基于醫院信息管理系統的BI決策系統設計

杜亞東 吳邦華 張涵韜

摘要： 目的：利用BI（Business Intelligence）即商務智能決策系統，從醫院價值層面建立醫院統一的管理應用分析體系，全面提升醫院的管理和經營決策響應能力。將醫院各系統的數據整合起來，以便滿足臨床科室和醫院領導的數據資源需求，建立一體化的以數據中心為基礎的數據服務平臺，提升醫院領導層決策管理能力，做到數據信息詳細化，滿足各職能科室在數據分析，醫療流程方面的需求，最終形成醫院的全面健康發展。

關鍵詞：BI；Cognos；ETL；Oracle；HIS；數據倉庫

1 緒論

隨著醫院信息的飛速發展，我們對醫院信息化的工作不斷摸索和創新，新的挑戰也隨之而來，單純的把醫療信息數據統計展現為報表已經成了醫療信息的孤島，無法滿足現有醫療行業的需求。為了解決這一問題，我們在基于現有的平臺上，對多個分離的系統進行數據抽取、清洗然后關聯整合，集成為統一的大數據平臺，并建立以患者為中心的主索引，對醫院內部各個系統，如HIS、LIS、PACS、HRP等統一標準，建立一個完整的數據分析平臺，更為全面，完整的為醫院領導層的決策提供支持和導向[3]。

本文討論利用IBM Cognos幫助醫院分析醫療信息數據，提供統一、一致的視圖HYPERLINK"https：//baike.baidu.com/item/%E8%A7%86%E5%9B%BE"＼t"_blank" ，幫助醫院更加快捷，簡單的處理信息，提供決策支持。

2 IBM Cognos介紹

Cognos是一種以數據模型基礎，將各數據源統一展現的集成工具。醫院各層級科室管理人員可以在報表服務器中自定義自己所需要的數據，通過權限級別配置，達到報表多科室管理，多元化展現，并且可以對醫療相關數據進行實時的開放式的查詢。Cognos具備上下鉆取，橫向擴展，多維度分析以及多模型展現等特點。

Cognos產品是一個面向服務的組建模型，它包含幾個部分，數據處理服務器（CPTS）：負責將數據源HYPERLINK"https：//baike.baidu.com/item/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%BA%90"＼t"_blank"清洗整理存放到數據倉庫中；模型分析服務器（ PES）：負責將數據倉庫中的數據以OLAP為工具進行分析、展現出來[2]；報表生產服務器CRS：負責將基于數據倉庫的數據進行整理包裝、報表展現、儀表盤模型、報表/儀表盤展示等等。

3 基于醫院HIS系統的BI設計與實現

3.1 系統架構設計

網絡架構如下圖1所示：

BI設計以醫院的基礎數據平臺為中心，通過ETL工具抽取HIS、LIS、PACS、HRP數據，建立ODBC數據連接，將抽取到的數據進行清洗、整合，然后存放到數據倉庫服務器。數據倉庫建立好之后[1]，我們通過DataStage平臺將數據轉換、多元化，裝載到各個服務器中，通過集中分析和處理，建成統一的數據中心，通過Cognos提取醫療業務數據，然后分析并匯總得出報告。醫院管理人員通過客戶端訪問數據中心的報表服務器，將報表以更清晰、更詳細、更邏輯化的思維方式展現出來，從而讓醫院領導進行決策。

在實現的過程中，面臨著從各個系統抽取過來的數據表結構不統一、數據不規范、不同字段、不同計算方法等技術難點，在數據清洗和轉換的過程中造成很多不必要工作。經過一系列規范化處理，我們通過建立數據模型來針對性的分析系統各個模塊的邏輯性問題，數據標準問題，并在建模的過程中采用多維數據模型的方式，最終實現了數據的統一和多元化。

3.2 系統流程設計

流程設計圖如圖2所示

醫療業務針對臨床實際的應用方面涉及比較廣泛，目前主要分為門診住院分析，運營分析，藥品分析，手術分析，醫保分析，病案分析等模塊。

（1）門診分析和住院分析主要從科室、醫生、護士、藥師，患者信息，診療平均工作量等方面分析，達到優化門診住院的流程，提高患者就醫滿意度；

（2）運營分析主要從醫院收支成本、科室、人員、病種等多維度方面分析，實時監控醫院運營狀態，為醫院領導層決策提供有力的保障；

（3）藥品分析主要從患者的用藥費用，抗生素使用比例，出院患者平均藥品費用等方面分析，對藥品的使用提供預警和警示的作用，為改善藥品管理提供有效的支持；

（4）手術分析主要從門診手術，住院手術，手術時間，手術感染等方面分析，監控手術的流程，為優化手術提供決策支持；

（5）醫保分析主要監控醫保病人的費用情況，對超額的病人預警和警示，分析超額問題的原因[5]；

（6）病案分析主要以病案首頁為核心，從患者、病種、住院情況等多方面分析，提供醫療指標需要的各種報表。

3.3 ETL設計

（1）ETL程序部署：建立以ODBC為連接的數據通道，通過ETL將多個系統的數據源進行關聯；

（2）數據抽取：通過ODBC數據直接抽取，數據庫復制，文件訪問等多種方式，進行定時數據抽取；

（3）數據清洗、轉換：將抽取的數據加載到數據倉庫各個邏輯塊中，通過工具進行數據的多元化、對象化、標準化等清洗轉換，形成標準的對象數據[4]。

4 結語

本文通過探討建立以醫院業務為核心的BI系統，從而解決了醫院各個信息系統之間信息孤立的問題，在數據展現方面統一醫院信息平臺，有效、有質量的從數據分析，數據監控等方面優化醫院的業務流程，解決了醫療業務系統數據融合的問題，將更加準確，精細化的數據呈現給醫生和醫院領導以及各職能部門，做到以輔助醫療管理為目的，提升醫院在信息化建設以及全面綜合發展方面的能力。

參考文獻：

[1]張春陽，周繼恩，劉貴全，蔡慶生.基于數據倉庫的決策支持系統的構建，計算機工程，2002（4）：249252.

[2]李慧，聞豪.基于數據倉庫的OLAP技術的研究.電腦知識與技術，2005（2）：6263.

[3]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）.

[4]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].2013（11）.

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

作者簡介：杜亞東（1989），男，漢族，四川成都人，本科，研究方向：醫院信息系統管理；吳邦華（1984），男，漢族，四川成都人，本科，研究方向：醫院信息系統管理。

[HTH]*通訊作者：[HTK]張涵韜（1988），男，漢族，四川成都人，碩士，研究方向：醫院信息管理。