醫院病案信息系統的數據挖掘在醫院管理中的應用

趙 杰 李 想

（1.廣西醫科大學腫瘤醫院 廣西 南寧 530021；2.廣西醫科大學 廣西 南寧 530021）

隨著信息化社會的到來，信息技術在各個領域都得到了充分的運用，醫院在信息技術的應用方面更加廣泛及深入。傳統的紙質病案由于整理麻煩、不易保存、查找困難，已經不能夠滿足當下醫院對于病案保存的需求，醫院信息系統（HIS）利用計算機軟件、硬件技術、網絡通訊技術等現代化手段，不僅能夠對龐大的患者群體的就診過程進行記錄，能夠將患者的病歷、用藥史等規范記錄，還易于查找，對醫院管理、醫療、公眾信息進行綜合性管理。但是從當下各大醫院的實際運用來看，對其數據的運用還比較流于表面，缺少對其深度挖掘。醫院病案信息系統作為HIS重要的子系統，幾乎與HIS系統的每一個子系統均有數據交換。病案信息系統的數據挖掘對于掌握患者的費用信息、門診、住院人次信息等相關數據有著一定的幫助，利于醫院全面的掌握相關數據并及時采取相應的解決措施。

1 資料與方法

1.1 一般資料

將本院2017年1月至2018年12月之間所有出院患者病案數據作為研究對象，對這一批數據進行整理，使用SSIS模塊建立病案信息數據庫，然后對其進行深度挖掘。

1.2 方法

1.2.1 導入數據

將病案信息系統中數據導入病案信息數據庫。數據庫中同時包含著大量的低粒度數據與大量的高粒度數據，在數據導入的同時使用查詢分析工具Linkflow及數據挖掘工具FineBI來對這些數據進行進一步的整理與分析。

1.2.2 決策樹算法

建立決策樹模型，在模型建立的過程中，對已導入的數據進行分段分析，評估相應數據段（病案首頁數據字段）的錯誤率及在整體數據字段中的權重，并在后續導入的數據中進行驗證與修正，最終建立有效的邏輯質控與數據分類原則。

1.2.3 關聯規制算法

利用關聯規制算法對醫院的病案信息系統的數據進行挖掘和分析，監測病案首頁編碼情況及不同病例間的關聯性，從而實現對病案數據的高效篩選與提取。

2 結果

2.1 優化人員配置

橫向比較科室的人員配置變化與實際出院人數波動的相關性。通過對既往出院數據的統計分析，了解各科室患者的分布情況及工作量配比，為優化各個科室的人員配置提供一定程度的參考。結合門診人數、檢查人數、入院人數與復診人數提供未來患者增長預期。根據數據分析的結果，給未來各科室的人員分配提供參考，做好物資分配，以避免某個科室人員不足或是人員過剩，造成醫療資源浪費或短缺的情況出現。

2.2 疾病預測

作為鼻咽癌、肝癌高發地區，通過對醫院病案信息系統進行流行病學數據挖掘，對鼻咽癌、肝癌以及其他地區性高發疾病的發展情況進行預測，完善當地居民健康信息和醫療保障水平評估數據，通過醫院對當地進行健康宣教及腫瘤篩查，為衛生部門的居民保健政策的制定提供有效的參考依據，并且為全國各地醫院防治相關疾病提供有效的方案。

2.3 科研數據參考

病案數據導入病案信息數據庫后，可以很快速的進行病種查詢和診斷分類，提取相關疾病研究數據。由于腫瘤疾病本身的復雜性，目前的臨床研究更多的服務于某種特定腫瘤。病案信息數據庫能提供相關的診療數據匯總，對全面評估疾病的診療情況有極大幫助。在管理研究方面，病案信息數據庫所能提供的數據更有利于宏觀改善各個醫院的臨床診療水平，在現有醫療資源不變的前提下，優化門診、篩查、實驗室檢查與治療方案制定，能夠在短期內提高工作效率和醫療效益。

3 結論

信息系統數據挖掘技術已經應用于各行各業之中，例如通訊、保險、金融、勘探等等，有著廣泛的應用前景和良好的應用效果。而醫院信息系統數據挖掘研究還處在起步階段，有足夠的數據來源支持，但數據挖掘技術應用還非常有限。由于醫院管理信息數據較為繁雜，涉及例如診療費用，臨床路徑，專科設置等醫學專業領域，使得當下醫院信息系統數據挖掘技術和研究工作存在較高門檻。而通過數據挖掘技術對病案信息系統進行優化與改良，則是在短期內最快提高醫院診療效率和工作效益，且不會產生負面影響的優質方法。

醫院管理系統中病案信息系統的數據構成最為復雜，不僅包含有基本的患者疾病診療信息，還包含有與醫院運行效率和疾病科研相關的潛在量化指標。數據挖掘研究還有足夠的可拓展性，現階段主要服務于醫院的實際需求，通過數據挖掘提高病案信息系統數據的利用度。未來還需要對醫院的數據挖掘技術進行不斷改進升級，通過優化后的信息挖掘技術，給醫院醫保費用的優化改革方案提供依據，為即將施行的相關疾病診斷分組（DRGs）收費制度建立基礎。結合預測未來診療人數，實現醫院對各科室人員的合理配置，制定有針對性的工作計劃。提供詳實的疾病科研臨床數據，將研究成果與門診人數、檢查人數、入院人數與復診人數等醫院數據結合評估，加快落實科研成果產出與促進提高醫院運行效率。綜上所述，醫院病案系統信息系統的數據挖掘對于醫院的管理、科研和改革工作有著積極的影響，能夠幫助醫院有序且可預測的運行，推動新醫療時代的到來，值得推廣使用。