基于商業智能的區域衛生綜合輔助決策支持系統建設與應用

吳海燕 許 強 王麗峰

(新疆克拉瑪依市衛生局 克拉瑪依 834000) (新疆克拉瑪依紅有軟件有限責任公司 克拉瑪依 834000)

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基于商業智能的區域衛生綜合輔助決策支持系統建設與應用

吳海燕 許 強 王麗峰

(新疆克拉瑪依市衛生局 克拉瑪依 834000) (新疆克拉瑪依紅有軟件有限責任公司 克拉瑪依 834000)

為提高衛生管理效率和決策水平，以區域衛生信息平臺為基礎，基于商業智能的思想創建區域衛生綜合輔助決策支持系統，介紹該系統的技術方案、建設內容及在衛生管理中的應用示例。

區域衛生信息平臺; 健康管理; 決策支持系統; 數據倉庫; 聯機分析技術

1 引言

醫學信息的形式是多種多樣的，包括圖像、聲音、視頻、文字以及最簡單的數據,這些醫學信息資源對醫院的決策管理、醫療和科研起著至關重要的作用[1]。區域衛生信息平臺的建設是幫助實現區域內數據的互聯互通和信息的共享交換，形成完備的區域衛生數據中心。為了有效地利用和展示這些數據背后蘊含的深層次價值，建立一套強有力的衛生綜合輔助決策支持系統來整合、分析相關領域的業務數據是非常必要的。決策支持系統是輔助決策者通過數據、模型和知識，以人機交互方式進行半結構化或非結構化決策的計算機應用系統，是管理信息系統向更高效發展而產生的先進信息管理系統。它為決策者提供分析問題、建立模型、模擬決策過程和方案的環境，調用各種信息資源和分析工具，幫助決策者提高決策水平和質量。

商業智能(Business Intelligence，BI)的概念來源于工商業，是對數據和信息的搜集、管理和分析的過程，目的是使企業的各級決策者能夠獲得知識，提高洞察力，幫助他們做出對企業更有利的決策、實施更有效的管理舉措。從業務信息系統或其他外部系統的數據庫中抽取/轉換/裝載[2-4]數據、建立數據倉庫、數據分析和數據展示是商業智能系統的4個步驟，科學支持決策分析是商業智能的終極目標[5]。區域衛生信息平臺的構建是在不推翻現有基礎上對系統及數據的集成。大量已建的醫療信息系統產生的醫療數據資源，結構化程度低，存在很多“臟數據”，如數據格式千差萬別，數據重復、不規范、錯誤，業務邏輯不合理等。需要選擇一種體系架構來搭建平臺，將不同醫療衛生機構所提供的分布、異構、冗余的數據進行標準化轉換、清洗及結構化抽取等復雜處理[6]。而基于商業智能的區域衛生綜合決策支持系統是將這些數據轉換為知識、以幫助衛生行政部門做出明智的監督決策的有效工具。

2 技術方案

2.1 總體架構

在區域衛生信息平臺實現信息集成的基礎上，在主管業務行政部門決策需求的指導下，預先把分散在各個衛生領域系統中的數據和信息抽取出來，經過清洗、格式轉換，重新裝載到數據倉庫，通過儀表盤、企業報表等展示工具，將決策者感興趣的數據展示出來，形成一個面向多學科集成的商業智能技術體系[7]。系統的整體架構，見圖1。

圖1 區域衛生綜合輔助決策支持系統整體架構

整個技術架構分為4層結構。數據層：即系統所需要的原始數據來源，除包括最主要的區域衛生信息平臺所匯集的各醫療機構日常業務數據外，還包括如外部接口、參照數據文件等非支撐系統數據。應用支撐層：系統對數據進行提取、加載和轉換，通過統一的數據交互格式，對數據進行清洗，建立數據倉庫，即通過抽取/轉換/裝載工具將業務系統中的分散數據抽取到以主題為基礎的數據倉庫中，形成統一、集成的數據視圖[8]。應用層：通過聯機分析技術對數據倉庫的加載數據進行分類、挖掘，將數據分配到各個主題集中，以不同的主題對數據進行分類。展現層：商務智能平臺的業務訪問入口。主要的運作方式是以系統門戶作為入口點，然后轉至預警及分析管理。整個展現層為用戶提供B/S模式，以多種圖形化的方式將各個主題數據展示出來。通過上述分析可以看出該系統的建設主要涉及數據倉庫構建與聯機分析處理兩大技術。

2.2 數據倉庫技術應用

數據倉庫(Data Warehouse)是一個集成、面向主題(Subject-oriented)、時變(Time Variant)和非易失(Non-volatile)的數據集合，反映出歷史變化，強調數據分析和報告結果產生的海量數據存儲技術[9]。也可以說數據倉庫通過主題設計，將不同業務系統中分散的數據集中存放在一個存儲容器內。在此數據集成平臺上，各業務系統之間的數據可互通互用。例如，建立病種維度表與各醫療機構業務系統中的醫囑項關聯起來可以分析病種的藥品使用情況、費用情況、治療費用等。

2.3 聯機分析技術應用

聯機分析是基于多維數據庫和多位分析的一類技術，是專門用于支持復雜的決策分析、信息管理和業務管理人員決策活動的一種決策分析工具，通過組織和匯總數據而為高效分析查詢創建多維數據集[10]，也就是說，通過該技術可以讓管理者對海量數據進行輕松高效的查詢分析。這也得益于它的數據聚合和多維組織機制。如各醫療機構業務收入在時間維存放時不僅存放每日收入，還聚合成每月、每季、每年的收入；在科室維存放時不僅存放科室收入，還聚合成各機構總的收入。在每個維度不同層級的交叉點也可以計算出聚合收入，如某月某醫療機構某科室的收入，通過這樣的多維聚合機制，使得數據查詢速度大大提升。另外還提供切片、切塊、上鉆、下鉆、旋轉等操作方法，在不同的層級上對數據進行試探性分析，得到不同形式的結果。

3 建設內容

3.1 總述

系統的建設將對區域醫療業務、醫療服務質量等方面進行綜合評價，建立科學的評價分析體系，以事實數據為基礎，通過對數據的量化分析、各類指標的全面分析和深度鉆取，為區域衛生醫療管理提供有力的決策支持。為充分發揮商業智能平臺的數據挖掘能力，基于對醫療決策分析指標模型的需求分析，借鑒商業智能軟件的關鍵指標分析模型，建立符合克拉瑪依市實際情況、具有實際應用價值的區域衛生綜合輔助決策支持系統。系統建設遵循由表及里、由淺入深、分階段實施的原則。首先進行業務指標模型的建設，通過對區域衛生信息平臺的建設來擴大數據采集范圍，主要包括采集服務質量、監管方面的數據，逐步向上進行質量與監管層面的挖掘分析。整個商業智能分析的內容，總體上分為“業務”、“質量”與“監管”3大部分，在各自范圍內逐步量化分析，形成具體的挖掘指標并體現由底向上、由表及里的分析原則。3大部分內容，見圖2。

圖2 業務、質量與監管3個層面關系

3.2 業務數據挖掘

業務方面，主要從醫療動態、財務狀況、藥品信息、社區公共衛生、婦女兒童、行政人力、健康檔案等主題出發，收集和抽取各級各類衛生醫療機構的業務相關數據，對數據進行關聯組裝，進行統計、趨勢對比等分析并按不同方式進行展現。業務領域的數據挖掘分析內容，見表1。

表1 業務領域數據挖掘分析內容

3.3 質量數據挖掘

在業務領域分析的基礎上，擴大對衛生醫療機構質量數據的采集，通過對臨床質控、藥事質控、診療監管、醫技檢查監管和護理質量等部分進行質量分析，分析結果主要以比率數值等形式展現。質量領域的相關分析內容，見表2。

表2 質量領域數據挖掘分析內容

3.4 監管數據挖掘

在業務、質量兩大主題領域挖掘分析的基礎上，通過科學的理論方法和指標體系，分析從各級衛生醫療機構端采集的醫療行為數據，建立區域醫療行為監控、預警和處置機制，為衛生行政管理層的有效干預提供依據，提供統計分析和決策支持。分析結果以比率數值關聯、預警提醒等形式展現。監管領域主要包括醫療質量安全、醫院輸血、基本藥物使用、醫療費用、食源性疾病等方面的監控，相關分析內容，見表3。

表3 監管領域數據挖掘分析內容

4 系統在衛生管理中的應用示例

4.1 概述

在區域衛生信息平臺一期項目建設中，啟動衛生綜合輔助決策系統探索性的建設工作，完成以區域衛生信息平臺為核心目標的數據倉庫建設，以行政管理的需求為導向，建立主題指標項，輔助決策。以系統中個別指標為例，分析其在衛生行政管理中的作用。

4.2 示例1：健康檔案指標監測

通過對克拉瑪依市居民健康檔案進行全面、深度整理和分析，包括建檔人數、建檔率、在檔人口特征分布等指標的分析，輔助管理所轄地區的健康檔案建設工作，及時發現工作過程中的漏洞和盲點，指導調整工作方向；對慢病發病人群的動態行為特征進行分析，為基層服務人員提供可預見性的判斷和引導，及時對潛在發病人群進行健康行為指導，降低發病率，提升全民健康水平。圖3為各社區建檔率的展示，能夠鉆取到在檔人口特征分布等,其中建檔率=建檔人數/常住人口×100%。

圖3 社區建檔率指標分析界面

4.3 示例2：重點疾病監測

通過匯總并分析某一時間段醫院門診疾病的上報數據，為管理者提供多層次、多角度的疾病發病排名情況，以及疾病發現的機構、時間等。輔助增強疾病預防控制和突發公共衛生事件應急處置能力?？蓪δ硶r間段內門診診斷進行排名。能夠鉆取到疾病在各機構的分布情況以及按時間的發病人次統計，見圖4、圖5。

圖4 診斷排名第1的疾病在各機構的分布情況

圖5 某疾病累計診斷排名第1的機構按月統計的發病人次

4.4 示例3：門診費用監測

通過對轄區內各醫療機構的門診數量、門診費用、人均診療費用、住院的均次醫療費用等數據的對比分析，了解各類費用的消費金額及增長變化情況，從而獲得對居民健康環境和醫療保障水平的判斷，輔助決策管理者制定、調整和切實落實各項醫療保障制度。圖6為區域內某機構在某年12個月內次均費用、次均藥費、根據上期的費用情況分析出次均費用環比。

圖6 門診次均費用指標分析界面

此外，隨著醫療機構各信息系統及區域衛生信息平臺的應用，數據質量的問題已逐漸地突顯出來。前臺數據的不規范、不完整、不正確，以及平臺數據交換出現的數據丟失、傳輸不及時等問題，直接影響數據分析的效果。因此，在衛生綜合輔助決策系統實施的過程中，還可以發現前端業務系統的不足以及數據存儲方式不合理等問題，反過來引導各業務系統的完善和數據的規范化，從而幫助各醫療機構提高數據質量[2]。

5 結語

傳統衛生統計分析方法已經不能完全適應日新月異的數據環境，如何從大數據中發現有用的知識以及提高信息的利用率是迫在眉睫的任務[11]?；谏虡I智能的區域衛生綜合輔助決策支持系統通過利用商業智能思想，采用數據倉庫、聯機分析、數據挖掘等技術，在現有區域衛生信息共享基礎上，有效利用居民健康檔案醫療衛生數據信息，對醫療衛生事業做出了有力的決策管理支持，有利于發現管理中的不足，提高工作效率。

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5 王覓也, 黃勇, 畢永東，等. 醫院商業智能系統的應用[J]. 醫療衛生裝備, 2012，33(1)82-84.

6 黃孝倫, 余中心, 肖兵, 等. 以數據為主線探討區域衛生信息平臺建設[J]. 醫學信息學雜志, 2014，35(7): 7-11.

7 賈鋒,白和健,吳芬蘭,等. 區域衛生決策支持系統研究[J]. 河北醫藥,2013,35(2)：300-301.

8 李明. 醫院決策支持系統設計與實施[J]. 醫學信息學雜志, 2014，35(2):22-27.

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11 肖輝, 周征奇, 肖革新,等.公共衛生領域中的數據挖掘[J]. 醫學信息學雜志，2013,34(12):25.

Construction and Application of Regional Health Decision Support System Based on Business Intelligence

WUHai-yan,XUQiang,Xinjing

KaramayMunicipalHealthBureau,Karamay834000,China;WANGLi-feng,XinjiangKaramayHongyouSoftwareCo.,Ltd.,Karamay834000,China

In order to improve health management efficiency and decision-making level, regional health decision support system is constructed based on regional health information platform and business intelligence ideas. Technical plan, construction contents and application examples in health management are introduced in the paper.

Regional health information platform； Health management； Decision support system； Data warehouse； OLAP

2015-01-12

吳海燕，科級，發表論文12篇；通訊作者：許強。

R-058

A 〔DOI〕10.3969/j.issn.1673-6036.2015.07.001