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數據挖掘技術在醫療信息管理中的應用

2019-10-21 07:19:59牛旭
健康之友·下半月 2019年12期
關鍵詞:應用

牛旭

【摘 要】本文簡述了數據挖掘技術,并針對醫療數據特點對數據挖掘技術在醫院信息管理中的應用進行了具體分析。

【關鍵詞】數據挖掘技術;醫療信息管理;應用

【中圖分類號】R197.3;TP311.13【文獻識別碼】B? 【文章編號】1002-8714(2019)12-0295-02

經濟與科技的快速發展給各行各業帶來了新的發展機遇,同時也大大方便了行業某些繁復的流程,尤其是醫療行業。隨著計算機技術的不斷深入信息管理系統也在不斷完善。醫院在運轉過程中由于自身的發展特點,數據量也在不斷增大,系統增加的同時數據也逐漸復雜,因此想要實現在大量的醫療數據中提取有關臨床服務于管理決策的數據就成了了目前信息管理平臺應重點關注的關鍵,這也是數據挖掘技術誕生的重要因素。

1 數據挖掘技術概述

在大量具有隨機性、復雜性以及不完全的龐大數據中找到有效數據,或是提取出具有價值的信息與知識的過程稱為數據挖掘。作為數據庫中知識發現中的重要技術,與傳統規范的數據庫查詢語言不同,其是在確定查詢內容后以模式的總結與內在規律探索為基礎進行的數據搜索。

2 醫療數據的特點

數據挖掘技術同樣能夠應用于其他行業,但醫療行業的數據挖掘與其他行業不同。數據的來源主要是病人,包括診療前基本信息、診療過程以及談話記錄等。另外,檢查完成后的影響數據與身體數據等也是數據庫儲存數據的一部分,具有種類多、數量達、非完整性、冗余性以及隱私性的特點[1]。種類多的原因是由于醫院每天需要接診大量的病人,無論是醫院管理過程中產生的財務數據,還是病人出入院的檢查、診療以及醫囑信息等都是數據中的一部分。另外,由于數據的來源不同,圖片、語音、數值以及動態影像都是常見的數據形態;隨著醫保時代的到來,醫院每天的就診人數每天都在增長,大量的醫療設備的投入與使用會在診療過程中產生大量的數據,數據量十分龐大;部分醫生在記錄病人信息或是登記信息不完善使得最終記錄的數據具有不完整性與模糊性,同時,由于不同醫生在治療方面有不同見解以及醫學信息的表達方法不同,使得主觀性較強;數據模板的大量使用再加上相同數據的大量堆疊造成了醫學數據有大量的冗余;由于病人的病例、身體數據以及疾病類型等信息具有私密性,因此在使用數據挖掘技術進行挖掘時要合理應用挖掘技術,尤其要注意在應用過程中保護數據的安全性與私密性。

3 數據挖掘技術在醫院信息管理的應用

將原始醫療數據中的數據進行統一的整理預過濾,并選擇合適的技術與工具構建數據模型,可以用于問題的實際應用,快速解決問題發揮數據挖掘技術的實效性。

4 臨床醫療活動

隨著科技的發展,醫療信息化已經成為了醫院發展的常態化趨勢,由于醫院信息管理技術大大簡化了數據分析與處理流程,因此很多醫院都有屬于自己的電子病例系統。而想要實現病例系統科學合理的應用首先要結合醫院運轉的實際情況構建數據挖掘模型,以電子病例中的數據為基礎通過將檢驗檢查結果與病癥情況一一對應就能夠形成專門用于存放診斷醫療知識的數據庫[2]。這樣一來,醫生在確定患者病情后,根據病人的病癥就能迅速在數據庫中找到對應病癥,結合病人的實際情況快速解決問題從而大大提升了醫生的診療效率。另外,由于數據挖掘技術的應用特點使得在不同年齡段的病人數量能夠通過個或者各種醫療檔案統一記錄,便于醫生后期的數據統計與分析。

5 醫保系統

隨著國家經濟的不斷發展,國家對于醫保方面的資金與人力方面的投入比例也在逐年增大,這也是全民醫保時代到來的主要原因。在這一社會情況下,住院的各類醫保病人的比例越來越高,使得在醫院營收收入中,醫保收入占有的比重越來越大。由于醫保政策針對各個地區都有不同的規定,因此不僅種類繁多,政策與款項對應方面也存在著諸多問題[3]。因此,控制醫保病人的費用總數,并在相關政策的基礎撒花姑娘提高自費比例就成為了醫院管理中的重要工作。

想要實現醫保數據接口的一一對應,重點是要應用數據挖掘技術已建立包括藥品。設備、材料以及診療項目等的對照表,并能實現醫院與醫保系統間的數據上傳與下載,簡化了醫保病人在清繳款項時工作人員對其進行的審核與監管流程[4]。另外,數據挖掘技術還能根據病人的醫保類型與對應的醫生等級,推薦或限制藥品的購買,保證病人的合法權益。醫院也要嚴格要求醫保部門的工作流程,并就各科室醫保病人自費藥品以及使用材料指標等情況綜合制定科室的監督管理流程,重點把握醫保政策的各個環節。

6 醫院管理

挖掘各類醫療數據不僅能提升數據處理效率,還能提高整體的管理水平。在實際的數據挖掘工作中,以數據挖掘技術為核心形成的功能完整的數據報表能夠為管理者提供有效的醫療數據,對醫院管理的各個環節均具有重要作用,包括管理決策、醫療成本以及經濟利益分析等,皆是提高醫療服務質量的關鍵點[5]。管理者要根據醫院的實際情況制定相應管理方案,重點關注醫院就診細節,包括急診病人就診時間嗎、排隊等候時間以及就診情況等,能夠快速提高醫療服務質量。

7 醫院市場分析

數據挖掘能夠統計出病人的來源、年齡以及患有的疾病類型,依據整體數據分析病人的區域特性、年齡特征以及疾病特性等。管理者根據市場特點及時調整運轉方案,從而更快速的開拓醫療市場為醫院的持續發展打下良好的基礎。

結 語

綜上所述,隨著信息時代的到來,醫療信息化已經成為了醫院未來發展的整體趨勢。因此,將數據挖掘技術應用在醫院信息管理中就成為了當下的工作重點。想要保證醫院的服務質量穩定提升,就要在各個環節中應用數據挖掘技術為管理者的決策、醫生的診斷治療以及資金的管理等做好鋪墊,從而促進醫院的進一步發展。

參考文獻

[1] 魏志杰,金濤,王建民等.基于臨床數據挖掘的醫療過程異常發現方法及應用[J].計算機集成制造系統,2018,24(7):1631-1641.

[2] 賈克斌,李含婧,袁野等.基于Apriori算法的數據挖掘在移動醫療系統中的應用[J].北京工業大學學報,2017,43(3):394-401.DOI:10.11936/bjutxb2016120059.

[3] 高峰.基于大數據分析的醫療檔案信息交互共享平臺構建[J].中國數字醫學,2019,14(2):46-48,73.

[4] 黃永剛,王蕾.移動醫療App在患者健康數據挖掘中的應用研究[J].中國數字醫學,

2016,11(4):32-33,55.

[5]卓建成.醫療信息系統中數據挖掘隱私保護的思考分析[J].數碼世界,2018,(3):61.

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