基于BI的醫院決策與分析系統設計與應用

摘 要 新醫改對大型醫院的精細化管理提出了新要求，傳統的HIS系統無法給管理者提供直觀、全面、準確、一致的醫院經營決策信息?；谏虡I智能（Business Intelligence，BI）的決策與分析系統可以認為是面向醫院“精細化管理”的決策信息平臺。本文對該系統的技術架構、數據模型、主要功能進行了設計，并結合工程實例的應用進一步驗證了系統的優勢。

關鍵詞 商業智能；醫院管理；決策與分析系統

中圖分類號：TP3 文獻標識碼：A 文章編號：1671-7597（2014）08-0019-02

商業智能（BI，Business Intelligence）是將數據轉換成信息，然后轉化為知識的過程。商業智能包括了廣泛的應用和技術，是數據倉庫，數據挖掘，聯機分析處理和分析應用的總稱。

基于BI的決策與分析系統是面向醫院“精細化管理”經濟運行分析的決策信息平臺，依靠商業智能和大數據技術，從海量數據中尋找隱藏其間的關系和聯系，并深層次地認識和挖掘醫療數據的內在規律，快速、準確、即時提供有價值的信息給管理者進行分析與決策。醫院的信息化系統有一兩百套，如果說，面向患者體驗的高效前臺作業系統HIS是骨骼，為醫生臨床治療提供支持信息的LIS、PACS是神經網絡，為醫生提供輔助臨床活動的作業系統電子病歷、臨床路徑是血液，那么，基于BI的決策與分析系統，可以認為是醫院信息化和大數據的“靈魂”和“大腦。

1 模型設計

前端展現模塊的結構體系采用SOA架構，支持跨平臺的多物理主機部署。在多主機部署時，整個系統組成服務器端的集群，實現負載均衡和高可用性。同時，隨著決策支持系統應用的不斷擴展，可方便的向集群中增加更多的服務器節點，以提升系統容量。

1.1 數據模型設計

系統采用基于Oracle關系型數據庫進行企業級數據倉庫的數據模型構建，如圖1所示。

圖1 數據模型

該數據模型的構建具有如下特點。

1）分層次、易于擴展和維護。

2）采用大型關系型數據庫提供的數據維護功能，功能與性能都非常強大。

3）在系統可靠性與安全性方面，充分利用數據庫的穩定性與高度安全性功能。

1.2 ETL設計

數據抽取：通過多種途徑從源系統中來整合數據，包括數據庫直接訪問，數據庫復制技術、文件訪問等。在實施時綜合考慮業務需求、抽取效率、源系統代價等因素確定抽取策略，抽取策略包括抽取方式（增量、全量）、抽取時機、抽取周期等。

數據轉換：包括格式和類型轉換、數據翻譯、數據匹配、數據聚合以及其他復雜計算等。

數據加載：將抽取轉換后的數據加載到數據倉庫各層中，包括數據行加載和數據塊加載。在綜合考慮效率和業務實現等因素基礎上確定數據加載周期和數據追加策略。

1.3 IDT設計

通過對數據庫里的有關數據項定義，把數據庫中的數據定義成有明確的業務含義的名稱。業務人員所面對的不再是表、字段和它們之間復雜的關聯、計算關系，而是他所熟悉的業務術語和指標名稱。以醫保為例，IDT設計如下。

圖2 IDT設計

2 主要功能

系統使用HTML、Ajax等網頁技術，基于SAP Business Objects數據分析套件實現清新、簡約、親和的用戶使用界面。如圖3所示。

圖3 系統用戶界面

圖4 醫保鉆取分析界面

系統主要包括以下功能。

1）醫保鉆取分析。從全院、門診、住院、科室、醫保性質、病種、醫生、病人等多業務角度，對總人次、醫保人次、非醫保人次、總控醫保人次、非總控醫保人次、總金額、醫保金額、自費金額、藥占比、材料占比、均次費用等多指標進行分析，包括比例分析、趨勢分析、結構分析等多種分析方法。鉆取功能的鉆取路徑包括全院至科室、全院至病種、科室至病種、科室至醫生、病種至醫生、病種至病人、醫生至病種、醫生至病人、病人至明細費用及病人信息等多種方式，實現多級醫保信息鉆取。結合醫保相關維度及指標，可對醫保的各項指標進行多維分析及模擬假設預測分析。

2）醫療技術分析。一方面，可從全院、開單科室、執行科室、開單醫生、執行醫生、病人的角度，對門診醫技、住院醫技的數據進行深入分析，包括醫技收入、醫技工作量、醫技效率、預約時間、排隊時間、報告時間等指標。另一方面，根據醫技業務分析，所有相關指標均可實現鉆取功能，全院至科室、全院至病種、科室至病種、科室至醫生、病種至醫生、病種至病人、醫生至病種、醫生至病人、病人至明細費用及病人信息等可鉆取路徑。

3）資產物流分析。從耗材類型、耗材分析、耗材類別等角度分析耗材消耗情況、領用情況、申請情況，可按照時間、耗材類型、耗材類別多維度自定義分析，并可鉆取分析到一種耗材的各種信息；通過不同的資產類別，分析科室固定資產總值、庫存數量、庫存周轉情況、保養情況、使用人次、產值收入、投入產出比等，從時間、科室、一級分類、二級分類等角度來做分析，并可根據需要鉆取到最明細的一項資產。

4）門診、住院、手術、ICU、財務、人力資源等其他分析。

3 工程應用

上海市東方醫院作為上海市著名的三甲醫院，除了在醫療質量有著極高的水準，在醫院信息化建設的道路上也走在國內各家醫院的前列。醫院已經基本形成了綜合性醫院特點的醫院信息化建設和應用模式，在多個應用方面取得進展，醫院擁有包括住院門診掛號系統，移動護理系統，醫院辦公OA系統等較為完整的HIS系統。

然而，HIS在滿足管理需求方面還有些欠缺，特別是在新醫改環境中，對醫院運營的要求非常高，比如精細的管理、精確的保障、精準的供應等。這些要求提出來以后，原來的HIS系統功能是不夠用的。

通過部署基于BI的決策與分析系統，東方醫院打通了醫院不同信息系統之間的信息孤島，例如，如果發現藥品比例超過標準了，可以繼續查看是哪個科室超標，哪個醫生藥開多了，哪個醫生開哪個廠家的藥多了，以從中發現問題。

基于BI的決策分析系統最明顯的優勢可以歸納為以下3點。

1）從院長管理角度，實現了不同主題、不同科室、不同醫生等多維度鉆取和對比分析。通過該系統，當需要對數據進行大量的“遞歸”、“循環”、“比對”操作時，管理層的決策分析有了快速運轉的“大腦”；

2）從監管角度，滿足了醫療質量監測監控的新要求。通過該系統，對近年來管理部門陸續出臺的抗菌藥物合理使用、院內感染、手術權限審批、特殊用藥審批、再入院率、二次手術率等過程監控新要求，管理層的決策分析有了明亮的“眼睛”；

3）從數據角度，完成了異構數據共享。通過該系統，解決了不同系統、不同數據結構間的數據共享，在數據一致性的基礎上，做到了數據有效集成，管理層的決策分析有了有力的

“抓手”。

參考文獻

[1]陳力心.基于商業智能的醫院分析型系統設計[J].中國信息界，2011，8（8）.

[2]唐曉東，李順飛，羅娟.決策支持系統在醫院應用中存在的問題分析.解放軍醫院管理雜志[J].2011（6）.

[3]劉博，夏新，陳彥東，朱陽.基于商業智能的醫院決策支持系統研究[J].中國醫療設備，2013（11）.

[4]王玨，劉博，夏新，朱陽.決策支持系統在醫院醫保分析中的應用[J].科技傳播，2013（24）.

[5]周光華，李岳峰.數據挖掘技術在衛生統計信息工作中的應用研究[J].中國衛生信息管理雜志，2012（06）.

[6]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（04）.

作者簡介

琚娟（1979-），高級工程師，工學博士，從事智慧醫療、智慧城市相關領域研究。endprint

摘 要 新醫改對大型醫院的精細化管理提出了新要求，傳統的HIS系統無法給管理者提供直觀、全面、準確、一致的醫院經營決策信息。基于商業智能（Business Intelligence，BI）的決策與分析系統可以認為是面向醫院“精細化管理”的決策信息平臺。本文對該系統的技術架構、數據模型、主要功能進行了設計，并結合工程實例的應用進一步驗證了系統的優勢。

關鍵詞 商業智能；醫院管理；決策與分析系統

中圖分類號：TP3 文獻標識碼：A 文章編號：1671-7597（2014）08-0019-02

商業智能（BI，Business Intelligence）是將數據轉換成信息，然后轉化為知識的過程。商業智能包括了廣泛的應用和技術，是數據倉庫，數據挖掘，聯機分析處理和分析應用的總稱。

基于BI的決策與分析系統是面向醫院“精細化管理”經濟運行分析的決策信息平臺，依靠商業智能和大數據技術，從海量數據中尋找隱藏其間的關系和聯系，并深層次地認識和挖掘醫療數據的內在規律，快速、準確、即時提供有價值的信息給管理者進行分析與決策。醫院的信息化系統有一兩百套，如果說，面向患者體驗的高效前臺作業系統HIS是骨骼，為醫生臨床治療提供支持信息的LIS、PACS是神經網絡，為醫生提供輔助臨床活動的作業系統電子病歷、臨床路徑是血液，那么，基于BI的決策與分析系統，可以認為是醫院信息化和大數據的“靈魂”和“大腦。

1 模型設計

前端展現模塊的結構體系采用SOA架構，支持跨平臺的多物理主機部署。在多主機部署時，整個系統組成服務器端的集群，實現負載均衡和高可用性。同時，隨著決策支持系統應用的不斷擴展，可方便的向集群中增加更多的服務器節點，以提升系統容量。

1.1 數據模型設計

系統采用基于Oracle關系型數據庫進行企業級數據倉庫的數據模型構建，如圖1所示。

圖1 數據模型

該數據模型的構建具有如下特點。

1）分層次、易于擴展和維護。

2）采用大型關系型數據庫提供的數據維護功能，功能與性能都非常強大。

3）在系統可靠性與安全性方面，充分利用數據庫的穩定性與高度安全性功能。

1.2 ETL設計

數據抽取：通過多種途徑從源系統中來整合數據，包括數據庫直接訪問，數據庫復制技術、文件訪問等。在實施時綜合考慮業務需求、抽取效率、源系統代價等因素確定抽取策略，抽取策略包括抽取方式（增量、全量）、抽取時機、抽取周期等。

數據轉換：包括格式和類型轉換、數據翻譯、數據匹配、數據聚合以及其他復雜計算等。

數據加載：將抽取轉換后的數據加載到數據倉庫各層中，包括數據行加載和數據塊加載。在綜合考慮效率和業務實現等因素基礎上確定數據加載周期和數據追加策略。

1.3 IDT設計

通過對數據庫里的有關數據項定義，把數據庫中的數據定義成有明確的業務含義的名稱。業務人員所面對的不再是表、字段和它們之間復雜的關聯、計算關系，而是他所熟悉的業務術語和指標名稱。以醫保為例，IDT設計如下。

圖2 IDT設計

2 主要功能

系統使用HTML、Ajax等網頁技術，基于SAP Business Objects數據分析套件實現清新、簡約、親和的用戶使用界面。如圖3所示。

圖3 系統用戶界面

圖4 醫保鉆取分析界面

系統主要包括以下功能。

1）醫保鉆取分析。從全院、門診、住院、科室、醫保性質、病種、醫生、病人等多業務角度，對總人次、醫保人次、非醫保人次、總控醫保人次、非總控醫保人次、總金額、醫保金額、自費金額、藥占比、材料占比、均次費用等多指標進行分析，包括比例分析、趨勢分析、結構分析等多種分析方法。鉆取功能的鉆取路徑包括全院至科室、全院至病種、科室至病種、科室至醫生、病種至醫生、病種至病人、醫生至病種、醫生至病人、病人至明細費用及病人信息等多種方式，實現多級醫保信息鉆取。結合醫保相關維度及指標，可對醫保的各項指標進行多維分析及模擬假設預測分析。

2）醫療技術分析。一方面，可從全院、開單科室、執行科室、開單醫生、執行醫生、病人的角度，對門診醫技、住院醫技的數據進行深入分析，包括醫技收入、醫技工作量、醫技效率、預約時間、排隊時間、報告時間等指標。另一方面，根據醫技業務分析，所有相關指標均可實現鉆取功能，全院至科室、全院至病種、科室至病種、科室至醫生、病種至醫生、病種至病人、醫生至病種、醫生至病人、病人至明細費用及病人信息等可鉆取路徑。

3）資產物流分析。從耗材類型、耗材分析、耗材類別等角度分析耗材消耗情況、領用情況、申請情況，可按照時間、耗材類型、耗材類別多維度自定義分析，并可鉆取分析到一種耗材的各種信息；通過不同的資產類別，分析科室固定資產總值、庫存數量、庫存周轉情況、保養情況、使用人次、產值收入、投入產出比等，從時間、科室、一級分類、二級分類等角度來做分析，并可根據需要鉆取到最明細的一項資產。

4）門診、住院、手術、ICU、財務、人力資源等其他分析。

3 工程應用

上海市東方醫院作為上海市著名的三甲醫院，除了在醫療質量有著極高的水準，在醫院信息化建設的道路上也走在國內各家醫院的前列。醫院已經基本形成了綜合性醫院特點的醫院信息化建設和應用模式，在多個應用方面取得進展，醫院擁有包括住院門診掛號系統，移動護理系統，醫院辦公OA系統等較為完整的HIS系統。

然而，HIS在滿足管理需求方面還有些欠缺，特別是在新醫改環境中，對醫院運營的要求非常高，比如精細的管理、精確的保障、精準的供應等。這些要求提出來以后，原來的HIS系統功能是不夠用的。

通過部署基于BI的決策與分析系統，東方醫院打通了醫院不同信息系統之間的信息孤島，例如，如果發現藥品比例超過標準了，可以繼續查看是哪個科室超標，哪個醫生藥開多了，哪個醫生開哪個廠家的藥多了，以從中發現問題。

基于BI的決策分析系統最明顯的優勢可以歸納為以下3點。

1）從院長管理角度，實現了不同主題、不同科室、不同醫生等多維度鉆取和對比分析。通過該系統，當需要對數據進行大量的“遞歸”、“循環”、“比對”操作時，管理層的決策分析有了快速運轉的“大腦”；

2）從監管角度，滿足了醫療質量監測監控的新要求。通過該系統，對近年來管理部門陸續出臺的抗菌藥物合理使用、院內感染、手術權限審批、特殊用藥審批、再入院率、二次手術率等過程監控新要求，管理層的決策分析有了明亮的“眼睛”；

3）從數據角度，完成了異構數據共享。通過該系統，解決了不同系統、不同數據結構間的數據共享，在數據一致性的基礎上，做到了數據有效集成，管理層的決策分析有了有力的

“抓手”。

參考文獻

[1]陳力心.基于商業智能的醫院分析型系統設計[J].中國信息界，2011，8（8）.

[2]唐曉東，李順飛，羅娟.決策支持系統在醫院應用中存在的問題分析.解放軍醫院管理雜志[J].2011（6）.

[3]劉博，夏新，陳彥東，朱陽.基于商業智能的醫院決策支持系統研究[J].中國醫療設備，2013（11）.

[4]王玨，劉博，夏新，朱陽.決策支持系統在醫院醫保分析中的應用[J].科技傳播，2013（24）.

[5]周光華，李岳峰.數據挖掘技術在衛生統計信息工作中的應用研究[J].中國衛生信息管理雜志，2012（06）.

[6]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（04）.

作者簡介

琚娟（1979-），高級工程師，工學博士，從事智慧醫療、智慧城市相關領域研究。endprint

摘 要 新醫改對大型醫院的精細化管理提出了新要求，傳統的HIS系統無法給管理者提供直觀、全面、準確、一致的醫院經營決策信息?；谏虡I智能（Business Intelligence，BI）的決策與分析系統可以認為是面向醫院“精細化管理”的決策信息平臺。本文對該系統的技術架構、數據模型、主要功能進行了設計，并結合工程實例的應用進一步驗證了系統的優勢。

關鍵詞 商業智能；醫院管理；決策與分析系統

中圖分類號：TP3 文獻標識碼：A 文章編號：1671-7597（2014）08-0019-02

商業智能（BI，Business Intelligence）是將數據轉換成信息，然后轉化為知識的過程。商業智能包括了廣泛的應用和技術，是數據倉庫，數據挖掘，聯機分析處理和分析應用的總稱。

基于BI的決策與分析系統是面向醫院“精細化管理”經濟運行分析的決策信息平臺，依靠商業智能和大數據技術，從海量數據中尋找隱藏其間的關系和聯系，并深層次地認識和挖掘醫療數據的內在規律，快速、準確、即時提供有價值的信息給管理者進行分析與決策。醫院的信息化系統有一兩百套，如果說，面向患者體驗的高效前臺作業系統HIS是骨骼，為醫生臨床治療提供支持信息的LIS、PACS是神經網絡，為醫生提供輔助臨床活動的作業系統電子病歷、臨床路徑是血液，那么，基于BI的決策與分析系統，可以認為是醫院信息化和大數據的“靈魂”和“大腦。

1 模型設計

前端展現模塊的結構體系采用SOA架構，支持跨平臺的多物理主機部署。在多主機部署時，整個系統組成服務器端的集群，實現負載均衡和高可用性。同時，隨著決策支持系統應用的不斷擴展，可方便的向集群中增加更多的服務器節點，以提升系統容量。

1.1 數據模型設計

系統采用基于Oracle關系型數據庫進行企業級數據倉庫的數據模型構建，如圖1所示。

圖1 數據模型

該數據模型的構建具有如下特點。

1）分層次、易于擴展和維護。

2）采用大型關系型數據庫提供的數據維護功能，功能與性能都非常強大。

3）在系統可靠性與安全性方面，充分利用數據庫的穩定性與高度安全性功能。

1.2 ETL設計

數據抽?。和ㄟ^多種途徑從源系統中來整合數據，包括數據庫直接訪問，數據庫復制技術、文件訪問等。在實施時綜合考慮業務需求、抽取效率、源系統代價等因素確定抽取策略，抽取策略包括抽取方式（增量、全量）、抽取時機、抽取周期等。

數據轉換：包括格式和類型轉換、數據翻譯、數據匹配、數據聚合以及其他復雜計算等。

數據加載：將抽取轉換后的數據加載到數據倉庫各層中，包括數據行加載和數據塊加載。在綜合考慮效率和業務實現等因素基礎上確定數據加載周期和數據追加策略。

1.3 IDT設計

通過對數據庫里的有關數據項定義，把數據庫中的數據定義成有明確的業務含義的名稱。業務人員所面對的不再是表、字段和它們之間復雜的關聯、計算關系，而是他所熟悉的業務術語和指標名稱。以醫保為例，IDT設計如下。

圖2 IDT設計

2 主要功能

系統使用HTML、Ajax等網頁技術，基于SAP Business Objects數據分析套件實現清新、簡約、親和的用戶使用界面。如圖3所示。

圖3 系統用戶界面

圖4 醫保鉆取分析界面

系統主要包括以下功能。

1）醫保鉆取分析。從全院、門診、住院、科室、醫保性質、病種、醫生、病人等多業務角度，對總人次、醫保人次、非醫保人次、總控醫保人次、非總控醫保人次、總金額、醫保金額、自費金額、藥占比、材料占比、均次費用等多指標進行分析，包括比例分析、趨勢分析、結構分析等多種分析方法。鉆取功能的鉆取路徑包括全院至科室、全院至病種、科室至病種、科室至醫生、病種至醫生、病種至病人、醫生至病種、醫生至病人、病人至明細費用及病人信息等多種方式，實現多級醫保信息鉆取。結合醫保相關維度及指標，可對醫保的各項指標進行多維分析及模擬假設預測分析。

2）醫療技術分析。一方面，可從全院、開單科室、執行科室、開單醫生、執行醫生、病人的角度，對門診醫技、住院醫技的數據進行深入分析，包括醫技收入、醫技工作量、醫技效率、預約時間、排隊時間、報告時間等指標。另一方面，根據醫技業務分析，所有相關指標均可實現鉆取功能，全院至科室、全院至病種、科室至病種、科室至醫生、病種至醫生、病種至病人、醫生至病種、醫生至病人、病人至明細費用及病人信息等可鉆取路徑。

3）資產物流分析。從耗材類型、耗材分析、耗材類別等角度分析耗材消耗情況、領用情況、申請情況，可按照時間、耗材類型、耗材類別多維度自定義分析，并可鉆取分析到一種耗材的各種信息；通過不同的資產類別，分析科室固定資產總值、庫存數量、庫存周轉情況、保養情況、使用人次、產值收入、投入產出比等，從時間、科室、一級分類、二級分類等角度來做分析，并可根據需要鉆取到最明細的一項資產。

4）門診、住院、手術、ICU、財務、人力資源等其他分析。

3 工程應用

上海市東方醫院作為上海市著名的三甲醫院，除了在醫療質量有著極高的水準，在醫院信息化建設的道路上也走在國內各家醫院的前列。醫院已經基本形成了綜合性醫院特點的醫院信息化建設和應用模式，在多個應用方面取得進展，醫院擁有包括住院門診掛號系統，移動護理系統，醫院辦公OA系統等較為完整的HIS系統。

然而，HIS在滿足管理需求方面還有些欠缺，特別是在新醫改環境中，對醫院運營的要求非常高，比如精細的管理、精確的保障、精準的供應等。這些要求提出來以后，原來的HIS系統功能是不夠用的。

通過部署基于BI的決策與分析系統，東方醫院打通了醫院不同信息系統之間的信息孤島，例如，如果發現藥品比例超過標準了，可以繼續查看是哪個科室超標，哪個醫生藥開多了，哪個醫生開哪個廠家的藥多了，以從中發現問題。

基于BI的決策分析系統最明顯的優勢可以歸納為以下3點。

1）從院長管理角度，實現了不同主題、不同科室、不同醫生等多維度鉆取和對比分析。通過該系統，當需要對數據進行大量的“遞歸”、“循環”、“比對”操作時，管理層的決策分析有了快速運轉的“大腦”；

2）從監管角度，滿足了醫療質量監測監控的新要求。通過該系統，對近年來管理部門陸續出臺的抗菌藥物合理使用、院內感染、手術權限審批、特殊用藥審批、再入院率、二次手術率等過程監控新要求，管理層的決策分析有了明亮的“眼睛”；

3）從數據角度，完成了異構數據共享。通過該系統，解決了不同系統、不同數據結構間的數據共享，在數據一致性的基礎上，做到了數據有效集成，管理層的決策分析有了有力的

“抓手”。

參考文獻

[1]陳力心.基于商業智能的醫院分析型系統設計[J].中國信息界，2011，8（8）.

[2]唐曉東，李順飛，羅娟.決策支持系統在醫院應用中存在的問題分析.解放軍醫院管理雜志[J].2011（6）.

[3]劉博，夏新，陳彥東，朱陽.基于商業智能的醫院決策支持系統研究[J].中國醫療設備，2013（11）.

[4]王玨，劉博，夏新，朱陽.決策支持系統在醫院醫保分析中的應用[J].科技傳播，2013（24）.

[5]周光華，李岳峰.數據挖掘技術在衛生統計信息工作中的應用研究[J].中國衛生信息管理雜志，2012（06）.

[6]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（04）.

作者簡介

琚娟（1979-），高級工程師，工學博士，從事智慧醫療、智慧城市相關領域研究。endprint