輸入,產(chǎn)生一個數(shù)據(jù)倉庫模式,滿足在給定存儲空間要求下,以最短的響應時間回答最多的用戶查詢的要求[4]。

    醫(yī)院數(shù)據(jù)倉庫是依靠現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫搭建,對醫(yī)院門診數(shù)據(jù)“量身訂做”的各類專題是圍繞著整個流程與環(huán)節(jié)設計的,如掛號人次設計專題是根據(jù)時間、科室、預算值、患者業(yè)務等情況予以考慮,它們都是緊密相聯(lián)的,建立數(shù)據(jù)倉庫可串聯(lián)數(shù)據(jù)的關系,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的規(guī)則,并可呈現(xiàn)動態(tài)的、多維度的數(shù)據(jù)統(tǒng)計與圖表分析。

    2 設計專題,數(shù)據(jù)建模

    數(shù)據(jù)倉庫不是HIS數(shù)據(jù)庫的簡單拷貝,建立過程需要進行一些列有目的的選擇、轉換、分類、匯總、組合[5]。工作之初,首先與醫(yī)院管理層確定挖掘任務及挖掘目標,并制定挖掘計劃,整理醫(yī)院質量監(jiān)測系統(tǒng)中住院死亡、重返、醫(yī)院感染、患者安全、合理用藥、手術并發(fā)癥、醫(yī)院管理7大類326項質量指標,《三級醫(yī)院評審細則》第1~7章746項指標,并對衛(wèi)生直報、價格與成本監(jiān)測數(shù)據(jù)直報等數(shù)據(jù)項進行整理歸納,建立數(shù)據(jù)挖掘庫。圍繞網(wǎng)報及有關檢查類指標,重點分析管理層在決策中需要哪方面的數(shù)據(jù)支持,并對需求映射到醫(yī)院信息管理系統(tǒng)進行對應的量化。以門診數(shù)據(jù)為例,管理層需要了解掛號人次的日、月趨勢以及各科室掛號人次預算完成情況、不同醫(yī)生的日均費用排位情況、門診費用趨勢及構成情況,可以根據(jù)領導的需求建立相應的分析專題,如管理層近期重點關注新推行的一號制工作,還可建立醫(yī)院一號制分析專題。

    在充分了解具體需求后,進行分析論證,逐步確定醫(yī)院管理方面需要的專題,并搭建數(shù)據(jù)模型。仍以門診數(shù)據(jù)為例,搭建門診數(shù)據(jù)模型,需建立字段為日期、科室、診斷、費別、職業(yè)、費用、醫(yī)生等數(shù)據(jù)庫字典,從HIS、MHIS、LIS、PACS等系統(tǒng)中抽取與門診相關的數(shù)據(jù)表,利用數(shù)據(jù)庫技術,將數(shù)據(jù)進行清洗、轉換,對提取到的數(shù)據(jù)進行加工匯總,設計各類分析專題加入數(shù)據(jù)倉庫,通過微信、醫(yī)院信息平臺進行展示。見圖1。

    圖1 數(shù)據(jù)倉庫模型建立及數(shù)據(jù)展示平臺圖

    3 統(tǒng)計分析應用實例

    數(shù)據(jù)挖掘作為數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)的主要環(huán)節(jié),知識獲取是其主要功能,特別是對隱含的、非平凡知識的獲取。而建立數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)倉庫、在線分析處理、知識庫和模型庫等結合的智能決策支持系統(tǒng)將是加速醫(yī)院信息化、規(guī)范化和知識化進程的必要途徑[6]?;跀?shù)據(jù)倉庫的輔助決策支持系統(tǒng),改變了傳統(tǒng)的單一頁面查詢數(shù)據(jù)模式,由原本被動、固定的報表模式,改變?yōu)楣芾韺咏Y合自己的觀點,根據(jù)醫(yī)院實際發(fā)展需求,從既定的模型中主動挖掘個性化數(shù)據(jù),充分挖掘、合理運用醫(yī)院信息系統(tǒng)的信息資源,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間的關聯(lián),提高分析功能,預測醫(yī)院業(yè)務發(fā)展趨勢,為管理層決策提供強有力的支持。

    3.1 門診患者費用分析專題 患者費用是由藥品、檢查、治療、手術、護理等項目組成。該功能可以分析門診費用趨勢變動情況、費用占比情況、門診患者人均費用月趨勢情況、門診處方種類月趨勢情況,通過多維度分析,管理層可探究門診患者費用項目結構的合理性,有效控制門診患者費用,降低藥占比。

    3.2 掛號構成分析專題 掛號可分為普通號、專家號、慢性病號等號種,掛號費別由自費、職工醫(yī)保、居民醫(yī)保、新農(nóng)合等組成,掛號人次又可按區(qū)域、職業(yè)、年齡段、診斷等項目進行劃分,可以結合掛號的性質進行分析,得到不同年齡段、不同職業(yè)、不同區(qū)域患者的病種分布,使醫(yī)院管理層了解患者間差異對醫(yī)院收益的影響,醫(yī)院可根據(jù)不同類型的患者提供個性化服務,從而提高門診患者的收容量。

    3.3 陽光醫(yī)藥分析專題 該功能可以根據(jù)醫(yī)生就門急診平均費用、處方總金額、總處方量、平均處方費用、人均藥品費用、用藥總金額、藥品使用數(shù)量進行分析,使醫(yī)院管理層及時了解醫(yī)院陽光醫(yī)藥發(fā)牌情況,掌握醫(yī)生單張?zhí)幏浇痤~排位及抗菌藥物使用情況,從而為醫(yī)院合理使用抗菌藥物提供決策依據(jù)[7],及時出臺相關政策,切實解決患者看病貴的難題。

    4 小結

    應用數(shù)據(jù)挖掘技術及數(shù)據(jù)倉庫,可以把醫(yī)院信息管理系統(tǒng)中大量的零散的數(shù)據(jù)集中起來,這樣可避免因從數(shù)據(jù)庫中直接查詢數(shù)據(jù)庫導致網(wǎng)絡擁塞,浪費資源,又可以從數(shù)據(jù)庫中得到長期的、綜合的、系統(tǒng)的數(shù)據(jù)。

    根據(jù)管理層的不同需要及醫(yī)院的發(fā)展目標,建立不同的專題,可從不同維度進行查詢與觀察,作為數(shù)據(jù)倉庫技術已在多個領域得到廣泛應用,針對未來的發(fā)展趨勢,它能為管理層起到輔助決策作用,數(shù)據(jù)倉庫必將極大地推動醫(yī)院的發(fā)展,最大限度地減少決策過程中的不確定性、隨意性和主觀性[8],助力于醫(yī)院進行科學運管管理。

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

    [2] Elmasri R,Navathe SB.邵佩英,張坤龍,譯.數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)基礎[M].北京:人民郵電出版社,2002.

    [3] 王珊.數(shù)據(jù)倉庫技術與聯(lián)機分析處理[M].北京:科學出版社,1998.

    [4] 虞健飛,朱家元,張恒喜.散據(jù)倉庫設計過程研究[J].計算機工程,2003,29(19):4-5.

    [5] 張燕.腫瘤醫(yī)院數(shù)據(jù)倉庫的建立與應用[J].當代醫(yī)學,2004,10(8): 55-56.

    [6] 高洪深.決策支持系統(tǒng)——理論.方法.案例[M].北京:清華大學出版社,2000.10.

    [7] 郭慶,谷巖.數(shù)據(jù)挖掘技術在醫(yī)院信息系統(tǒng)的統(tǒng)計分析與決策中的應用[J].中國醫(yī)療設備,2010,25(5):64-67.

    [8] 步國軍,韓文玲,秦華.數(shù)據(jù)挖掘在外資醫(yī)院財務分析和投資決策中的應用[J].硅谷,2010(3):65-66,120.

    10.3969/j.issn.1009-4393.2015.28.008

    江西 337055 江西省萍鄉(xiāng)市人民醫(yī)院信息科 (彭林梅)

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