醫(yī)院信息化建設(shè)中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的現(xiàn)狀分析和前景展望

鄒陽

摘要：近些年來，隨著醫(yī)院信息化建設(shè)的快速發(fā)展，各大醫(yī)院管理層在主要科室啟用了很多大型智能信息管理系統(tǒng)，輔助醫(yī)療工作者提高醫(yī)療環(huán)節(jié)的服務質(zhì)量和工作效率，促進醫(yī)院提升自我管理水平。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為醫(yī)療信息化建設(shè)的重要組成部分，目前的實際應用仍然處于初步階段，醫(yī)療行業(yè)整體的數(shù)據(jù)利用率依然偏低。本文正是對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的現(xiàn)狀進行初步地分析和展望。

關(guān)鍵詞：醫(yī)院信息化；數(shù)據(jù)挖掘；分析和展望

中圖分類號：TP311.13 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2018）01-0233-02

1 醫(yī)院信息化建設(shè)概述

21世紀以來，由于信息時代的高速發(fā)展，社會對于信息技術(shù)的需求日益增長。國家對未來醫(yī)院的發(fā)展提出了新要求，規(guī)定醫(yī)院合理地使用網(wǎng)絡技術(shù)，加快醫(yī)院信息化系統(tǒng)的建設(shè)，促進醫(yī)院管理模式的改革。[1]因此，各大醫(yī)院順應信息化時代的要求，不斷推進信息化建設(shè)。目前，各大醫(yī)院的信息系統(tǒng)主要包括了醫(yī)院信息管理系統(tǒng)HIS；臨床信息系統(tǒng)CIS；影像歸檔和通信系統(tǒng)PACS；放射科信息管理系統(tǒng)RIS；檢驗科實驗室信息管理系統(tǒng)LIS；電子病歷EMR等大型醫(yī)療信息系統(tǒng)。

2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)簡述

2.1 含義

數(shù)據(jù)挖掘一般是指從大量的數(shù)據(jù)中通過算法搜索隱藏于其中信息的過程。數(shù)據(jù)挖掘通常與計算機科學有關(guān)，并通過統(tǒng)計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統(tǒng)和模式識別等諸多方法來實現(xiàn)上述目標。在醫(yī)療行業(yè)，數(shù)據(jù)挖掘包括了統(tǒng)計分析，對醫(yī)院現(xiàn)有資源的配置以及規(guī)劃情況、醫(yī)療質(zhì)量及經(jīng)營情況進行了解，為醫(yī)院的最終決策提供第一手信息和科學性依據(jù)。[2]

2.2 意義

隨著醫(yī)院信息化建設(shè)地不斷深入，醫(yī)院數(shù)據(jù)庫中逐步積累了大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)，醫(yī)院管理層和臨床工作者如何在大量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)并挖掘出高價值的信息逐步成為未來醫(yī)院信息化建設(shè)的重點和難點。采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以有效地發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)信息并挖掘信息中的深度規(guī)律，提高醫(yī)院管理者的管理水平，滿足臨床的科研需求。

3 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的現(xiàn)狀

目前，HIS中可以反映醫(yī)院門急診和住院的工作量和基本變化趨勢。 CIS中體現(xiàn)門急診醫(yī)生的工作量、用藥量、處方、檢驗、檢查和門診人次等相關(guān)的統(tǒng)計和變化趨勢，以及各個病區(qū)住院病人的醫(yī)療保險結(jié)算類型、疾病診斷和護理狀況的統(tǒng)計和占比。EMR中反映醫(yī)院各病種的主要占比和變化情況。在醫(yī)院企業(yè)資源管理系統(tǒng)HERP中反映醫(yī)院的各種耗材使用量和占比情況等。

4 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的分析

4.1 臨床應用

目前，臨床的數(shù)據(jù)資源豐富，但是運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進行醫(yī)療數(shù)據(jù)分析的研究依然處于初步階段。由于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)需要采用各種數(shù)學模型和工具，要求臨床工作者學習數(shù)據(jù)處理軟件的使用和基本的數(shù)學模型等知識，阻礙了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的推廣和使用。最近幾年，部分高校醫(yī)學院開設(shè)了醫(yī)院數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)課程，醫(yī)學研究者開始接受并了解相關(guān)數(shù)據(jù)挖掘知識，推動了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在實際臨床中的應用。[3]

4.2 醫(yī)院管理

現(xiàn)階段，經(jīng)過多年的運營管理，各大醫(yī)院已經(jīng)擁有龐大的數(shù)據(jù)庫，但是缺乏相應的技術(shù)手段對數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進行整理和分析，很難從大數(shù)據(jù)中提取高價值深層次的關(guān)系和規(guī)則，無法預測未來可能的趨勢，制定更好的管理策略。

5 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的前景展望

在醫(yī)療領(lǐng)域，數(shù)據(jù)挖掘的應用仍然處于初步階段。因此，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)院管理、臨床研究和成本效益等領(lǐng)域，有著廣闊的發(fā)展空間。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，建立數(shù)據(jù)模型，研究相關(guān)的職業(yè)病和疾病概率，挖掘更深層的疾病關(guān)聯(lián)。在內(nèi)部管理方面，用于預測工作量，利用相關(guān)模型對未來門診和住院工作量進行預測。便于醫(yī)院優(yōu)化人員配置，合理制定工作計劃，提升整體的工作質(zhì)量。[4]

5.1 臨床研究

（1）疾病分析。對一些常見的重大疾病進行橫向和縱向?qū)Ρ?，分別進行特征空間的采樣，采用與數(shù)據(jù)挖掘目標相關(guān)的若干屬性建立數(shù)據(jù)模型，讓醫(yī)務人員對模型產(chǎn)生的數(shù)據(jù)結(jié)論進行分析，提高病情預測的準確度。對單病種患者的病情、治療方案、住院天數(shù)等因素進行分析，為醫(yī)療管理提供依據(jù)，協(xié)助醫(yī)生及時總結(jié)經(jīng)驗，確定最佳的治療方案。

（2）疾病預防。根據(jù)分類算法的特性，建立各病種相關(guān)的分類算法模型，特別是針對各種常見慢性疾病的預防，通過算法模型地不斷優(yōu)化，提高疾病預測的準確度。

（3）疾病區(qū)分。通過醫(yī)學變量指標和某些疾病之間的相關(guān)關(guān)系，探究某些變量因子對特定疾病的影響權(quán)重，可以區(qū)分兩種相似度很高的疾病，通過醫(yī)學指標發(fā)現(xiàn)兩者的區(qū)別。

（4）研究并發(fā)癥。從醫(yī)院數(shù)據(jù)庫中大量隨機的數(shù)據(jù)中找到強關(guān)聯(lián)的關(guān)系，在某種疾病發(fā)現(xiàn)的前提下，另一種疾病的發(fā)生具有很高的概率，通過聚類算法可以明確兩種或者多種疾病之間的因果關(guān)系，輔助臨床醫(yī)生進行及時的治療。[5]

5.2 醫(yī)院管理

（1）費用分析。通過分析醫(yī)院、科室乃至各病區(qū)病人的費用，分析并挖掘病人費用狀況。病人費用分析包括病人的構(gòu)成分析、同期費用對比分析、單病種的住院費用分析等方面。協(xié)助醫(yī)院調(diào)控費用比例，探究醫(yī)療費用項目構(gòu)成的合理性，使醫(yī)院管理者有針對性地控制醫(yī)療費用。同期費用對比分析，按照不同時間準度，對于各個科室或者病區(qū)同期各種費用進行分析對比，并以各種專業(yè)報表、視圖反映給醫(yī)院管理者，促進醫(yī)療資金的使用更加合理有效。

（2）成本分析。將醫(yī)院數(shù)據(jù)提取到數(shù)據(jù)倉庫，對醫(yī)院的成本效益狀況進行全面的分析，觀察各個藥品的庫存動態(tài)趨勢，醫(yī)院統(tǒng)計的藥品和主要供應商，分析藥品的庫存量，合理控制庫存，加快資金周轉(zhuǎn)速度，保證合理存量，有效規(guī)范醫(yī)療用品使用，分析醫(yī)院年財務資金的增長速度并利用曲線擬合預測未來的資金需求，為未來決策和資源有效配置提供依據(jù)。

（3）患者分析。采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對病人的職業(yè)、年齡、身份、所在地區(qū)等特征進行分析，發(fā)現(xiàn)某些疾病與年齡、性別、居住地、職業(yè)、生活習慣等因素的關(guān)系。[6]

6 結(jié)語

在響應國家號召大力發(fā)展醫(yī)院信息化的過程中，醫(yī)院信息中心數(shù)據(jù)庫產(chǎn)生了大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)，使得過去簡單傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計方法，不能滿足醫(yī)院管理層和臨床工作者的數(shù)據(jù)需求，作為一門新興的學科，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的出現(xiàn)和發(fā)展為解決目前不斷增長的數(shù)據(jù)需求提供了技術(shù)支持。但是，我國的醫(yī)療數(shù)據(jù)挖掘依然面臨很多問題，醫(yī)療領(lǐng)域相關(guān)利益錯綜復雜，實施效果也并非立竿見影。因此，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對于醫(yī)院管理和臨床科研的預測和分析，都需要經(jīng)過長時間的實踐檢驗。[7]

參考文獻

[1]馬方.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)院信息化中的應用探究[J].醫(yī)藥前沿，2016（35）：375-376.

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[3]張鵬.新形勢下如何轉(zhuǎn)變醫(yī)院信息化管理模式[J].電腦知識與技術(shù)，2016（5）：7-8+10.

[4]吳漢華.大數(shù)據(jù)時代中如何進行醫(yī)療數(shù)據(jù)挖掘與利用[J].硅谷， 2014（5）： 13+12.

[5]羅堃，代冕.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)療大數(shù)據(jù)中的應用研究[J].信息與電腦：理論版，2016 （6）：45-47.

[6]孔抗美，張瑩，李韶斌，趙紫奉.醫(yī)院醫(yī)療數(shù)據(jù)挖掘與分析[J].中國衛(wèi)生信息管理雜志， 2011（6）：29-33.

[7]張會會，馬敬東，邸金平.商業(yè)智能在醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域的應用[J].中國衛(wèi)生信息管理雜志， 2014（3）：255-259.