基于數據倉庫的醫院決策支持系統的應用

馬利亞，李婧杰，馬國鵬

寧夏醫科大學總醫院 信息中心，寧夏 銀川 750004

我院地處西北邊陲，信息化建設較發達地區起步晚，近幾年，醫院加大了信息化的建設力度，在總院信息化建設完成的同時，以總院為數據中心，規劃了分布在不同區域的6個分院的建設工作，并且成功地實施了其中2家分院的信息化建設工作。隨著集團化醫院建設模式的初步完成，病人的各類數據，例如病人信息、診斷信息、檢驗檢查信息、藥品信息、電子病歷、傳染病等歷次就診的信息，以病人的ID號為唯一標識被統一聚集在數據庫中，如此大量的信息，如何為醫院提升管理提供決策支持，成為數字化醫院建設的發展方向[1-2]。

1 需求分析，確定主題

首先協同醫院決策管理人員確定挖掘任務、對現有資源進行評估，然后確定挖掘目標，制定挖掘計劃，從獲取的原始數據中抽取一定數量的數據子集，建立數據挖掘庫。分析的重點在于管理過程中醫院管理者需要哪些數據支持，并將這些需求映射到現有信息系統的數據同時給出對應的量化。以醫療質量管理為例，管理者需要了解醫院各個科室在不同年份、不同醫生的用藥、檢查、治療比例；藥品中要了解抗生素的比例、中成藥比例，甚至可以細化到每種類型的抗生素所占的比例等信息[3]。

在充分進行需求分析后，確定了我院管理需要的主題，作為下一步構建模型的基礎。根據醫院信息系統（HIS）中的數據，確定了住院收入、出入轉、檢驗、住院藥品、病案、手術、掛號分析、門診處方、質控指標等數據挖掘主題。

2 數據建模

數據倉庫技術包括數據清理、數據集成和聯機分析處理（OLAP）。OLAP是一種分析技術，具有匯總、合并和聚集功能，以及從不同角度觀察信息的能力[3]。數據倉庫和OLAP工具基于多維數據模型。該模型將數據看做數據立方體（data cube）形式，允許從多維對數據建模和觀察。維度模型包含事實表和維度表，維度模型以星型結構和雪花型結構為主。

例如，建立醫療質量信息事實模型，建立日期維度、科室維度、費用維度、醫生維度，從HIS中抽取出醫療質量信息事實表，利用OLAP技術，將數據進行匯總、鉆取（向上向下）和旋轉，可以將各個維度排列組合來分析醫院的各個層面的醫療質量情況。如不同科室醫療質量一年來的變化趨勢，多個病種診治過程中的醫療質量比對，同一個科室所有醫生一年來醫療質量的趨勢和比對情況等。通過這些分析，可以得到一些有意義的分析結果，輔助醫院管理人員在管理上做出適當的調整，提高醫療質量。如通過比對科室醫療指標可以對科室管理人員提出更高的要求，分析病種的診治質量可以有所側重地對低醫療質量的病種治療加強人員培訓、設備購置和人才引進，可以直觀地考核醫生的績效情況和有針對性地對醫生進行培訓以提高醫生素質等[4-5]。

3 具體應用

（1）以手術開展時間，病人所在醫院、科室、開展的手術類型、手術持續時間、手術醫生為維度，就某一時間段，分析開展的各類手術例數、手術的難易程度、手術持續時間，以及醫生的工作量，進行績效考核，并為深入分析我院開展手術的情況提供依據，例如，某科開展的中大疑難手術多，但是相應的收入較低，是否考慮績效政策的傾斜以鼓勵醫院開展疑難手術[6]。

（2）以檢驗主題為例，可以利用折線圖、餅圖等圖表形式，就標本接收時間、標本病區分布、檢驗標本籍貫、檢驗標本職業、檢驗標本民族構成進行分析，從而得到不同地域、不同性別、不同年齡、不同身份、不同民族患者的檢驗信息，為醫院科研人員對地方病等方面的研究提供依據。

（3）同期費用對比分析。該功能可以按不同的時間維度對各個科室同期的各種費用（如治療收入、藥品收入）進行對比分析，找出收入增加或減少的原因。例如，各科室藥品收入時間變化趨勢，尋找變化的原因，促進有利因素，減少不利因素。

（4）由于醫院患者的入院季節性較強，可以通過分析每月、每季度的門診人次、住院人次、床位周轉率，利用數據倉庫，通過時間維度分析，來預測下一時期的門診和住院人次。根據預測信息，醫院管理者可以提出有針對性的措施，確定最優的服務項目時間表，從而作出終止或開拓某種醫療服務項目的決定，以便對人力資源、醫療設施、醫療設備做出適當配置。住院科室床位使用率統計表，見圖1。

圖1 住院科室床位使用率統計表

（5）國家對抗菌藥物的使用有嚴格的規定，利用數據倉庫的信息，可以分析在某段時間內，醫院、科室開具處方的情況，抗菌藥物、基本藥物是否超過了合理的比例，從而為醫院控制合理使用抗菌藥物提供決策依據[7]。住院科室抗菌藥物使用情況統計表，見圖2。

圖2 住院科室抗菌藥物使用情況統計表

4 總結

利用數據挖掘技術，和醫院管理部門深入合作，定義挖掘主題，可以將醫院各數據庫中的數據，清理、抽取、集成、選擇出有代表性的指標，對集團中的各醫院、各部門的經濟效益、病案質量、診療水平等更多的評價指標進行綜合分析，提取隱含在其中的、潛在的有用信息和知識，對醫院未來發展趨勢，起到輔助實際工作的決策作用，最大限度地減少決策過程中的不確定性、隨意性和主觀性[8]，從而極大地提高醫院運營管理的科學性。

[1]俞磊,楊松濤,王宗殿.基于數據倉庫的醫院決策支持系統的研究與設計[J].計算機與數字工程,2010,38(4):142-145.

[2]王炯,夏宏斌.淺析數據挖掘技術在醫院信息化平臺建設中的應用策略[J].網絡與信息,2010,(6):22-23.

[3]RamezElmasri,ShamkantB Navathe.數據庫系統基礎[M]. 邵佩英,張坤龍,譯.北京:人民郵電出版社,2002.

[4]史今馳.數據挖掘技術在醫院信息系統中的應用[J].中國醫療設備,2012,27(1):86-88.

[5]林超英.數據挖掘在醫院信息化建設中的應用研究[J].信息與電腦(理論版),2011,(2):127-128.

[6]曹茂誠,袁力克,何及夫.基于模糊決策的臨床科室主任績效考核的研究[J].中國醫院管理,2010,(4):40-42.

[7]郭慶,谷巖.數據挖掘技術在醫院信息系統的統計分析與決策中的應用[J].中國醫療設備,2010,25(5):64-67.

[8]步國軍,韓文玲,秦華.數據挖掘在外資醫院財務分析和投資決策中的應用[J].硅谷,2010,(3):65-66,120.