數據倉庫與數據挖掘技術在衛生信息化中的應用探究

那廣義

摘 要：二十世紀是信息化時代，早在數十年前，各個醫療衛生機構就開始了信息化建設，通過數據倉庫與數據挖掘技術等信息技術的應用，建立了獨立的衛生信息管理體系。在衛生部門中，統計信息是部門管理的重要決策依據，其信息化流程包括數據采集、清洗、轉換、抽取、裝載以及數據挖掘等，取得的最終成果將應用于醫療衛生機構的資源管理、診治管理及醫療費用管理等多個環節，對于提高衛生機構管理水平具有重要作用。

關鍵詞：數據倉庫；數據挖掘技術；衛生信息化；應用

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2017.05.126

在大數據時代背景下，信息技術飛速發展，廣泛應用于各個行業的測繪、統計領域中。近年來隨著我國醫療機構制度改革的深化，采集各個醫療機構的發展性數據成為衛生部門的基本工作，旨在監測各地醫療改革進展，為制定下一階段的醫改目標提供數據支持，不斷完善醫療體系，為人民提供高質量的醫療衛生服務[1]。在工作過程中，涉及到患者基本資料、診治過程、醫學檢測數據等多種信息，信息量龐大且種類豐富，應用數據倉庫與數據挖掘技術，對于加快衛生信息化建設，提高衛生部門的工作效率及質量具有重要意義。

1 數據倉庫與數據挖掘技術模型的建立

1.1 數據倉庫

數據倉庫（Data Warehouse，DWH）的本質是一個信息平臺，具有時變性、穩定性、集成性和面向主題等基本特征，依靠單個數據的存儲，將大量的數據信息積累數據倉庫原有的資料存儲構架中，對信息進行統一分析處理，是聯機分析處理技術（OLAP）、數據挖掘（Data Mining）的應用基礎[2]。在企業智能的構建過程中，數據倉庫是不可或缺的關鍵性技術，能夠幫助決策者在海量信息中快速篩選出有效信息，為企業的正確決策提供數據支持。

1.2 數據挖掘技術

數據挖掘技術是一門集合數字化、智能化現代技術于一體的數據處理技術，能夠在海量數據中提取出有效信息，從流程上來看該技術的應用包括信息收集、數據集成、數據規約、數據清理、數據變換、數據挖掘、模式評估、知識表示這8個過程，且具有重復性的特點[3]。這一技術的應用是建立在數據倉庫存在的基礎之上的，在第一步信息收集中就需要應用到數據倉庫，而且所有的流程都需要數據倉庫提供支持。

1.3 模型建立

在衛生統計工作中，信息量比較大，數據倉庫的建立能夠幫助工作人員將收集到的海量信息存儲下來，便于開展接下來的信息化建設工作，而數據挖掘技術在醫療衛生領域中的應用，主要用到了數據預處理、信息融合、高效精確的挖掘算法等關鍵性技術。在醫療機構中建立數據處理模型的具體流程為：①數據采集，建立源系統不斷采集變量數據；②數據清洗，將無法辨認的不具有實際作用的數據清除出去；③數據轉換、抽取、裝載，數據倉庫具有固定的資料存儲構架，在存儲時需要經過一系列的轉換排除最終形成完整的醫院資料體系；④數據挖掘，應用數據挖掘技術處理數據，發掘管理者所需要的信息資源。

2 數據倉庫與數據挖掘技術在衛生信息化中的應用

海量的衛生信息雖然在收集處理過程中有很大的難度，但是其價值與難度是成正比的，且數據倉庫與數據挖掘技術的使用，大大降低了信息處理難度，再加上目前醫療設備的功能更為先進，各種資料都可以通過網絡平臺共享，衛生信息化建設進程的推進使得衛生部門的工作越來越簡單。除此之外，這兩項技術的使用，對于我國醫療機構的發展建設也具有重要的作用。

2.1 健全衛生統計服務體系

數據倉庫與數據挖掘技術的聯合使用，使得醫療衛生機構的相關性數據使用便利度大大提升。例如，在進行下一階段醫療費用的預測時，就可以通過自組織數據挖掘法建立預測模型，首先明確影響醫療費用的各個因子（包括醫療衛生服務成本、醫療衛生支出、保險福利費用等），對接下來幾年我國的衛生總費用進行一個大概的預測，并以此為依據制定科學合理的衛生制度，加強醫療衛生服務成本控制，深化醫療保險制度改革。此外，在醫院的管理中，醫保支出是一項比較難以控制的費用，目前我國的醫保機制尚未完善，在實際施行過程中仍存在較多的問題，醫院數據倉庫模型的建立，能夠幫助醫院掌握好醫療成本和醫保支出的平衡。

2.2 推動醫院管理現代化建設

目前大部分的醫療設備都屬于電氣設備，設備上的醫療信息可以直接傳輸到數據庫中，大大降低了衛生信息化建設的難度。大部分的醫療衛生機構都有獨立的信息管理系統，管理者可以根據這些信息來進行醫院的管理，比如說醫療費用管理、醫療資源管理以及人力資源管理等。愈是龐大的數據群，其中包含的信息價值就越大，而且準確性更高，深入挖掘數據中的信息資源，對于推動醫院管理的現代化建設具有實際意義。以急救門診為例，該科室每天都需要接待大量的危急重癥患者，如果按照正常就診順序進行救治其實是不合理的，通過對門診信息的分析，可以確定常見危急病癥的治療順序，讓有需要的患者及時接受治療，降低醫療風險。

2.3 提高醫療機構的診治水平

衛生統計其實是疾病診治中的重要組成部分，醫療水平的提升其實就依賴于臨床經驗的積累，而數據也正是臨床工作經驗累積的成果之一。就疾病診斷來說，病癥的臨床表現和檢測結果并不具有唯一性，極易與其他病癥混淆，而臨床數據統計能夠通過病癥診斷經驗不斷完善其診斷標準，提高疾病診斷正確率。

3 結語

衛生統計工作是一項挑戰性極大的工作，其中涉及到的信息量比較大，而且種類豐富，對于衛生部門而言既是一塊閃閃發光的金子，掌握這些信息才能夠作出正確決策，推動醫院的現代化建設，提高醫療服務質量，同時也是一塊難啃的骨頭，其中涉及到的信息量國語龐大，囊括了圖像、數據、文字等多種信息來源，且信息質量不一，如果按照以往的統計方式，是無法勝任這一工作的。因此，衛生信息化建設刻不容緩，引進數據倉庫和數據挖掘技術等先進的信息技術，才能保證衛生部門在短時間內收集并處理各個醫療機構的信息，為部門的正確決策提供科學的信息支持[4]。

參考文獻：

[1]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）：82-86.