門診信息數據挖掘研究進展*

高馨，田杰，宋萍

(1.重慶醫(yī)科大學公共衛(wèi)生與管理學院/醫(yī)學與社會發(fā)展研究中心/健康領域社會風險預測治理協(xié)同創(chuàng)新中心,重慶市 400016;2.重慶醫(yī)科大學,重慶市 400016； 3.重慶醫(yī)科大學附屬兒童醫(yī)院病案統(tǒng)計科,重慶市 400016)

?

?信息管理?

門診信息數據挖掘研究進展*

高馨1，田杰2，宋萍3

(1.重慶醫(yī)科大學公共衛(wèi)生與管理學院/醫(yī)學與社會發(fā)展研究中心/健康領域社會風險預測治理協(xié)同創(chuàng)新中心,重慶市 400016;2.重慶醫(yī)科大學,重慶市 400016； 3.重慶醫(yī)科大學附屬兒童醫(yī)院病案統(tǒng)計科,重慶市 400016)

【摘要】隨著醫(yī)院信息化的不斷推進與發(fā)展，信息資源需求與利用匱乏之間的矛盾也日益突出。在我國對于信息的研究僅僅是停留在信息平臺的建設與搭建，對于信息資源的挖掘和應用研究很少，而大部分的信息研究還是以住院方面的為主。筆者從國內外對門診信息化的建設發(fā)展到門診數據的逐步利用情況進行了探索，希望從門診提供一個視角，能夠利用數據挖掘從門診積累的數據中分析出深層次的、高價值的信息，來為醫(yī)院甚至衛(wèi)生部門的各種決策提供支持和方向。

【關鍵詞】門診信息；數據挖掘；信息資源；醫(yī)院信息化

門診是醫(yī)療機構中接觸病人數量最多，影響范圍最廣的重要板塊，是醫(yī)院的服務窗口，關系到醫(yī)院的聲譽和形象。同時，它也體現(xiàn)著醫(yī)院的整體管理水平、醫(yī)療質量以及服務質量。更重要的是其存儲的大量的醫(yī)療及管理信息可以為疾病研究、醫(yī)院管理、醫(yī)療政策的制定提供豐富的研究數據，從而為提高全民健康水平提供科學依據。探索國內外門診信息的研究狀況以及大數據背景下門診數據挖掘方面的研究重點和方向，以期為門診信息挖掘相關的研究提供參考。

1國外研究狀況

1.1醫(yī)院管理信息系統(tǒng)(HIS)的發(fā)展

美國著名信息學教授Morris.Collen于1988年將醫(yī)院信息系統(tǒng)定義為：利用電子計算機和通訊設備，為醫(yī)院所屬各部門提供病人診療信息和行政管理信息的收集、存儲、處理、提取和數據交換的能力，并滿足所有授權用戶的功能需求。HIS注重的是患者的健康數據，通常包含門診、住院兩部分。早在20世紀60年代初，美國便開始了HIS的研究。著名的麻省總醫(yī)院開發(fā)的COSTAR系統(tǒng)是60年代初開始并發(fā)展至今仍在使用的大規(guī)模臨床病人信息系統(tǒng)。隨著計算機技術的發(fā)展，70年代HIS進入大發(fā)展時期，美日歐各國的醫(yī)院，特別是大學醫(yī)院及醫(yī)學中心紛紛開發(fā)HIS，成為醫(yī)藥信息學的形成和發(fā)展的基礎。70至80年代，美國的HIS產業(yè)已有很大發(fā)展。日本的HIS開發(fā)和應用始于70年代初，多數日本醫(yī)院是80年代以后才開始運用HIS工作的，但發(fā)展十分迅猛，主是以大型機為中心的醫(yī)院計算機系統(tǒng)。歐洲的HIS發(fā)展比美國稍晚，大多數是70年代中期和80年代開始的。

1.2信息化建設在門診的應用

美國利用門診數據進行了如下研究：嬰兒發(fā)燒不使用抗生素的門診管理研究[1]，研究結論得出，絕大多數1～2個月的發(fā)燒嬰兒都可以安全地在門診進行治療且不使用抗生素；成人惡性腫瘤發(fā)熱和中性粒細胞減少的抗菌預防用藥和門診管理[2]，該研究對中性粒細胞減少性腫瘤發(fā)熱和中性粒細胞減少的門診患者提供了抗菌素預防用藥參考；門診輔助治療的費用是否能節(jié)省國家開支[3]，研究得出，門診輔助治療雖然需要國家投入大量的衛(wèi)生資源，但總體上可以減少嚴重精神病患者的服務成本，對于不符合門診輔助治療資格的精神病患者，根據目標人群和當地的服務系統(tǒng)，可以自愿參加社區(qū)服務，隨著時間增加也能減少國家整體的服務價格；列出各項門診診療單價的影響[4]，研究得出，醫(yī)生開處方時為醫(yī)生列出各項診療費用單價可以減少患者總的診療費用；此外，還有門診治療28～89天發(fā)熱嬰兒肌肉注射頭孢[5]，流感對住院人次、門診人次和兒童抗生素療程的影響[6]等多方面的研究。瑞士利用門診數據進行了門診管理對急性胸痛和輕度心肌鈣蛋白濃度增加患者的安全性研究[7]；英國對痰液顏色與急性加重型COPD門診管理的關系進行了研究[8]；愛爾蘭的學者利用門診信息分析了內分泌學家和一般醫(yī)生對糖尿病患者門診護理的差異[9]；比利時學者對1997年至2009年門診喹諾酮類用藥進行研究，進而對歐洲抗生素消費進行監(jiān)測[10]。

2國內歷史階段

2.1門診信息化建設發(fā)展歷程

國內的門診信息化最早要追溯到20世紀70年代末20世紀80年代初，一些醫(yī)院利用單機操作，開始了門診收費的應用；到80年代中期，在部門局域網基礎上，進一步開發(fā)了門診計價與收費發(fā)藥系統(tǒng)；從90年代開始，由于“八五”課題和“金衛(wèi)”工程的開展，HIS進入到快速發(fā)展階段，醫(yī)院相繼在100M快速以太網上建立了較為完整的醫(yī)院信息系統(tǒng)，門診掛號系統(tǒng)、門診收費管理系統(tǒng)在此基礎上得到進一步的發(fā)展[11]。進入21世紀,特別是2003年SARS的突然暴發(fā)，進一步刺激了醫(yī)院信息系統(tǒng)的發(fā)展,尤其是門診信息系統(tǒng)、醫(yī)學圖像處理系統(tǒng)(PACS)、實驗室(檢驗科)系統(tǒng)(LIS)的建設以及門診病人標識碼(DI)的工作,主要解決了門診病人實名就診和醫(yī)學圖像傳遞的問題[12]。隨著無線網絡和移動計算技術的不斷發(fā)展，以及醫(yī)院信息化的不斷深入，開始向數字化醫(yī)院(E-hospital)、“三無”(無紙、無膠片、無線網絡)醫(yī)院不斷邁進，使區(qū)域醫(yī)療衛(wèi)生信息化、遠程醫(yī)療、移動醫(yī)療等成為可能。

2.2門診信息數據積累

隨著門診信息化的逐步建立，門診信息記錄的載體實現(xiàn)了從紙質到電子化的轉變。最初的門診數據僅僅是被儲存、收集到相應的數據庫中，只起著記錄的作用。隨后逐步實現(xiàn)了從信息的局部傳輸到大范圍的信息共享。門診信息系統(tǒng)的逐漸發(fā)展，數據類型也發(fā)生了很大的變化，從以文本信息為主，發(fā)展到現(xiàn)在包括文本、結構化文本、圖片、影像等多樣的信息數據。目前醫(yī)院信息系統(tǒng)內已經存儲了海量的信息數據，為門診醫(yī)療信息大數據的開發(fā)和應用提供了可能。

2.3門診信息數據利用歷史進程

2.3.1統(tǒng)計利用階段。隨著醫(yī)院信息化的發(fā)展和醫(yī)院管理方面的需要，信息數據也在逐步得到利用。從20世紀80年代末開始到90年代，就陸續(xù)開始在利用門診數據。楊建南[13]對醫(yī)院的門診量進行了季節(jié)性的分析，易東等[14]對門診量進行預測，羅麗妮等[15]對門診醫(yī)師的工作量進行了統(tǒng)計分析，李偉等[16]進行了關于門診項目成本及收費的研究。

2000年以后，隨著醫(yī)院市場經濟弊端的突顯，各地醫(yī)療資源發(fā)展的不平衡，造成國內大型綜合性醫(yī)院普遍存在“三長一短”的突出問題，并已經成為門診醫(yī)療服務中的主要矛盾。因此，對門診業(yè)務流程進行優(yōu)化重組，是業(yè)界認可的提升門診就診效率、規(guī)范醫(yī)療業(yè)務管理、提高門診醫(yī)療服務質量的有效方式[17]。例如,通過對門診、臨床科室工作量以及醫(yī)療設備使用率等情況的統(tǒng)計分析和審核,可以從側面反映出醫(yī)院的發(fā)展規(guī)模以及服務水平[18]；通過門診病人的相關特點，統(tǒng)計門診病人投訴的原因分析[19]，統(tǒng)計門診變化量趨勢[20]，關于病人的疾病譜分析等。趙英等[21]分析了流程再造在門診靜脈輸液護理中的應用，任月紅等[22]分析了門診診療人次季節(jié)動態(tài)變化，賈茂俊[23]論述了門診藥房的管理。但這段時期對于門診信息的利用僅僅停留在利用統(tǒng)計分析的方法上，且數據量較小。

2.3.2門診信息化挖掘研究階段。2011 年 5 月，麥肯錫公司在大數據的報告中首次提出大數據的概念[24]，而后，大數據迅速成為政府、科技等各個行業(yè)關注的熱點。醫(yī)療領域也不例外，醫(yī)院的生存發(fā)展靠的是正確的決策，而決策的基礎是信息。大數據時代下，對于海量數據，無法再用統(tǒng)計的方法來進行，數據挖掘逐漸替代傳統(tǒng)的統(tǒng)計，成為研究數據的重要手段和方法，對于門診信息的利用和挖掘也更為深入和有效。

目前，國內已經有許多醫(yī)院利用門診數據結合數據挖掘方法進行了相關的研究和應用。李運明等[25]利用ARIMA模型對某三甲醫(yī)院3年的門診患者數據進行了擬合評價，預測了未來2年的門診量，為門診管理決策提供依據。傅翔等[26]對某門診處方數據進行了分析，利用數據挖掘軟件PASW?Modeler13，建立Apriori關聯(lián)分析模型，挖掘處方中藥物之間的關聯(lián)規(guī)則，發(fā)現(xiàn)藥物與年齡、醫(yī)保、疾病類型之間的關系。韓蓉等[27]對醫(yī)院門診用藥的合理性進行了分析，從海量的醫(yī)療數據中找出門診各科室醫(yī)生、處方金額、藥品用量、是否醫(yī)保政策允許范圍藥品等之間的關聯(lián)規(guī)則，找出門診用藥可能存在的問題。

左嵩等[28]以聚類方法進行數據挖掘建模，對門診就診數據中包括年齡、性別、病人類型、就診日期時間、掛號代碼和醫(yī)生工號等有用字段進行挖掘，從而對病人的年齡結構、病人類型、診斷結果、門診時間以及病人所選擇就診醫(yī)生的情況進行了分析。羅衡郴等[29-30]通過使用關聯(lián)規(guī)則中的Apriori算法，挖掘出門診電子病歷系統(tǒng)中的門診處方，尋找到門診處方中常用藥物的聯(lián)合配伍。之后進一步采用FP-Growth算法從中挖掘出隱含在其中的醫(yī)療診斷規(guī)則和模式，進行了處方和藥物關聯(lián)規(guī)則的分析，尋找出了常用藥物配合聯(lián)伍、疾病診療方案、醫(yī)生用藥偏好、病患的辯證施治等各類模式，供臨床、科學研究和醫(yī)院管理使用。郝璐等[31]基于ODS數據集成信息資源庫的多維聯(lián)機分析(OLAP)門診醫(yī)生工作站病人診斷信息，通過對門診病人就診病種填寫情況監(jiān)測，制定措施，獲得準確門診病種，掌握門診優(yōu)勢學科和優(yōu)勢病種，合理調整門診資源配置。楊海青[32]對于門急診就醫(yī)趨勢、門診病人疾病譜分析、門急診病人人次進行了相應的數據挖掘分析，為門診管理工作提供了參考依據。

3研究方向展望

3.1信息數據標準化

目前醫(yī)院的系統(tǒng)如HIS、LIS、RIS、CIS、PACS等系統(tǒng)都是事務性數據庫，它們對于醫(yī)院流程規(guī)范、工作效率的提高等起著不可替代的作用。但由于缺乏統(tǒng)一的標準，使得多個數據庫之間關聯(lián)分析存在很大的問題。制訂和實施全國統(tǒng)一的信息標準，使醫(yī)院管理系統(tǒng)之間實現(xiàn)無縫連結和運行是接下來首先應該研究解決的問題。另一方面，對于一些重要字段，盡管有標準但沒有強制統(tǒng)一運行，比如疾病診斷，盡管全國已經有統(tǒng)一的ICD-10編碼字典庫，但衛(wèi)生行政部門沒有對醫(yī)院提出應對門診疾病診斷進行標準化編碼的要求。沒有統(tǒng)一的標準，將很難實現(xiàn)疾病數據的交換、共享和統(tǒng)計。而對于門診病人疾病的研究將是醫(yī)院研究的重要領域。

3.2區(qū)域平臺共享與協(xié)同

英國、美國、加拿大、澳大利亞等一些國家先后投入巨資，開展了國家和地方級以電子健康檔案和電子病歷數據共享為核心的區(qū)域性衛(wèi)生信息化建設。這些舉措的主要推動力來自于倫理上的需求——最大限度地保證公民的醫(yī)療質量和安全，以提升整體醫(yī)療服務質量、提高醫(yī)療服務可及性、降低醫(yī)療費用、減少醫(yī)療風險。區(qū)域平臺的共享與協(xié)同理應成為下一步醫(yī)療信息領域的重點研究方向，而前提條件是所有患者的健康檔案必須是電子化的。

3.3智能健康顧問

隨著未來醫(yī)療模式的改變，逐漸傾向于“4P”：可預見性(Predictive)、可預防性(Preventive)、個人化(Personalized)、參與性(Participatory)，醫(yī)生的角色也將發(fā)生變化，醫(yī)療重心將轉移到預見性和預防性方面，大數據時代的到來，使得與傳統(tǒng)門診相比，醫(yī)務人員所做的很多如檢查、診斷、開藥、護理、回訪等工作，可能被大量的傳感器、成千上萬的數據點、實時的遠程數據分析等行為代替[33]。所以，未來的數據挖掘，將更傾向于從預防和自身健康管理的角度來進行，即每個人往往都可能是一個巨大的數據源，其本身縱向的數據量能夠為其提供很好的健康參考及預防提示，那么在一定程度上就能起到疾病的預防和防控作用。這無疑也是醫(yī)療衛(wèi)生領域研究的重要方向。

3.4新的醫(yī)療管理流程再造

基于海量數據的挖掘，除產生掛號信息流、診斷信息流、醫(yī)技管理信息流、處方處理信息流還會增加收費、候診管理、健康服務、科研等大量的管理信息流，在這些大量的信息資源中，隱藏著巨大的信息寶庫值得去挖掘。大數據支撐下的全新的門診流程再造將更加科學、有效。

縱觀國內外對于門診信息的利用研究，最初僅是對數據進行管理，采用傳統(tǒng)數據統(tǒng)計，之后開始從某一個方面或者局部某一個領域去展開進行挖掘研究，所獲得的信息也往往有限，只能夠在其研究領域發(fā)揮作用。門診信息中存在很多空白部分等待去被挖掘研究。而隨著信息數據的日積月累，以及數據挖掘技術的出現(xiàn)，大數據背景下的門診醫(yī)療研究將成為可能和趨勢，并具有極大的意義。

參考文獻

[1]Baker MD,Bell LM,Avner JR.Outpatient management without antibiotics of fever in selected infants[J].N Engl J Med,1993,329(20):1437-1441.

[2]Flowers CR,Seidenfeld J,Bow EJ,et al.Antimicrobial prophylaxis and outpatient management of fever and neutropenia in adults treated for malignancy: American Society of Clinical Oncology clinical practice guideline[J].J Clin Oncol,2013,31(6):794-810.

[3]Swanson JW,Van Dorn RA,Swartz MS,et al.The cost of assisted outpatient treatment: can it save states money?[J].Am J Psychiatry,2013,170(12):1423-1432.

[4]Tierney WM,Miller ME,McDonald CJ.The effect on test ordering of informing physicians of the charges for outpatient diagnostic tests[J].N Engl J Med,1990,322(21):1499-1504.

[5]Baskin MN,O'Rourke EJ,Fleisher GR.Outpatient treatment of febrile infants 28 to 89 days of age with intramuscular administration of ceftriaxone[J].J Pediatr,1992,120(1):22-27.

[6]Neuzil KM,Mellen BG,Wright PF,et al.The effect of influenza on hospitalizations,outpatient visits,and courses of antibiotics in children[J].N Engl J Med,2000,342(4):225-31.

[7]Meune C,Reichlin T,Irfan A,et al.How safe is the outpatient management of patients with acute chest pain and mildly increased cardiac troponin concentrations?[J].Clin Chem.2012,58(5):916-924.

[8]Stockley RA,O'Brien C,Pye A,et al.Relationship of sputum color to nature and outpatient management of acute exacerbations of COPD[J].Chest,2000,117(6):1638-1645.

[9]O′Donnell M,de Siún A,O'Mullane M,et al.Differences in the structure of outpatient diabetes care between endocrinologist-led and general physician-led services[J].BMC Health Serv Res.2013,13:493.

[10]Adriaenssens N,Coenen S,Versporten A,et al.European Surveillance of Antimicrobial Consumption (ESAC): outpatient quinolone use in Europe (1997-2009)[J].J Antimicrob Chemother,2011,66(S6):47-56.

[11]賽迪顧問.醫(yī)院信息化發(fā)展調查研究報告[R].www.ccidnet.com.

[12]何雨生.2003年醫(yī)療衛(wèi)生領域信息化進展[J].中國醫(yī)院,2004,(10):7-11.

[13]楊建南.醫(yī)院門診工作量的季節(jié)性分析[J].中國衛(wèi)生統(tǒng)計,1991,(5):46.

[14]易東,尹全煥.改進的單段函數殘差辨識法在醫(yī)院門診工作量預測中的應用[J].中國醫(yī)院管理,1992,(10):28-30.

[15]羅麗妮,蔡巧玲.醫(yī)院門診醫(yī)師工作量統(tǒng)計現(xiàn)狀分析[J].中國衛(wèi)生統(tǒng)計,1994,(2):64.

[16] 李偉,陳浩.門診項目成本與收費研究[J].中國社會醫(yī)學,1994,(4):61-62.

[17]劉劍鋒，周來新.信息技術在門診的綜合應用與體會[J].中國數字醫(yī)學，2011,6(4):99-101.

[18]季燕.醫(yī)院信息統(tǒng)計作用分析[J].現(xiàn)代經濟信息,2015,(1):99.

[19]陳木蓮，梁潔萍.339例門診病人投訴原因分析[J].現(xiàn)代醫(yī)院，2011,11(3):123-124.

[20] 李海燕，張徐龍.2000—2009年門診量變化趨勢分析[J].中國病案，2011,12(6):60-61.

[21]趙英,杜小芳.流程再造在門診靜脈輸液護理中的應用體會[J].浙江醫(yī)學教育,2007,(2):29-30,57.

[22]任月紅,趙曉娟,張雅瓊.門診診療人次季節(jié)變化動態(tài)分析[J].中國病案,2008,(1):28-29.

[23]賈茂俊.門診藥房的管理[J].內蒙古醫(yī)學雜志,2009,(S4):177-178.

[24]James M,Michael C,Brad B,et al.The next frontier for innovation,competition,and productivity[R/OL].[2015-10-15].http:∥www.mckinsey.com/Insights/Business_Technology/Big_data_The_next_frontier_for_innovation.

[25]李運明，吳凡.某三甲綜合醫(yī)院門診量ARIMA預測分析[J].中國病案,2014,15(8):53-55.

[26]傅翔，陳盛新，楊樟衛(wèi).門診處方藥物關聯(lián)的數據挖掘[J].藥學實踐雜志,2011,29(2):131-135.

[27] 韓蓉，吳俊.基于數據挖掘技術的門診合理用藥分析[J].中國醫(yī)療設備,2014,29(4):48-50.

[28]左嵩，張雄，劉禮德.基于數據挖掘的門診信息資源分析[J].現(xiàn)代生物醫(yī)學進展，2013,13(23):4568-4573.

[29]羅衡郴，周曉輝.Apriori算法在電子病歷門診處方系統(tǒng)中的應用[J].廣西工學院學報，2009,20(3):66-69.

[30]羅衡郴，周曉輝.FP-Growth算法在電子病歷挖掘中的應用[J].大眾科技，2010(12):26-28.

[31]郝璐，姚遠，劉建超，等.基于OLAP的門診醫(yī)生工作站診斷信息分析[J].中國醫(yī)院,2009,13(1):65-66.

[32] 楊海青.數據挖掘技術在醫(yī)院管理中的應用[J].中華醫(yī)院管理雜志,2005,21(7):497-499.

[33]解丹，郝星星，毛樹松,等.基于大數據的門診信息流重構及其發(fā)展趨勢探討[J].湖北中醫(yī)雜志,2014,36(11):80-81.

(編輯馬蘭)

*基金項目：重慶醫(yī)科大學醫(yī)學信息學院院級課題(2014A001)

【中圖分類號】R197

【文獻標識碼】A

【文章編號】1672-4232(2016)01-0075-04

【DOI編碼】10.3969/j.issn.1672-4232.2016.01.025

通信作者：宋萍(1973-)，女,高級統(tǒng)計師，主任;研究方向：醫(yī)院病案管理與醫(yī)院統(tǒng)計。

收稿日期：2015-11-05

Development of the Study on Outpatient Information Data Mining

GAO Xin1,TIAN Jie2,SONG Ping3

(1.School of Public Health and Management/Research Center for Medicine and Social Development/Innovation Center for Social Risk Governance in Health，Chongqing Medical University,Chongqing 400016,China； 2.Chongqing Medical University,Chongqing 400016,China; 3.Medical Records and Statistics Room,Children′s Hospital of Chongqing Medical University,Chongqing 400016,China)

【Abstract】With the advancement and development of hospital informatization,the contradiction between the demands for information resources and deficient utilization of the resources is increasingly prominent.Information study rests on the establishment of information platform in our country.Least study was on information excavation and its application while much was on hospitalization.Therefore,this article explores the construction and development of outpatient informatization,and the gradual application of outpatient data.It is expected that an outpatient view angle can be helpful in discovering deep-seated and highly valuable information from development among the accumulated outpatient data,which provides support and direction for hospitals and health sectors making various decisions.

【Key words】outpatient information;data mining;information resources;hospital informatization