觀察數據倉庫和數據挖掘在醫院信息系統中的價值

宋志堅，郝澤余，劉坤堯

西南醫科大學附屬醫院，四川 瀘州 646000

隨著數據倉庫的出現，單一數據庫為中心的數據環境變為數據倉庫為中心的體系化環境。信息處理技術所指的是，在事務型數據庫中抽取所需數據，并將其實行轉換、清理，以決策目標將數據在數據倉庫中進行存儲，從而讓用戶在搜索、查看方面更為簡便[1]。本文主要以醫院信息系統中數據倉庫、數據挖掘的運用進行探討，分析其價值。具體闡述內容如下。

1 數據倉庫、數據挖掘含義分析

管理決策者們的關注重點在于，如何從大量數據庫的醫院信息管理部門中快速找到所需數據，并通過這些數據來獲取有用業務信息，從而便于設計符合實際的醫院運營方案，從而使得醫院能夠在市場競爭力中獲得一方席位。在此需求下，在近年來的新興數據存儲以及數據組織技術中，數據倉庫的運用能夠讓醫院實現這一目標：

1.1 數據倉庫 數據倉庫可充分利用現有數據資源，改善用戶對信息的理解和認識，促進其洞察力的提升，以此更利于對發展趨勢的了解以及信息、知識的深度挖掘，目的是為了提高管理決策時的合理性。就數據倉庫而言，其本質上為一種具有分析性質的數據庫，通常在進行存儲大容量只讀數據時才會進行運用，具有著能夠支持決策分析、可集成、穩定性相對較強以及可隨時間變化而作出改變等一系列獨特之處。而為了簡化數據倉庫方案設計——執行這一過程，人們對數據倉庫體系結構進行運用，從而讓其創建、應用、構件管理間的關系可被進行描述并作出呈現，讓用戶在時間發展中了解其不足并逐步完善相應的體系結構。

1.2 聯機分析處理技術相關內容分析 聯機分析處理技術，人們通常也將其稱之為在線分析，可讓相關管理人員、技術人員以及執行人員能夠以多角度來存取由原始數據轉化而來、真正反映特性的信息，因此需要新型軟件技術來更讓數據能夠深入進行探究分析，而該過程則需要運用到“維”這一空間概念，且被認為是聯機分析處理技術中的核心構成理念。以數據概念模型來說，其屬于多維數據圖中的一員，在多維表構成的多維空間中，能夠對事實進行存放，而其它的數據立方體則通過事實、維來作出詮釋[2]。就目前來看，能夠作為聯機事務處理工具可主要分為三種，即關系聯機、混合聯機、多維聯機分析處理。

1.3 數據挖掘技術相關內容解析 對于數據挖掘，人們通常也以“數據庫中的知識發現”這一概念來對其進行稱呼，數據挖掘工程，即主要在大量數據中尋找關聯性以及規律性，以此來給予具有價值的新規則、信息。其中，以通用數據挖掘系統而言，其結構是通過對數據倉庫特點、傳統結構框架兩者所結合基礎上而分析得出，可在不同類型數據挖掘中發揮足夠的適宜性。以當下數據挖掘常見技術而言，部分人工智能、統計分析，諸如神經網絡、決策樹方法、統計分析等技術應用均相對廣泛。

2 醫院信息管理平臺中，數據倉庫、數據挖掘的運用

若是將具體職能作為依據，劃分時主要是以醫院信息科來對醫院中的所有信息實行管理，其下屬部門主要可包括：圖書室、統計室以及病案室等，此外，也有部分醫院含有復印室、檔案室等部門。其中，醫療數據管理隸屬統計室職責；醫療資料的存儲、介于以及復印則由病案室來作為負責對象；相關院內圖書報刊借閱、訂購等則為圖書室管轄；電腦室負責電腦系統開發、維護等；檔案室則負責文件檔案存檔、借閱。

2.1 醫院信息管理系統構成分析 HIMS（醫院信息管理系統）屬于醫院醫療數據處理軟件總稱。HIMS包含統計、病案首頁、病理掃描光盤存儲、醫學情報檢索四個系統[3]。基于醫院信息管理概念，醫院有著相應的醫院信息管理綜合應用平臺。而依據HIMS四個下屬系統所整合而成的數據倉庫，通過上述系統的運用，能夠讓統計報告自動生成系統向決策系統進行轉變，讓醫院信息管理綜合應用平臺實用性更好。

2.2 數據庫、數據倉庫的設計 對數據庫、更高級數據倉庫開展設計，要保障體系結構的分明，同時邏輯性要更為嚴謹，基于當前關系數據庫，依據相關要求來不斷對其作出完善以及擴展，強化前端工具，從而讓信息科實現在信息管理方面實現性能以及功能的準確、高效，可讓臨床診療、行政決策得到最大程度支持。

3 結束語

通過數據倉庫、數據挖掘技術的運用，可集中醫院信息系統中的大量非集成數據，不僅讓醫院信息系統數據庫數據尋找這一浪費資源的狀況得到避免，同時也讓所得數據確保系統性、長期性以及綜合性，促進了醫院信息系統信息資源利用空間的擴展。醫院管理者通過該系統可尋找有利于醫院發展的重要業務信息，從而幫助醫院更好發展，服務于廣大患者群眾。