構(gòu)建基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的現(xiàn)代醫(yī)院信息平臺

王順民

(內(nèi)江師范學(xué)院，內(nèi)江 641000）

0 引言

營造現(xiàn)代化的醫(yī)療系統(tǒng)、搶占醫(yī)療市場既是未來醫(yī)院信息化的重點(diǎn)，也是內(nèi)江市第六人民醫(yī)院新業(yè)務(wù)的一個(gè)亮點(diǎn)。以此為要求，現(xiàn)有的醫(yī)院醫(yī)保信息系統(tǒng)（hospital information system，HIS）、社區(qū)醫(yī)療系統(tǒng)和數(shù)字醫(yī)療設(shè)備的應(yīng)用都具有一定局限性：可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)錄入、查詢、統(tǒng)計(jì)等功能，卻無法發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)背后的知識，均無法改變“數(shù)據(jù)爆炸，知識貧乏”的現(xiàn)象。

該院HIS、社區(qū)醫(yī)療系統(tǒng)分別從2004年、2006年開始投資和運(yùn)作，根據(jù)近幾年運(yùn)行情況來看，其主要表現(xiàn)在運(yùn)行效率較低下，在線時(shí)間長，信息反饋滯后，各環(huán)節(jié)管理較困難；醫(yī)護(hù)人員因?yàn)榫歪t(yī)與手續(xù)問題不能及時(shí)滿足病人、家屬要求；不能為醫(yī)院的決策者提供定性數(shù)據(jù)支持，醫(yī)院的決策者只能依據(jù)一些滯后的數(shù)據(jù)了解、監(jiān)控和調(diào)整針對號志口片區(qū)的就醫(yī)醫(yī)療狀況；難以滿足日益龐大的數(shù)據(jù)能給現(xiàn)代化的醫(yī)院管理提出的新要求。作為醫(yī)院的決策者很難對這些海量數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜分析處理，更談不上實(shí)時(shí)處理；難以滿足現(xiàn)代醫(yī)療體系反應(yīng)快速化、服務(wù)體系化、目標(biāo)系統(tǒng)化的要求，成為醫(yī)院開展有價(jià)值增值服務(wù)的一大技術(shù)障礙。

1 構(gòu)建基于DM技術(shù)的醫(yī)院信息平臺

DM技術(shù)（Data Mining，DM）[1]即數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，它首先是利用數(shù)據(jù)庫技術(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行前端處理，然后利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法從處理后的數(shù)據(jù)中提取有用的知識。DM技術(shù)在處理醫(yī)院信息平臺的數(shù)據(jù)庫主要包括以下五個(gè)步驟[2]：

1.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

數(shù)據(jù)預(yù)處理是數(shù)據(jù)挖掘過程中的一個(gè)重要步驟，尤其當(dāng)數(shù)據(jù)庫中包含噪聲、不完整，甚至是不一致的數(shù)據(jù)時(shí)，更需要數(shù)據(jù)的預(yù)處理。在一個(gè)完整的數(shù)據(jù)挖掘過程中，數(shù)據(jù)預(yù)處理通常要花費(fèi)60%左右的時(shí)間，而挖掘工作僅占整個(gè)過程的10%左右[3]。

1.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

DM要處理的對象是存儲(chǔ)在醫(yī)院數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中的、長期積累的大量復(fù)雜數(shù)據(jù)。而這些數(shù)據(jù)一般并不適合直接挖掘，需要做些準(zhǔn)備處理工作。這是決定對醫(yī)院數(shù)據(jù)挖掘結(jié)論是否正確的關(guān)鍵性步驟。由于醫(yī)院數(shù)據(jù)具有冗余性、多樣性等特征，需要在重要性和相關(guān)性檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上采樣以消減數(shù)據(jù)。通過這個(gè)步驟的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為特定數(shù)據(jù)挖掘方法所需要的數(shù)據(jù)形式。

1.3 數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘主要是依據(jù)目標(biāo)，選取相應(yīng)的算法參數(shù)，分析數(shù)據(jù)，從而得到可以形成知識的模式模型。這是醫(yī)院信息平臺知識發(fā)現(xiàn)過程中的另一個(gè)關(guān)鍵性步驟。這一步驟包括模型的選擇，訓(xùn)練與檢驗(yàn)程序的確定，模型的建立與評估。實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘的方法包括粗糙集理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、進(jìn)化計(jì)算、決策樹等。數(shù)據(jù)挖掘的精確度在很大程度上取決于挖掘方法與研究目標(biāo)的匹配程度。

1.4 評估所得到的模式模型知識

主要依據(jù)評估標(biāo)準(zhǔn)完成對模式模型的評估，剔除無效、無用的模式模型，并將其以一種易于理解的方式傳送給決策者。作為評估所得到的知識，應(yīng)對醫(yī)院信息平臺的數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)論進(jìn)行解釋，并與最初的設(shè)想目標(biāo)相比較。通過使用各種挖掘方法，選擇最佳的算法，得到最有效的模型。

1.5 發(fā)現(xiàn)知識的鞏固與運(yùn)用

對形成模式模型的知識做一致性檢查，在運(yùn)用所得知識的過程中，要有計(jì)劃性地實(shí)施和控制，發(fā)現(xiàn)和解決實(shí)施過程中出現(xiàn)的問題，消除其中的矛盾與沖突，并對運(yùn)用情況進(jìn)行階段性總結(jié)，指導(dǎo)今后的實(shí)際應(yīng)用。然后運(yùn)用數(shù)據(jù)分析手段對挖掘出的知識做二次處理，形成專業(yè)化、可視化、形象化的數(shù)據(jù)表現(xiàn)形式。

上述過程可轉(zhuǎn)化為是一個(gè)不斷循環(huán)、反饋、完善的過程模型，如圖1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的處理醫(yī)院信息數(shù)據(jù)模型，每一階段都可以返回上一階段重新調(diào)整、重新執(zhí)行。

圖1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的處理醫(yī)院信息數(shù)據(jù)模型

作為新型的現(xiàn)代醫(yī)院信息平臺的基礎(chǔ)是醫(yī)院HIS、社區(qū)醫(yī)療信息系統(tǒng)及計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)等，其作用是為病人提供更好的醫(yī)療服務(wù)，為醫(yī)院的發(fā)展創(chuàng)造更好的前途，豐富和拓展醫(yī)院的信息查詢、統(tǒng)計(jì)、處理、反饋等基本功能。它應(yīng)該能與病區(qū)管理系統(tǒng)、社區(qū)管理系統(tǒng)、廠商管理系統(tǒng)、財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)、領(lǐng)導(dǎo)決策支持系統(tǒng)等相聯(lián)：從病區(qū)管理系統(tǒng)獲取需用數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)病床的供求平衡；從廠商管理信息系統(tǒng)獲取相關(guān)業(yè)務(wù)單位、企業(yè)、組織機(jī)構(gòu)信息，統(tǒng)一病人和藥品、耗材等編碼，完成病人和供貨單位藥品、耗材等貨物消耗、流轉(zhuǎn)查詢、分析和統(tǒng)計(jì)計(jì)算；為財(cái)務(wù)管理信息系統(tǒng)提供貨物核算方面的有關(guān)記賬憑證數(shù)據(jù)，使財(cái)務(wù)管理信息系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)會(huì)計(jì)核算和財(cái)務(wù)管理；為領(lǐng)導(dǎo)決策支持系統(tǒng)提供貨物配送管理方面的信息、病人就醫(yī)狀況、本地區(qū)醫(yī)療市場狀況等信息，為領(lǐng)導(dǎo)的決策提供信息支持。

新型現(xiàn)代醫(yī)院信息平臺的數(shù)據(jù)不只是來源于病人就醫(yī)刷卡系統(tǒng)，更多的數(shù)據(jù)來自社區(qū)綜合醫(yī)療系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)等系統(tǒng)。病人就醫(yī)的實(shí)時(shí)信息在傳給領(lǐng)導(dǎo)決策的同時(shí)，也支持病人的查詢與跟蹤。

2 采用DM技術(shù)構(gòu)建醫(yī)院信息平臺的必要性

2.1 實(shí)現(xiàn)醫(yī)療綜合業(yè)務(wù)的集成

目前醫(yī)院醫(yī)療綜合業(yè)務(wù)主要由社區(qū)醫(yī)療和住院醫(yī)療組成。采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)搭建的新型醫(yī)院信息平臺能夠以數(shù)據(jù)流為紐帶、以電子處方、電子病歷為手段、以業(yè)務(wù)流程優(yōu)化為基礎(chǔ)，有效地對社區(qū)醫(yī)療和住院醫(yī)療進(jìn)行整合，實(shí)現(xiàn)醫(yī)院業(yè)務(wù)系統(tǒng)的高度集成。

2.2 實(shí)現(xiàn)社區(qū)醫(yī)療系統(tǒng)與HIS的整合[4]

社區(qū)醫(yī)療系統(tǒng)平臺主要包括社區(qū)門診管理、社區(qū)成員健康檔案管理、財(cái)務(wù)管理等綜合管理平臺，與社區(qū)網(wǎng)站、社區(qū)門診、健康檔案、服務(wù)等密切相聯(lián)，存在著緊密的數(shù)據(jù)交互與信息傳遞關(guān)系。而HIS系統(tǒng)的信息平臺包括業(yè)務(wù)系統(tǒng)、醫(yī)務(wù)管理系統(tǒng)、病人就醫(yī)系統(tǒng)（門診、住院、醫(yī)保管理系統(tǒng)等)等組成。作為新型的現(xiàn)代醫(yī)院信息平臺可以將社區(qū)醫(yī)療系統(tǒng)與HIS系統(tǒng)很好地整合成為一個(gè)有機(jī)的整體，實(shí)現(xiàn)信息數(shù)據(jù)的融合。

2.3 實(shí)現(xiàn)醫(yī)院增值服務(wù)得到有效延伸

基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)搭建的新型醫(yī)院信息平臺使醫(yī)院的業(yè)務(wù)范圍不再局限于當(dāng)前的傳統(tǒng)醫(yī)療業(yè)務(wù)，它還可以提供諸如病人結(jié)算費(fèi)用情況、進(jìn)行病人就醫(yī)調(diào)查與預(yù)測、還可提供采購信息、庫存情況分析及咨詢服務(wù)等增值服務(wù)。將已有的數(shù)據(jù)分析的結(jié)果和挖掘的知識提供給決策者，一方面可以獲取病人認(rèn)可，另一方面對增值業(yè)務(wù)的開展也是大有裨益的。

2.4 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的集成和綜合

當(dāng)前醫(yī)院信息處理采用的數(shù)據(jù)庫類型、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、表單樣式、數(shù)據(jù)組織形式、數(shù)據(jù)庫對象等都各不相同，彼此間有些是可以單向交互的、有些是可以雙向交互的。采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)搭建的新型現(xiàn)代醫(yī)院信息平臺可利用不同病人跨平臺的數(shù)據(jù)庫接口，實(shí)現(xiàn)對不同病人的個(gè)性化數(shù)據(jù)的集成和綜合。

2.5 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)查詢速度的提升

采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)搭建的新型現(xiàn)代醫(yī)院信息平臺，通過選用優(yōu)秀的數(shù)據(jù)挖掘算法、數(shù)據(jù)備份機(jī)制與轉(zhuǎn)移機(jī)制，以及采用三層結(jié)構(gòu)等技術(shù)措施，可以使查詢速度得到大幅度的提升。

2.6 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析處理的實(shí)時(shí)性要求

數(shù)據(jù)分析處理的實(shí)時(shí)性是使醫(yī)院信息平臺具有市場競爭力的關(guān)鍵。它能為病人、季節(jié)病等在第一時(shí)間內(nèi)提供病種分析決策支持資料，對廠商管理模塊采用用戶只需進(jìn)入就可以輕易地完成所需的數(shù)據(jù)分析處理和藥材等跟蹤查詢。

2.7 實(shí)現(xiàn)在最大程度上獲取有用的知識

數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇是平臺搭建的關(guān)鍵。目前成熟的數(shù)據(jù)挖掘算法中關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘在電信、金融、氣象分析、地質(zhì)分析等商業(yè)領(lǐng)域已經(jīng)得到成功應(yīng)用。對醫(yī)院醫(yī)療信息數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)量龐大而頻繁產(chǎn)生項(xiàng)目集相對較多的數(shù)據(jù)挖掘處理而言，則可以選用以分類和預(yù)測的智能化方法：粗糙集理論、決策樹、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法為代表的層次算法作為數(shù)據(jù)挖掘算法[5]。

2.8 實(shí)現(xiàn)解決數(shù)據(jù)在傳統(tǒng)時(shí)間軸上的縱深性問題[6]

醫(yī)院HIS、社區(qū)醫(yī)療系統(tǒng)部分由于運(yùn)作時(shí)間長，帶來數(shù)據(jù)量的急劇增加。新型的現(xiàn)代醫(yī)院信息平臺可通過在數(shù)據(jù)倉庫管理模塊中對庫中數(shù)據(jù)進(jìn)行甄別，后期數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析要用到的歷史數(shù)據(jù)可以繼續(xù)留在數(shù)據(jù)倉庫中，而對很多無用的或使用頻率很小的數(shù)據(jù)進(jìn)行備份和轉(zhuǎn)移。同時(shí)在前期設(shè)計(jì)中，對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、表結(jié)構(gòu)等進(jìn)行合理優(yōu)化，增強(qiáng)數(shù)據(jù)的重用性，避免重疊定義和反復(fù)，這樣可以從根本上解決大量數(shù)據(jù)在時(shí)間軸上的縱深性問題。

3 結(jié)束語

作為醫(yī)院其信息數(shù)據(jù)容量是呈膨脹狀態(tài)，而數(shù)據(jù)庫更是一個(gè)復(fù)雜數(shù)據(jù)庫，包括電子病歷、醫(yī)學(xué)影像、病人信息、疾病信息等信息，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來構(gòu)建具有市場競爭力和抗風(fēng)險(xiǎn)能力的醫(yī)院信息平臺。打造真正意義上的現(xiàn)代化醫(yī)院信息平臺，為服務(wù)地區(qū)、病人提供強(qiáng)有力的技術(shù)支持與保障。

[1] 范明,孟小峰,譯.數(shù)據(jù)挖掘概念與技術(shù)[M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2007.

[2] 紀(jì)征.醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用[J].情報(bào)探索,2010,(6):105-106.

[3] 劉莉,等.數(shù)據(jù)挖掘中數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)綜述[J].甘肅科學(xué)學(xué)報(bào),2003(1):117.

[4] 王徐冬,楊希武.數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘在醫(yī)院信息系統(tǒng)中的應(yīng)用[J].醫(yī)療衛(wèi)生裝備,2008,29(8):47-49.

[5] 強(qiáng)永乾,郭佑民,等.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在臨床醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用[J].中國高等醫(yī)學(xué)教育,2007(4):92-83

[6] 張馳,劉燕翌.醫(yī)院管理測評金字塔模型[J].中國醫(yī)療前沿,2008,5:43-45