基于“兩庫(kù)一平臺(tái)”建立區(qū)域衛(wèi)生決策支持系統(tǒng)*

重慶市衛(wèi)生信息中心（400000）

梁 娜

基于“兩庫(kù)一平臺(tái)”建立區(qū)域衛(wèi)生決策支持系統(tǒng)*

重慶市衛(wèi)生信息中心（400000）

梁 娜

作為通過(guò)電子健康檔案與區(qū)域衛(wèi)生信息平臺(tái)標(biāo)準(zhǔn)化成熟度測(cè)評(píng)的重慶市，較早的開(kāi)展了區(qū)域衛(wèi)生信息化的建設(shè)。2010年國(guó)家衛(wèi)生部、財(cái)政部決定開(kāi)展基層醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)信息系統(tǒng)建設(shè)的試點(diǎn)示范工程，重慶通過(guò)積極爭(zhēng)取，獲批成為國(guó)家5個(gè)建設(shè)試點(diǎn)的省市之一。通過(guò)該項(xiàng)目，我市將建成市、區(qū)（縣）、鄉(xiāng)鎮(zhèn)、村（站）的四級(jí)醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)體系，通過(guò)專網(wǎng)建設(shè)，實(shí)現(xiàn)市級(jí)和區(qū)縣兩級(jí)平臺(tái)數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通，形成跨區(qū)域的衛(wèi)生協(xié)同服務(wù)機(jī)制，從“兩庫(kù)”即電子病歷庫(kù)和健康檔案庫(kù)中自動(dòng)抓取數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘和分析利用，支持領(lǐng)導(dǎo)管理層科學(xué)決策。

系統(tǒng)設(shè)計(jì)

決策支持系統(tǒng)（decision support system，DSS）以管理學(xué)和控制學(xué)為基礎(chǔ)，以計(jì)算機(jī)和信息科學(xué)為技術(shù)手段，綜合利用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)信息模型，提高解決半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化問(wèn)題的人機(jī)交互系統(tǒng)［1］。決策支持系統(tǒng)在衛(wèi)生管理中的應(yīng)用，即衛(wèi)生決策支持系統(tǒng)，能幫助研究者、管理者和決策者綜合運(yùn)用數(shù)據(jù)信息，制定科學(xué)的公共衛(wèi)生管理政策。

（1）設(shè)計(jì)思路

本系統(tǒng)開(kāi)發(fā)的基本思路是：首先將內(nèi)部數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)裝入Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)，其中包括歷史數(shù)據(jù)庫(kù)和專業(yè)信息庫(kù)，整合形成“數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)”，在此基礎(chǔ)上使用聯(lián)機(jī)分析處理和數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)等，調(diào)用不同的算法進(jìn)行數(shù)據(jù)利用以實(shí)現(xiàn)輔助決策。決策支持平臺(tái)是構(gòu)建在三大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)基本的查詢、監(jiān)管與綜合分析，再基于大數(shù)據(jù)建立TS模型等，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘和利用。

（2）數(shù)據(jù)來(lái)源

根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)法、衛(wèi)生部統(tǒng)計(jì)相關(guān)制度遴選、形成指標(biāo)集，指標(biāo)集分為三大類：基本醫(yī)療、公共衛(wèi)生、醫(yī)療服務(wù)，指標(biāo)集的1級(jí)為宏觀統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，主要使用對(duì)象為市、區(qū)縣的衛(wèi)生局領(lǐng)導(dǎo)；2級(jí)指標(biāo)為微觀和具體的指標(biāo)，使用對(duì)象為業(yè)務(wù)主管部門。數(shù)據(jù)來(lái)源于“兩庫(kù)”，即電子病歷庫(kù)和健康檔案庫(kù)，平臺(tái)自動(dòng)抽取數(shù)據(jù)。

（3）系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，完成數(shù)據(jù)獲取，再使用ETL工具，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的規(guī)范化、標(biāo)準(zhǔn)化，最后從各種存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)中調(diào)用數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度分析、匯總，完成數(shù)據(jù)報(bào)表的生成［2］。采用聯(lián)機(jī)分析處理，允許管理決策人員對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入觀察，以實(shí)現(xiàn)決策支持系統(tǒng)的各種要求［3］。用ETL方案，對(duì)臟數(shù)據(jù)進(jìn)行改造或清洗，保證進(jìn)入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)是有效、一致和清潔的。

（4）系統(tǒng)功能特點(diǎn)

①GIS地圖：突發(fā)公共衛(wèi)生事件、傳染病事件可采用GIS地圖展現(xiàn)，該系統(tǒng)可以很直觀的描述事件分布，不同顏色標(biāo)識(shí)不同等級(jí)的事故，管理者不僅直觀的看到該事件在某個(gè)區(qū)域的分布，還能圈定某個(gè)區(qū)域繼續(xù)進(jìn)行深挖，了解該事件的詳細(xì)信息。

②信息儀表盤

讓領(lǐng)導(dǎo)置身在駕駛艙，以觀測(cè)各項(xiàng)指標(biāo)的運(yùn)行狀態(tài)。對(duì)于設(shè)定目標(biāo)值的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)可以通過(guò)儀表盤來(lái)展現(xiàn)，如藥占比、抗生素占藥品費(fèi)用比，根據(jù)國(guó)家和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，結(jié)合自身需求，設(shè)定安全值、預(yù)警值、報(bào)警值等，方便業(yè)務(wù)人員清晰、直觀掌握整體情況［4］。

③監(jiān)控預(yù)警功能

建立數(shù)據(jù)質(zhì)量控制管理體系，這是對(duì)數(shù)據(jù)深挖和關(guān)聯(lián)性分析的一種技術(shù)，如對(duì)出現(xiàn)異常值或危急值的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)警提示，在線監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)質(zhì)量，這不僅提示管理者要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行核實(shí)，也提醒要采取有針對(duì)性的防控措施。

④數(shù)據(jù)多維度分析

對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行趨勢(shì)分析，旨在了解該區(qū)域某時(shí)間段內(nèi)的數(shù)據(jù)走向，如費(fèi)用趨勢(shì)分析、門急診人次分析等；根據(jù)業(yè)務(wù)管理需要，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行同環(huán)比分析，如標(biāo)本類型感染例數(shù)、醫(yī)療收入分析等，多個(gè)角度、多個(gè)維度進(jìn)行對(duì)比，讓管理者從數(shù)據(jù)分析中找到規(guī)律和價(jià)值，從而為大數(shù)據(jù)利用打下基礎(chǔ)。

（5）使用效果

①建立TS、灰色等數(shù)據(jù)模型，對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘利用。目前上傳到平臺(tái)的健康檔案數(shù)據(jù)條數(shù)有222萬(wàn)條，電子病歷數(shù)據(jù)條數(shù)有233萬(wàn)條，可以利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘、利用，如某段時(shí)間內(nèi)新生兒肺部疾病呈明顯上升趨勢(shì)，一個(gè)基于出院病例的TS模型，對(duì)于住院費(fèi)用、住院天數(shù)、診斷和轉(zhuǎn)歸預(yù)測(cè)都有較大的意義。

大型醫(yī)院醫(yī)療費(fèi)用數(shù)據(jù)上傳較完整，可基于費(fèi)用數(shù)據(jù)建立灰色模型，試用對(duì)數(shù)變換方法對(duì)按時(shí)間順序收集的醫(yī)療費(fèi)用結(jié)構(gòu)成分?jǐn)?shù)據(jù)做非線性降維處理，然后對(duì)降維后的數(shù)據(jù)建立GM模型，來(lái)預(yù)測(cè)醫(yī)療費(fèi)用結(jié)構(gòu)的未來(lái)數(shù)據(jù)，試圖在預(yù)測(cè)醫(yī)療費(fèi)用變化趨勢(shì)，控制醫(yī)療費(fèi)用增長(zhǎng)方面有積極作用。［5-7］

②數(shù)據(jù)真實(shí)性更強(qiáng)，提高了數(shù)據(jù)利用質(zhì)量。從“兩庫(kù)一平臺(tái)”中自動(dòng)抓取數(shù)據(jù)，避免了數(shù)據(jù)造假和人工統(tǒng)計(jì)的差異，對(duì)于提高數(shù)據(jù)質(zhì)量有很大幫助，據(jù)統(tǒng)計(jì)，自決策系統(tǒng)上線后，數(shù)據(jù)差錯(cuò)率降低了4.2%，數(shù)據(jù)真實(shí)性提高后，可信度也增強(qiáng)，信息掌握更加及時(shí)、透明，科學(xué)決策的時(shí)間更短。

③適時(shí)在線監(jiān)測(cè)，提高科學(xué)的衛(wèi)生決策能力?；鶎俞t(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)的電子病歷和健康檔案不斷變化，決策支持系統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)也在同步更新。業(yè)務(wù)主管部門及決策者通過(guò)監(jiān)測(cè)部分關(guān)鍵指標(biāo)，掌握區(qū)域內(nèi)醫(yī)療衛(wèi)生事件分布及發(fā)展趨勢(shì)，如了解疾病構(gòu)成、傳染病分布及突發(fā)公共衛(wèi)生事件級(jí)別等，對(duì)于提高科學(xué)的衛(wèi)生決策能力有重要意義。

討 論

由于各醫(yī)療機(jī)構(gòu)建立業(yè)務(wù)系統(tǒng)的時(shí)間有早有晚，特別是需要做區(qū)域數(shù)據(jù)交互的電子病歷結(jié)構(gòu)化程度未有認(rèn)可度較高的標(biāo)準(zhǔn)。加之，各區(qū)縣衛(wèi)計(jì)委對(duì)醫(yī)政管理的要求不一，許多環(huán)節(jié)未有健全的機(jī)制來(lái)保障源頭數(shù)據(jù)的質(zhì)量，數(shù)據(jù)需要在底層進(jìn)行復(fù)雜的清洗、轉(zhuǎn)化，很多時(shí)候都需要人工估計(jì)和補(bǔ)填，大大降低了數(shù)據(jù)可信度。但隨著信息化標(biāo)準(zhǔn)體系在醫(yī)療機(jī)構(gòu)的貫徹落實(shí)，隨著信息系統(tǒng)融合和交付技術(shù)的日趨成熟、完善，相信這些問(wèn)題都將得到陸續(xù)解決，管理者也能通過(guò)區(qū)域衛(wèi)生信息平臺(tái)展現(xiàn)的數(shù)據(jù)，進(jìn)一步深度挖掘和利用，最終提高科學(xué)決策的水平。

［1］鄭萬(wàn)松，黃志中，杜戰(zhàn)偉，等.基于HIS的醫(yī)院管理決策支持系統(tǒng)設(shè)計(jì)研究.醫(yī)療衛(wèi)生裝備，2009，30（9）53.

［2］衛(wèi)生部.2010年基于電子健康檔案、電子病歷、門診統(tǒng)籌管理的基層醫(yī)療衛(wèi)生信息系統(tǒng)試點(diǎn)項(xiàng)目技術(shù)方案（衛(wèi)辦綜函〔2011〕105號(hào)）.2011-2-11.

［3］冷波.基于BI的醫(yī)院數(shù)字化智能管理系統(tǒng)設(shè)計(jì).醫(yī)療衛(wèi)生裝備，2013，34（6）42-43.

［4］李凈，張范，張智江.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與電信客戶分析.信息通信技術(shù)，2009，1（5）：43-47.

［5］楊婷，王玉貴，楊丹.基于灰色成分?jǐn)?shù)據(jù)模型的醫(yī)療費(fèi)用結(jié)構(gòu)變動(dòng)趨勢(shì)預(yù)測(cè)研究.中國(guó)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)，2011，28（1）：58-59.

［6］施紅英，沈毅，何凡.多水平模型在住院費(fèi)用影響因素分析中的應(yīng)用.中國(guó)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)，2006，23（5）：397-398.

［7］張皓，戚曉東，徐勇.運(yùn)用S1模型評(píng)估甲型H1N1流感暴發(fā)的控制措施.中國(guó)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)，2014，31（5）：756-757.

郭海強(qiáng)）

重慶市科技攻關(guān)計(jì)劃項(xiàng)目（cstc2010ggcx001）；重慶市衛(wèi)生

計(jì)生委醫(yī)學(xué)科研重點(diǎn)項(xiàng)目（2015ZDXM026）