龔林峰

摘要：從醫(yī)院實際情況出發(fā)，基于B/S架構設計通用數據挖掘系統，進行技術分析后形成多維度、可視化的WEB應用。以數據挖掘系統為載體，就數據梳理、統一標準、建立倉庫、整合應用、多維分析以及初步運行效益與后續(xù)發(fā)展規(guī)劃進行了初步的探討。

關鍵詞：WEB；數據挖掘；醫(yī)院管理

中圖分類號：TP311 文獻識別碼：A 文章編號：1009-3044（2015）08-0001-02

1 引言

數據挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但有時潛在有用的信息和知識的過程[1]。隨著信息化建設步伐的不斷加快，各式應用需求不斷涌現，給提升醫(yī)院信息化建設水平帶來了難得的機遇。在長期的應用過程中，我院積累了大量的原始數據，包括定量數據（如化驗結果、就診病人體征、財務數據等）和定性數據（如B超、CT等醫(yī)學影像數據；病人身份記錄、病癥描述、診斷結果等的文字信息）等，但是各類數據分別存在異構的數據庫中，存在統計標準不一、數據分散、接口眾多等問題也給醫(yī)院信息化管理也帶來了極大的挑戰(zhàn)[2]。為充分利用數據資源，為醫(yī)院科學管理提供支持，需建立數據挖掘技術方便數據利用。

2 目前醫(yī)院信息化建設現狀

目前醫(yī)院運用Oracle、Sql Server兩種關系型數據庫資源，建立了以醫(yī)院信息管理系統（Hospital Information System簡稱HIS）為核心的基礎運行管理系統，以電子病歷（EMR，Electronic Medical Record簡稱EMR）、手術麻醉系統、實驗室信息系統（Laboratory Information System 簡稱LIS）、醫(yī)學影像歸檔和通信系統（Picture Archiving and Communication Systems簡稱PACS）為支撐的臨床醫(yī)療業(yè)務管理系統，和以人力資源管理、物資物流管理、經濟核算管理等系統為輔助的行政管理系統，并從2012年起開啟了數據利用方向的基礎性探索。

但是這些應用系統結構各異，數據資源的分散、異構，而且信息系統供應商是多個廠商共存，大量的業(yè)務系統之間存在網狀的接口關系，造成系統的維護和升級變動非常困難和復雜。因此，急需建設一個統一的系統集成平臺，用于連接醫(yī)院內各業(yè)務信息系統進行數據交換，實現不同系統間業(yè)務功能整合和信息共享。

3 數據挖掘系統建設方案設計

本方案基于B/S架構設計，從醫(yī)院各信息系統鉆取數據，進行技術分析后形成多維度、可視化的WEB應用，結構圖如圖1所示。

本方案利用統計報表對數據資源進行梳理，各統計報表按照“醫(yī)院運營管理”和“科室專題”兩個維度來劃分。

醫(yī)院運營管理維度下，第一層分為醫(yī)院運行分析、績效指標分析、成本數據分析、工作量統計等不同大類；第二層在各大類下，設計不同組別，如醫(yī)院運行分析下分成了門（急）診業(yè)務分析、住院業(yè)務分析、手術情況分析等；第三層在各組別下設計底層報表，如住院業(yè)務分析組下，設計出入院數據分析、出院結算數據分析、住院均次費用分析、平均住院天數分析等報表。

科室專題維度下，第一層分成醫(yī)務科、藥劑科、財務科、檢驗科、血液科、院感科、門診辦公室等大項；第二層，每個大項下又設計不同業(yè)務需求的報表，如醫(yī)務科下包含門診抗生素使用分析、醫(yī)療質量監(jiān)測報表、門診藥品指標考核、住院藥品指標考核等。

通過上述對數據自上而下，由粗到細地報表設計，鉆探并梳理了存在于各異構系統中的數據資源。

通過對醫(yī)院管理者的決策需求以及各業(yè)務科室具體業(yè)務需求的調查，在統計分析各報表的基礎之上，確定創(chuàng)建數據倉庫的主題。以住院病人這一主題為例，選擇星型模式建立住院病人記錄模型，本模型由住院病人記錄（事實表）以及病人、病種、時間、工作人員等維表（小表）所組成。其中事實表用于存放大量關于住院病人的事實數據（數量數據），通常都很大，而且非規(guī)范化程度很高。維表用于存放描述性數據，它是圍繞事實表建立的較小的表。在此基礎上，還需經過數據提取、多維數據庫創(chuàng)建、多維數據分析等過程才能完成數據倉庫的創(chuàng)建。

構建醫(yī)院數據倉庫既是要將分散在各系統的數據集中到一個倉庫當中，后續(xù)針對數據倉庫，我們可以進行主題集市的數據分類利用。數據倉庫的數據資源通過準實時（間隔3秒左右）的方式，由各系統系統匯聚而來。

數據倉庫的數據資源，并不會直接用于數據分析應用。部署數據整合應用（ETL系統）的目的就是將數據資源通過既定的規(guī)則、邏輯進行數據清洗、轉換并加載到分析庫的過程。

引入OLAP多維分析模型技術，將各分析主題的數據視角維度化[2]。利用OLAP分析模型靈活的應用特點，給用戶提供自主拖拽組合、隨需切片過濾、按層次鉆透明細鏈接的數據掘進途徑。

OLAP的核心是“維”這個概念?！熬S”是一種視角，是一個判斷、說明、評價、和確定一個事物的多方位、多角度、多層次的條件和概念。通過把一個實體的多項重要的屬性定義為多個維，使用戶能多不同維上的數據進行動態(tài)的多維快速訪問和分析。以我院數據挖掘系統中的掛號數據分析報表為例，其可選的維度就有“匯總日期”、“醫(yī)生”、“掛號方式”、“是否急診”、“病人性質”、“病人來源”、“掛號科室”、“預約類別”等14個，終端用戶可根據不用的需求選擇不同的維度，迅速的讀取滿足需求的報表。

4 數據挖掘系統建設現狀及應用效果

我院整體上采用Oracle GoldenGate進行數據倉庫的構建，選擇ETL、BI系統進行數據整合與分析等利用。保證了后期項目能夠順利實施，也給數據利用的深入發(fā)展應用打下良好的基礎。

通過一個階段的推進，我院建成了以運營管理數據、臨床醫(yī)療質量管理數據、KPI考核數據、職能科室專題數據（包括醫(yī)務、質控、藥劑、院感、核算、醫(yī)保、門辦等科室）為核心數據應用體系。用戶涵蓋了院辦、職能科室、臨床科室、臨床醫(yī)生等數百個用戶，建成了面向全院統一的數據利用平臺，匯聚了各系統的數據資源，通過更靈活、直觀、可追溯的方式為用戶提供了統一的數據利用平臺。實現了數據標準的統一出口，自然統一了所有分析項目的數據口徑和出口。在單用戶層面上使各用戶各取所需，能夠實時把握自己權限內的各項數據最新情況和變化情況，可為自身工作決策提供動態(tài)依據；在科室層面使各臨床科室數據統計口徑統一，具備了可比性，促進了良性的競爭；院級層面上縮短了管理指標貫徹路徑，避免了以往通過月度會議總結，獲取咨詢的方法，導致很多質量指標在得知超標后已不可逆轉的局面。由于數據源可追溯，明確了數據背后的權責，在一個組織單元內，權責也將更加清晰。數據的綜合分析，不僅能指導醫(yī)院現階段工作，也為未來業(yè)務做出預測，從而能為醫(yī)院管理決策做出指導。

醫(yī)院數據倉庫構建完成后，所有的業(yè)務數據資源都能準實時的向數據倉庫集中，這給提供服務集成帶來了一種更加便捷的實現渠道。如最常見的住院ADT接口，根據HL7標準的接口消息格式可以在數據倉庫層面進行生成，再基于ESB服務廣播給業(yè)務鏈上的其他系統進行協作處理；其他常見的公用服務如檢驗/檢查結果查詢、排隊狀態(tài)查詢、預約服務等多渠道使用的服務，也可以根據數據倉庫進行統一的服務集成。

5結束語

通過梳理后的服務集成模式，可以給醫(yī)院現在各系統之間網狀的接口關系松綁，實現各系統之間的松耦合連接，從而規(guī)范接口關系、降低故障風險，提高可維護性。利用在前期解決了標準問題，完善了數據質量后，從醫(yī)院內在的管理角度出發(fā)，也必然會對數據應用提出更高的要求。我院后續(xù)將重點在臨床科研、醫(yī)保預測控費、趨勢預測分析等方向進行探索實踐。

參考文獻：

[1] JiaWei Han， Micheline Kamber.數據挖掘概念與技術[M].范明，孟小峰，譯.北京：機械工業(yè)出版社，2008：3-5.

[2] 解亞樓，黨卓明.數據倉庫的建立和數據挖掘技術在醫(yī)院管理中應用的討論[J]中國衛(wèi)生產業(yè)，2013（7）：164-165.

[3] 曹洪.OLAP技術在數據分析中的應用[J].計算機光盤軟件與應用，2013（2）：40-42.