衛生決策支持系統設計與實現

代 濤

中國醫學科學院醫學信息研究所 衛生政策與管理研究中心 北京 100020

·衛生決策支持與信息化建設·

衛生決策支持系統設計與實現

代 濤

中國醫學科學院醫學信息研究所 衛生政策與管理研究中心 北京 100020

本文基于健康醫療數據資源，以提升衛生決策水平為目的，設計了覆蓋公共衛生、醫療服務、基層衛生、藥品管理、醫療保障等業務領域的具備信息支持、監控預警、分析評價、趨勢預測、綜合優化等核心功能的衛生決策支持系統，以及包含數據層、業務層、表現層的系統架構和數據倉庫、模型庫、方法庫、知識庫等決策支持庫；并以醫療保障(新農合)業務的決策支持應用為例，對部分決策支持的功能進行開發應用；最后提出了構建衛生決策支持系統的建議。

衛生決策支持系統； 系統框架； 決策模型

衛生決策支持系統(Health Decision Support System，HDSS)是決策支持技術在醫藥衛生領域的具體應用，是面向醫藥衛生領域的半結構化和非結構化決策問題，是支持醫療衛生人員決策活動具有智能作用的人機交互式信息系統。[1]衛生決策支持系統通過多種具有統計數據分析、數據挖掘、預測及其他功能的解決方案，對健康醫療信息進行深度分析和挖掘，將信息轉換為知識，發現隱藏在海量數據之下的未知信息，預測未來趨勢，對科學決策具有重要支撐作用。

由于健康醫療信息具有數據量大、格式化程度低、來源廣泛、時效性強、安全性和隱私保護要求高等特點，國內外衛生決策支持系統建設和應用相對于其他領域發展較為滯后。近年來，衛生領域對科學決策需求不斷提高，衛生決策支持系統的研究和應用日益受到重視，國外在醫療服務、醫院管理和公共衛生等領域已有一些成功案例[2-4]，我國部分機構和學者也在臨床輔助決策、醫院管理、衛生統計、公共衛生等領域開展了相關研究和應用[5-9]。

本研究基于健康醫療數據資源，以提升衛生決策水平為目的，設計了覆蓋公共衛生、醫療服務、基層衛生、藥品管理、醫療保障等業務領域，具備信息支持、監控預警、分析評價、趨勢預測、綜合優化5項核心功能的衛生決策支持系統，設計了包含數據層、業務層、表現層的系統架構，以及數據倉庫、模型庫、方法庫和知識庫等決策支持庫，并以醫療保障(新農合)業務的實際應用為例，圍繞決策需求，設計和實現了部分輔助決策功能。

1 功能需求分析

根據我國現有的衛生管理體系和服務提供體系，可以將衛生決策支持系統分為公共衛生、醫療服務、基層衛生、藥品管理、醫療保障(新農合)等業務模塊，每個業務模塊根據決策需求的不同，實現信息支持、監控預警、分析評價、趨勢預測、綜合優化等決策支持功能，由此構建的衛生決策支持系統業務——功能關聯模型，如圖1所示(由于五項業務領域涉及業務活動繁多，圖中僅列舉了部分業務內容對應的決策支持功能的典型示例)。

圖1 衛生決策支持系統業務——功能關聯模型

1.1 業務模塊

(1)公共衛生。公共衛生包括疾病控制、衛生監督、計劃免疫、血液管理、衛生應急等多個分析專題。其中疾病控制提供傳染病、慢性病、地方病的監測、追蹤、趨勢預測，以及防治效果評價等功能；衛生監督提供職業危險因素監測、環境衛生監測、衛生監督效果分析等功能；計劃免疫可提供接種信息追蹤、免疫監測等功能；血液管理提供血液使用趨勢預測、庫存調用等功能；衛生應急提供突發公共衛生事件預警、趨勢評估等功能。

(2)醫療服務。主要包括，確定體現醫療服務數量和質量的評價指標，如醫療服務質量監測、醫院服務量預測、醫療需求預測等；提供醫療費用監測、預測、影響因素分析功能等；通過臨床合理用藥、臨床路徑指導等臨床決策支持服務，為醫生選擇最優的治療方案提供參考指南。

(3)基層衛生。一方面通過健康危險因素監測、居民健康狀況分析、婦幼與老年人保健情況分析等提高基層衛生業務服務能力；另一方面通過社區診療效果評價、基層衛生服務質量評價、慢性病治療效果評價、基層衛生需求預測、基層衛生費用趨勢預測等提高基層衛生服務管理水平。

(4)藥品管理。對各級醫療衛生機構藥物采購及使用情況進行統計分析，并通過對藥品流向、質量及不良反應進行監測，履行藥品監管職能；同時深入挖掘藥品與疾病間的關聯關系，構建知識庫，為醫生開具處方提供決策支持。

(5)醫療保障(新農合)。圍繞新農合管理機構的需求，提供科學合理的評價指標體系，對新農合參合情況、基金運行情況、醫療費用負擔和疾病經濟風險進行分析，參合農民受益面情況、醫療服務利用情況以及就醫流向情況等進行監測預警和綜合分析評價；測算和評估各地新農合補償方案及其運行效果，發現存在問題，以保障基金安全。

1.2 決策功能

(1)信息支持。可分為外部信息支持和內部信息支持兩類。外部信息支持主要提供決策所需要的衛生領域外的信息，如社會經濟發展情況、相關法律法規政策等；內部信息支持為決策者提供衛生領域內的相關信息，如衛生發展狀況、基礎設施狀況等。

(2)監控預警。通過對衛生數據的實時監測、抽取、整合，及時掌握業務的運行動態，通過對異常數據的預警和分析，及時發現問題并找出原因，為科學決策提出對策，為完善政策提供依據。

(3)分析評價。應用適當的評價方法和科學合理的評價指標體系，對衛生行業動態監測數據進行客觀、科學的評價分析，明確相關衛生政策等實際運行效果，為制定新的決策提供支持。

(4)趨勢預測。主要功能包括：根據當前業務運行情況預測未來發展趨勢；改變現行政策的部分參數值預測未來可能出現的情況；當發現問題時，及時采取相應的糾正措施并判斷其效果。

(5)綜合優化。衛生決策支持系統通過對多種因素的綜合考慮和分析，挖掘各個環節潛在的關聯關系，并使其相互協調，達到宏觀決策整體最優化。

2 系統架構和決策支持庫設計

2.1 系統架構設計

在確認和評估系統功能需求的基礎上，設計了衛生決策支持系統的總體架構，如圖2所示。

圖2 系統總體架構

(1)數據層。該層定義、維護健康醫療數據的完整性和安全性。通過ETL工具(Extract-Transform-Load)對來自醫院、疾控中心、衛生監督機構、婦幼保健院、血液中心、社區衛生服務機構、新農合經辦機構及各級衛生行政管理部門的源數據進行讀取、抽取、清洗、轉換和匯總等，并完成數據倉庫分主題的數據載入；同時通過與衛生領域專家的交互，獲取其人工決策過程的模型、方法和專家知識，并由方法庫、模型庫和知識庫進行分類組織與管理。

(2)業務層。該層主要結合各個業務領域實現決策支持的功能。另外，作為連接表現層和數據層的橋梁，業務層響應表現層用戶的決策請求，執行決策分析任務，并從數據層抓取相應數據；同時調用聯機分析處理、數據挖掘等工具進行分析，將得到的決策信息返回至表現層。

(3)表現層。為用戶提供可視化人機交互界面，用戶(即決策者)可以通過表現層輸入決策需求并獲取決策信息。

2.2 決策支持庫設計

決策支持庫是通過應用元數據管理等技術構建的數據倉庫、模型庫、方法庫和知識庫等，它們是保障衛生決策支持系統運行的核心支撐資源。這些資源通過相應的管理系統實現相應資源的有效組織、管理和接口調用，如模型庫通過接口與數據庫和知識庫建立通信，由模型庫從數據庫和知識庫中提取數據和決策知識，靈活實現系統各模塊的調用和集成。決策支持庫的體系結構如圖3所示。

圖3 決策支持庫體系結構

(1)數據倉庫。依托電子健康檔案、電子病歷、機構、人員等基礎資源，以及公共衛生、醫療服務、基層衛生、醫療保障、藥品管理等業務資源，構建面向5個決策支持子系統的決策主題庫。同時，為了保證各決策主題庫中數據資源的可靠性，制定了數據檢查和處理的策略，對抽取到的健康醫療數據信息進行合法性檢查，并按照制定的數據處理規則，在數據信息檢查的同時，完成數據的清洗、過濾、轉換和裝載等工作。

(2)模型庫和方法庫。模型庫按照模型類別劃分進行層次化組織，模型分為服務整個衛生決策支持系統的通用模型和面向具體業務領域決策問題的專用模型。模型的各類求解方法則由方法庫統一管理。

(3)知識庫。利用數據挖掘和知識發現等技術，獲取面向具體業務領域決策問題的各類知識，并進行分類組織與管理，如醫療服務決策支持子系統中用于輔助臨床決策而設計的臨床路徑、用藥配伍禁忌等。

3 醫療保障(新農合)決策支持功能應用示例

本研究選取醫療保障(新農合)業務領域，對決策支持系統具體應用進行示例。新農合決策支持子系統旨在通過匯集的新農合海量數據，實現對新農合業務的綜合分析評價和未來趨勢預測，同時利用可視化技術、報表工具等技術實現系統的發布服務，并對基礎信息和系統配置進行管理。

3.1 系統核心功能

3.1.1 新農合運行情況監控預警

從新農合參合情況、基金運行、補償、醫療服務利用以及就醫流向等方面，對其核心指標進行實時監測和異常預警。實現步驟：(1)基于統計學分布確定異常值識別方法；(2)有針對性地分為不同級別醫療機構、不同疾病類型等影響指標的多維屬性，進行醫療費用異常的監測；(3)從模型庫中選擇適宜的通用監測模型，或結合異常值識別方法構建專用異常監測模型；(4)異常預警及詳細展示。

3.1.2 患者就醫行為預測及影響因素分析

利用灰色關聯分析法分析影響參合人群就醫行為的各種因素及影響程度，對參合人群就醫行為模式產生的根源及將來一定時期內就醫行為模式變化趨勢進行分析和預測。實現步驟：(1)分析影響變量，主要包括影響因素確定、影響因素相關性分析、影響程度比較、無關因素剔除等功能；(2)從模型庫中選擇預測模型；(3)通過預測準確度，真值和預測值的交叉矩陣，以及累計收益圖等來評估預測模型的合理性；(4)展示預測結果，并為決策者提供可視化交互界面，通過動態調整相關因素以合理引導患者就醫行為模式趨勢的轉變。

3.1.3 新農合補償方案分析評價

采用定性與定量相結合的方法選擇評價指標，并賦予權重，建立科學合理的評價指標體系，對現行補償方案合理性進行評價分析。實現步驟：(1)通過專家咨詢、層次分析法等確定評價指標及權重；(2)計算各個評價指標得分；(3)根據評估指標得分和評估指標權重，計算不同補償方案的綜合得分；(4)進行得分排名。通過選擇不同年份、不同區域，以列表的形式升序或者降序等多種排列方式展現排名；(5)以餅狀圖、折線圖、柱狀圖、自定義表格等多種可視化方式綜合展示補償方案成本效益得分。

3.2 系統應用情況

基于國家新農合信息平臺已收集的省級新農合基礎數據、動態數據和直報數據，開發了新農合決策支持子系統，能夠實現對各地新農合運行情況的綜合評價，對全國新農合參合情況、基金運行情況、補償情況、參合農民受益面情況、醫療服務利用情況以及患者就醫流向情況、補償方案設計等進行綜合分析[10-11]，并應用BOE工具對結果進行了可視化展示[12]，為國家對各省新農合運行情況的監督管理以及宏觀決策提供了支持。

4 建議

4.1 以實際需求為導向，開發滿足衛生領域實際業務需求的決策支持功能

隨著信息技術的發展，信息化建設對醫藥衛生事業發展的支撐作用日益凸顯。衛生決策支持系統是衛生管理信息系統發展的高級形式，但其應用并不廣泛，這與衛生決策支持系統難以滿足當前決策者的實際需求密切相關。建議以衛生決策者實際需求為導向，緊密結合公共衛生、醫療服務、基層衛生、藥品管理、醫療保障等衛生業務領域的實際需求，以及“十三五”期間健康醫療事業發展的重點，開發滿足衛生領域實際業務需要的決策支持功能。

4.2 構建滿足實際業務和功能需求的系統架構

傳統的數據、模型和人機交互三部件結構決策支持系統通過各種定量模型，在定量分析和數據處理中發揮了較大作用。[13]以傳統架構設計為基礎，按照滿足實際業務和功能需求的衛生決策支持系統架構，構建了集數據、模型、業務與協同交互等多部件綜合集成的系統架構，以實現并增強衛生決策支持系統的效能。

4.3 有效組織和管理決策支持資源，重視決策支持庫的構建與管理

決策資源是進行決策支持的基礎和前提。高效的決策支持庫可以有效地整合現有成熟的醫藥衛生領域的模型、方法和知識等各類決策資源，提高決策準確率、優化決策流程。建議基于衛生業務領域具體的決策問題，借助現有的數據、模型、方法和知識等各類決策資源，注重構建具有針對性、實用性和科學性的衛生決策模型，挖掘分析相關知識規則，并及時予以擴充和更新，以保持決策資源的有效性，更好地滿足不同階段科學決策的需要。

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(編輯 謝宇)

Design and implementation of health decision support system

DAITao

CenterforHealthPolicyandManagement,InstituteofMedicalInformation,ChineseAcademyofMedicalSciences,Beijing100020,China

The objective of this article is to review the health decision support system and improve scientific decision-making and service. Based on the population and health data resources, the article designed the health decision support system, covering public health, primary health, medical services, drug administration, and medical insurance, with five core functions and function model, such as information support, monitoring, analysis and evaluation, forecast, and comprehensive optimization. It has also designed a system framework comprising data layer, business layer, presentation layer, as well as decision support databases including data warehouse, model base, method base and knowledge base were designed. Meanwhile, Taking medical insurance as an example, aiming at decision-making needs, the auxiliary decision making function was designed and successfully implemented.

Health decision support system; System framework; Decision-making model

國家自然科學基金(71273280)

代濤，男(1969年—)，博士，研究員，主要研究方向為衛生政策、醫學信息學。E-mail: dai.tao@imicams.ac.cn

R197

1A

10.3969/j.issn.1674-2982.2016.12.001

2016-10-27

2016-12-10