數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)院信息系統(tǒng)中的應(yīng)用

何佳

摘要：醫(yī)院建設(shè)完善的信息化系統(tǒng)，并且借助網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)代化、計算機(jī)管理手段等，提出綜合性的管控目標(biāo)，將重心放在財務(wù)流動、人口流動、物流等多個方面。還需要針對于醫(yī)院各個階段產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，獲取到生產(chǎn)相關(guān)信息，為醫(yī)院提供自動化信息管理服務(wù)打下來良好基礎(chǔ)。然而，醫(yī)院內(nèi)部的信息較多，需要借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，并獲取到價值較高的信息，提升信息處理效率。本文首先分析了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的特點(diǎn)，并且結(jié)合醫(yī)院的實(shí)際情況，提出HIS中的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用策略，具體內(nèi)容如下。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘;數(shù)據(jù)倉庫;醫(yī)院信息系統(tǒng)

當(dāng)前，計算機(jī)信息技術(shù)的發(fā)展速度較快，使得數(shù)據(jù)庫的規(guī)模也隨之?dāng)U大，逐漸形成了大型數(shù)據(jù)庫。在互聯(lián)網(wǎng)信息數(shù)據(jù)庫中，許多大量的數(shù)據(jù)是無法辨認(rèn)出來的。要想從這些隱藏數(shù)據(jù)中獲取到有效的信息，就需要做好數(shù)據(jù)挖掘的工作，分析當(dāng)前醫(yī)學(xué)領(lǐng)域發(fā)展的需求，合理的利用到醫(yī)院管理活動中。

1.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的基本含義，就是在建設(shè)的數(shù)據(jù)庫中，做好信息數(shù)據(jù)的研究與開發(fā)工作。最初大量的數(shù)據(jù)都是在計算機(jī)數(shù)據(jù)庫中存儲的，后來就可以從數(shù)據(jù)庫中獲取到相關(guān)的數(shù)據(jù)信息。基于計算機(jī)技術(shù)持續(xù)發(fā)展的條件下，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)得到了廣泛的利用，數(shù)據(jù)庫建設(shè)也進(jìn)入到了全新的發(fā)展階段，有助于及時發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫中存在的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，并且構(gòu)成成熟、穩(wěn)定、容易理解與操作的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)[1]。開展數(shù)據(jù)挖掘的工作，主要就是在不完全、不隨機(jī)、模糊的數(shù)據(jù)中，獲取到事先不知道、隱藏數(shù)據(jù)知識與信息的重要過程。

2.醫(yī)院信息系統(tǒng)（HIS）中的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

2.1 HIS中的數(shù)據(jù)挖掘

在HIS系統(tǒng)中，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，主要就是為了做好醫(yī)院信息化管理工作，并且提供高質(zhì)量的醫(yī)療服務(wù)，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)活動順利的運(yùn)行。在為醫(yī)院各項(xiàng)重大決策提供參考依據(jù)的同時，整合資源儲備信息、醫(yī)院醫(yī)療質(zhì)量信息、經(jīng)營狀況等。當(dāng)前，經(jīng)常利用的數(shù)據(jù)挖掘算法很多，大部分都是數(shù)學(xué)統(tǒng)計方法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、人工智能等。具體利用的數(shù)據(jù)挖掘算法如下：

2.1.1決策樹算法

決策樹算法主要的功能就是預(yù)測與分類，包括節(jié)點(diǎn)、葉子、分支等多個部分。其中一個決策樹代表了一項(xiàng)問題。在建立決策樹模型的時候，不斷的做好數(shù)據(jù)切分、剪枝的工作，能有效的解決存在的關(guān)鍵問題。借助這一算法，能對醫(yī)務(wù)人員配藥情況實(shí)施動態(tài)化監(jiān)測，相關(guān)管理人員可以通過監(jiān)測的結(jié)果，及時洞察與制止存在的惡意配藥問題。

2.1.2關(guān)聯(lián)規(guī)則算法

利用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法，可以從大量的數(shù)據(jù)庫存儲信息中，分析數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性與規(guī)則。在做好醫(yī)院信息化管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘工作的同時，監(jiān)控藥物的使用途徑、實(shí)際用量、抗藥性等，并且對醫(yī)院藥物的利用情況進(jìn)行監(jiān)測。在發(fā)現(xiàn)不同病歷相關(guān)性的基礎(chǔ)上，挖掘患者的并發(fā)癥。

2.1.3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法主要就是利用數(shù)據(jù)繼承的算法，學(xué)習(xí)相關(guān)的知識，并做好分類與預(yù)測的工作。通過將各個節(jié)點(diǎn)連接在一起，做好不同節(jié)點(diǎn)的預(yù)測工作[2]。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法具有明顯的優(yōu)勢，能解決多個參數(shù)存在的問題，并且使得整個運(yùn)行的過程更加簡單。在醫(yī)院的信息管理系統(tǒng)中，借助人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法可以順利的完成分類、關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)，了解疾病與藥物的關(guān)系。

2.1.4遺傳算法

利用計算機(jī)對當(dāng)前基因群體的個體環(huán)境進(jìn)行分析，還需要提出適應(yīng)度函數(shù)，對適應(yīng)度較好的交叉配對繁殖。在醫(yī)院內(nèi)部，能通過遺傳算法分析病癥，不斷提升醫(yī)院的醫(yī)療服務(wù)水平。

2.2HIS系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用

2.2.1加強(qiáng)醫(yī)院的經(jīng)濟(jì)效益

醫(yī)院要想創(chuàng)造出更高的效益，則需要提升客戶的滿意度，并充分的考量患者的潛在價值。通過對患者期望值的分析，提供高質(zhì)量的醫(yī)療服務(wù)。采用建立預(yù)測模型的方式，對未來的就診患者人數(shù)進(jìn)行判斷，及時提出各項(xiàng)運(yùn)營方案，確保醫(yī)療設(shè)備的科學(xué)化配置。

2.2.2培養(yǎng)人才

醫(yī)院每年都會組織安排外出培訓(xùn)的機(jī)會，鼓勵醫(yī)務(wù)人員去國外進(jìn)修，提升自身的醫(yī)療水平。但是外出進(jìn)修的名額是有限的，并不是所有的醫(yī)務(wù)人員都能有這樣的機(jī)會。而對于普通醫(yī)務(wù)人員來說，其可以通過查閱病例，直觀了解到更多患者的病癥[3]。從海量患者案例中，獲取到關(guān)鍵的參考信息。采用數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)，獲取到有用的信息。結(jié)合患者的疾病名稱、臨床癥狀等，檢索相關(guān)的內(nèi)容，成為醫(yī)院必不可少的人才。

2.2.3醫(yī)療監(jiān)控

采用對處方的有效監(jiān)督控制方式，進(jìn)而減少患者藥品費(fèi)用支出。由于醫(yī)院的藥品輸出量較大，所以數(shù)據(jù)庫中的信息也比較多。相關(guān)人員可以分析患者的診斷報告，提出合理的質(zhì)量方案。在對藥物攝取量進(jìn)行控制的同時，減少患者藥品費(fèi)用支出。

2.2.4完善藥品采購計劃

做好藥品庫存管理工作，屬于醫(yī)院各項(xiàng)經(jīng)營活動的核心內(nèi)容，其能顯著的提升庫存管理效率。在對藥品實(shí)際銷售量進(jìn)行分析的同時，判斷訂貨量，充分了解患者實(shí)際需求。發(fā)揮數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的優(yōu)勢，實(shí)現(xiàn)對藥品庫存的動態(tài)化預(yù)測，進(jìn)而減少庫存成本消耗，顯著提升醫(yī)院服務(wù)效率與水平。

2.2.5促進(jìn)醫(yī)療設(shè)備的管理

在醫(yī)院內(nèi)部，醫(yī)療設(shè)備管理是關(guān)鍵的內(nèi)容，也是提升醫(yī)療服務(wù)水平的關(guān)鍵。領(lǐng)導(dǎo)層需要通過對醫(yī)療設(shè)備的分析與預(yù)測，了解是否需要購置醫(yī)療設(shè)備。采用建立數(shù)據(jù)挖掘模型的方式，了解預(yù)測收益，并判斷是否需要購置醫(yī)療設(shè)備，避免出現(xiàn)占用醫(yī)院資金的情況發(fā)生。

3.結(jié)束語

基于信息化技術(shù)持續(xù)發(fā)展的環(huán)境下，醫(yī)院開始建設(shè)自身的信息系統(tǒng)，數(shù)據(jù)庫的規(guī)模也顯著擴(kuò)大，功能體現(xiàn)出了復(fù)雜性的特點(diǎn)。因此，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、遺傳算法、決策樹算法等，有助于強(qiáng)化對各項(xiàng)醫(yī)療活動的管控力度。并且挖掘深層的數(shù)據(jù)信息，為醫(yī)院的各項(xiàng)醫(yī)療活動開展提供關(guān)鍵的支持。在醫(yī)院的信息管理系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展前景良好，能為各個科室與部門的管控開辟全新的路徑。

參考文獻(xiàn)：

[1]金晶.淺談數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)院信息系統(tǒng)中的應(yīng)用[J].計算機(jī)產(chǎn)品與流通，2019（10）：161.

[2]樂茜.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)院信息系統(tǒng)中的應(yīng)用[J].信息與電腦（理論版），2019，31（18）：149-150.

[3]劉瑜楠.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)院信息系統(tǒng)中的應(yīng)用[J].工業(yè)控制計算機(jī)，2019，32（01）：126+129.