數字化醫院建構中的數據利用研究

史淳樵，侯佳音

（同濟大學附屬第十人民醫院上海200072）

數字化醫院建構中的數據利用研究

史淳樵，侯佳音

（同濟大學附屬第十人民醫院上海200072）

文章通過對數字化醫院的建構和數據利用問題的分析，對數字化醫院系統建設中的數據大量浪費問題進行了研究，通過數據挖掘和關聯算法的方法，構建了系統中的數據分析和統計模塊，通過這一模塊，可以使數據轉化為有用的信息，成為數字化醫院中決策支持系統中的關鍵點。

數字化醫院；信息化平臺；架構；技術

結合我國實際情況來看，醫院信息化建設工作始于上世紀80年代，發展至今已經形成了建立在面向管理基礎之上的醫院信息系統，同時，也形成了綜合各個專業，各個科室，各個部門基礎之上的臨床信息系統，通過數字化信息系統的建設，使得醫院日常業務的開展與運轉都能夠通過信息技術支持的方式所實現。但當前已有的信息化平臺仍然存在一定的局限性，例如平臺集成度不夠，平臺功能不夠全面，系統數據利用程度不夠等問題。本文即從數據利用這一角度出發，對圍繞信息化平臺下數字化醫院架構方面的數據庫架構問題展開分析與探討。

1　數字化醫院建設現狀研究

在當前數字化醫院的建設過程當中，很多醫院都投入了大量的資金以及人力資源展開數字化建設工作，但在建設初期，受到設計理念，設計手段等因素的影響，一定程度上對醫院數字化水平的發展造成了限制，數字化醫院建設方面的一系列問題也凸顯出來：1）從系統架構的角度上來說，由于當前絕大部分醫院的數字化建設是以現有信息化系統為基礎所實現的，沒有對數字化系統進行遠期規劃，雖然引入了多個應用系統，但信息孤島的問題仍然存在；2）從信息基礎的角度上來說，早期數字化醫院系統主要以Power Builder作為開發工具，開發結構為C/S結構，以上技術工具發展至今，已經無法滿足數字化醫院快速發展的需求；3）部分信息系統設計年代較早，不支持目前國內外廣泛采用的醫療健康信息集成規范（integratinghealthcareenterprise，IHE）、醫療信息交換標準（health 1evel seven，HL7）等標準，和其他醫療系統互聯性比較差，各系統間的集成基本上是界面集成，而不是基于工作流中的數據集成，缺乏整體設計。同時，因未建立全院級別的臨床數據中心（Clinical Data Re—pository，CDR），臨床數據未進行整合和統一管理，不能實現所有醫療數據的一元化管理和全院高度共享。

2　數字化醫院架構分析

2.1電子病歷系統

在數字化醫院中，架構電子病歷系統的主要目的是以病患為中心，形成一個以全醫療過程為中心的數據記錄以及數字化管理系統，其目的是為數據的嵌入式訪問以及異構系統的交互式操作提供技術支持。關鍵性的架構技術包括以下幾個方面：第一，在計算機醫囑錄入系統的建設中，可以嘗試引入CPOE系統，在信息技術平臺支持下，通過全圖形化界面，將醫囑錄入數據作為系統基礎字典，實現原有手工書寫醫囑的計算機化；第二，在電子臨床路徑系統的建設中，可以以臨床路徑術語庫以及臨床路徑模板庫為基礎，構建專用數據庫層，在此基礎之上，通過綁定路徑，執行項目，以及變異監控等一系列路徑執行相關數據服務，配合客戶端功能界面，支持臨床路徑執行系統的合理運轉，與之相對應的臨床路徑系統結構如下圖所示（如圖1）。

圖1　臨床路徑系統結構示意圖Fig.1Clinical path diagram of the system structure

2.2臨床數據中心建設

在數字化醫院中，臨床數據中心最主要的價值是通過對各種系統的綜合應用，面向患者的診療提供一個以信息為中心的數據視圖，對這一系統的建設也是數字化醫院實現電子病歷系統運行的基礎與前提條件。本數據中心基本流程如下圖所示（如圖2），數據中心建立在ISO/TS 18308國際標準基礎之上，通過對HL7標準組織參考模型的應用，建設基礎數據模型，支持對信息組織結構，醫療術語，以及數據類型的標準化訪問，同時也支持不同系統相互之間的語義交互性操作，其目的是形成一個具有整體性特點的醫療信息環境。

圖2　臨床數據中心基本流程示意圖Fig.2Clinical data center basic flow diagram

2.3系統集成平臺建設

從信息化平臺構成以及后續運行的角度上來說，集成平臺所需要實現的是包括應用，數據，以及界面集成在內的綜合集成。在建設期間需要關注的內容有以下幾個方面：第一，應用集成。其主要是指以應用程序為對象，在實時或異步條件下的信息相互交換以及調用功能。這一功能能夠以HL7、RPC、以及Web Service為基礎，通過引入消息以及BPM中間件的方式實現；第二是數據集成。其主要是指在醫院相關業務的應用實踐中，通過對數據裝載工具的應用，將HIS數據庫與ERMS數據庫交互，在高頻條件下實現數據庫數據的交換共享，同時也支持對數據的映射變化；第三是界面集成。其主要是指通過對Active X插件的合理應用，實現應用程序界面相互之間的關聯性引用與合成，達到集成專業瀏覽器插件的目的。

3　基于數據倉庫的數據利用研究

在數據倉庫基礎之上，數據倉庫能夠自元數據庫中按照一定的標準抽取數據，在聯機基礎之上，對數據進行綜合處理以及集成轉換，通過形成多維數據模型的方式，實現信息的交互性，一致性存取，根據這種方式構建一個直接面向全局的數據視圖，從而達到對數據進行自動挖掘以及綜合分析的目的。在這一背景之下，決策支持系統的建設結構主要包括以下幾個方面：第一，數據層。在這一層面當中，主要是提供可供數據分析以及數據報告的原始性數據集合，同時對包括辦公自動化系統，數據管理系統，收費系統，以及業務系統中所形成的原始數據進行整理集合；第二，服務層。在這一層面當中，主要面向數據層所提供的原始數據支持集成服務，訪問服務，以及儲存服務。本層次中，可以以ETL為工具，對待處理的數據進行抽取，轉換，以及整合等一系列處理，同時按照標準將其加載至數據儲存區域當中，為整個系統提供具有層次性特點的儲存格局；第三，分析模型層。本層次的主要功能是面向系統終端客戶，以一種最優化的方式展示數據，同時也支持終端用戶以一種多視角以及多維度的方式對數據進行綜合分析。

在整個系統中，數據主要以藥物和病患的基本情況和數據為主，對各類藥品的使用、費用、一般療效、副作用情況等信息的記錄，對患者的基本情況和數據的記錄存儲等，如表1為藥品信息表。

表1　藥品信息數據表Tab.1 Drug information data sheet

用戶信息如表2所示。

表2　用戶健康體質信息表Tab.2Users healthy physique information table

除此以外，數據庫表中還包含了大量的繳費數據表格，如下表3所示。

表3　繳費數據信息表Tab.3Payment data table

如何利用數字化醫院系統的這些數據，對其進行分析，然后成為醫院決策系統的關鍵部分，這就需要設計出數據統計分析的模塊。對于不同的個人和體質，疾病種類，以及臨床用藥等情況進行記錄和存儲，設計一個模塊可以進行這些數據的統計和分析，能夠給用戶提供各自所需的統計分析功能。系統通過對數據的統計分析可以以圖文形式展示繳費情況，并與市民卡或是醫院卡連接，給出了基本的費用情況。對于這些繳費信息和數據的分析統計，可以引入數據挖掘技術，能夠對存儲的海量數據就行科學分析，并與一卡通對接，建立起兩者之間的聯系，實現患者、病情、繳費以及臨床用藥之間的關聯性分析。

在本研究中，利用關聯算法編程來實現這一數據挖掘的過程，采用的算法是Apriori算法，算法的核心就是首先進行描述性的集合統計，然后根據其在數據庫中的頻繁度來刪除非頻繁的候選，逐步刪選后最后得到系統所需要的數據，并且對這些數據還可以進行一般分析。

此算法的核心部分如下所示：

L1=find_frequent_1-itemsets（D）；

for（k=2；Lk-1≠Φ；k++）｛

Ck=apriori_gen（Lk-1）；

for each事務t∈D｛//描述D用于計數

for each候選c∈Ct

c.count++；

｝

Lk=｛c∈Ck|c.count≥min_sup｝

｝

（11）return L=UkLk；

procedure apriori_gen（Lk-1：frequent（k-1）-itemsets）

for each項集f1∈Lk-1

for each項集l2∈Lk-1

c=f1Жf2；//連接步：產生候選

if has_infrequent_subset（c，Lk-1）then

delete c；//刪除非頻繁的候選

reture Ck；

return TRUE；

return FALSE；

｝

Lk=｛c∈Ck|c.count≥min_sup｝

｝

利用數據挖掘進行數據集合關聯，要分兩個階段進行關聯規則操作：首先就是數據挖掘找出數據庫中高頻項目組。以以往的健康數據與體檢數據為基礎，進行數據挖掘，可以找到一些同步的頻繁數據集合。其次，從找到的這些數據項目集合中明確出他們的關聯性，這就依賴于關聯規則，通過滿足最小支持度與最小置信度來對其置信度進行數值化計算，置信度可以用式（1）來計算。

公式（1）中，包含項目集的事務集合用support count（A∪B）表示。其中包含項目集A的事務數就用support count（A）表示，根據這個公式得到的關聯規則為，對于每個頻繁項目集都可以產生非空的子集；對于l的每個非空子集s，如果≥min_conf，那么輸出規則“s?（l-s）”。其中，min_conf是最小置信度閾值。

系統會調用Admin_refAction中的select_all（）方法。該方法將查找出全部部門的信息，并傳入dmin/admin_ref.Jsp頁面之中Admin_regAction中的select_all（）方法，在頁面右側的主框架中會顯示admin/admin_ref.Jsp頁面。這樣，就能夠對很多數據進行分析，例如對常規體檢數據的分析和統計，其界面如圖3所示。

圖3　常規體檢高血壓統計分析圖Fig.3Statistical analysis chart routine physical hypertension

4　結束語

在信息化平臺基礎之上，通過展開數字化醫院系統建設的方式，一方面能夠使已有的投入得到最大限度的保護，另一方面能夠為數字化醫院建設進程的發展提供推動力。基于信息化平臺，通過數據統計和分析的方式，能夠達到數字化醫院的新功能——病患體質分析和決策功能。對已有的數據進行合理整合，也可以實現一系列數據的集成共享，對操作過程進行動態監控，促進醫療資源的最優化應用，形成一個具有更高效率的數字化平臺。

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Study on utilization of digital hospital construction data

SHI Chun-qiao，HOU Jia-yin
（Tenth People's Hospital Affiliated to Tongji University，Shanghai 200072，China）

Through the construction and data utilization digital hospital analysis of data digital hospital system construction in wasting a lot of issues have been studied through data mining and correlation algorithm method to construct the system data analysis and statistics module through this module，you can make the data into useful information has become digitized hospital decision support system key points.

digital hospital；information platform；architecture；technology

TN99

A

1674－6236（2015）24-0022-03

2015-03-10稿件編號：201503127

史淳樵（1986—），男，天津人，助理工程師。研究方向：網絡信息安全。