醫院商務智能數據挖掘與應用

摘要：系統建設以醫院信息平臺建設為基礎，根據三級公立醫院績效考核、三級婦幼保健院績效考核要求及智慧醫院建設要求，對醫療數據進行分類、整合，通過指標分析及時發現醫療運行中的問題。同時結合院領導及各職能科室領導關注的醫療指標整理數據駕駛艙，為領導決策提供數據支撐。

關鍵詞：信息平臺;數據挖掘;商務智能

中圖分類號：R197.324" " " " " " " " " " " " " " " " " " "文獻標識碼：A" " " " " " " " " " " " " DOI：10.3969/j.issn.1006-1959.2024.19.006

文章編號：1006-1959（2024）19-0040-08

Data Mining and Application Based on Hospital Business Intelligence

WANG Wenjuan，LI Bing，GUO Hao，HAN Yuzhen，DAI Xuegang，LIN Zhengrong，REN Yucheng，ZHANG Bin

（Information Engineering Department of Gansu Provincial Maternity and Child-care Hospital/Gansu Provincial Central Hospital，Lanzhou 730050，Gansu，China）

Abstract：The system construction is based on the construction of hospital information platforms. According to the performance evaluation requirements of tertiary public hospitals， tertiary maternal and child health centers， and the construction requirements of smart hospitals， medical data is classified and integrated. Through indicator analysis， problems in medical operation are promptly identified. At the same time， combining the medical indicators that the hospital leaders and functional department leaders are concerned about， the data cockpit is organized to provide data support for leadership decision-making.

Key words：Information platform;Data mining;Business intelligence

2015年8月19日國務院常務會議通過了《關于促進大數據發展的行動綱要》，宣布國家要實施國家大數據戰略[1]。醫療衛生屬于該行動綱要的重點領域，建設醫療大數據平臺已上升為國家需求。近年來國家級政策陸續發布，醫療信息化進入了大數據平臺建設的新階段。2019年，我院全面完成信息化集成平臺建設，而醫院商務智能（Hospital Business Intelligence， HBI）數據挖掘與應用項目是醫院信息平臺項目建設基礎上的應用型突破。信息平臺項目是對數據流、業務流的重新梳理，而BI商務智能是對數據的層次、顆粒度的深度剖析，對于數據的深入分析與應用提供了可能性。通過建立統一的標準，將各業務系統數據進行集中梳理，進行標準化、集中化管理，通過數據質量管控，逐步形成臨床數據中心、運營數據中心、科研數據中心、以及各垂直領域的數據中心，實現“數出有源”“數出有據”“數可共享”“數可聯動”“數保安全”的目標。對內能夠為醫院管理層提供大數據決策依據，提升管理節能降耗，優化服務流程，調配醫療資源，提升工作、科研效率和醫院服務能力;對外能夠加強與上級管理部門、醫聯體等單位的銜接，并提升各類數據上報質量與效率。HBI數據挖掘與應用旨在通過對醫院醫療數據的抽取、梳理、整合，形成真實可靠有效利用的數據資源，實現國家考核數據指標、醫院管理層關注數據的實時查詢，也為臨床科研提供高效的數據查詢渠道。通過不斷完善數據指標體系，形成優質的醫院數據資源，旨在為醫院未來的發展提供有效的數據支撐。

1系統建設背景

1.1醫療信息化建設要求" 2015年李克強總理在《政府工作報告》中提出“互聯網+聯行動計劃，國務院辦公廳下發《關于印發全國醫療衛生服務體系規劃綱要（2015-2020年）》的通知，通知提出，開展健康中國云服務計劃，積極應用移動互聯網、物聯網、云計算、可穿戴設備、健康大數據，轉變醫療服務模式，提高服務能力和管理水平[2]。2016年習近平總書記在《“健康中國2030”規劃綱要》中提出建設健康信息化服務體系，發揮信息化引領支撐作用，創新醫療衛生服務供給模式，提升醫療服務水平和質量[3]。國務院辦公廳于2016年發布了《關于促進和規范健康醫療大數據應用發展的指導意見（國辦法[2016]47號）》、國家衛生健康委員會2018年出臺了《國家健康醫療大數據標準、安全和服務管理辦法（試行）》。一系列國家政策的出臺標志著醫療數據利用成為醫院考核和發展的重要指標。為加快健康醫療大數據發展，2019年全國各地市相繼出臺大數據相關政策性文件近200個[4]。國家衛生健康委員會實施“1+7+X”健康醫療大數據應用發展的總體規劃（即建設1個國家數據中心，7個區域中心，并制定若干應用發展中心規范）[5];在衛生行業監管方面，各地逐漸建立公共衛生、疾病預防、健康體檢、衛生監督等數據中心;在醫療機構內部，決策模式已轉變成數據驅動型;在患者健康方面，使用便攜醫療設備便可以向醫療機構提供醫療健康數據[6]。在疫情防控方面信息化手段的有效利用發揮了重要作用，有學者指出應繼續充分利用云計算、大數據、物聯網、5G等先進技術滿足互聯網醫院、遠程醫療等需求，為疫情防控工作提供有力支撐[7]。

1.2數據利用現狀與需求" 通過對醫院信息系統建設的追根溯源，不難發現起初計算機技術引入醫療工作是為了解決問題，提升效率;而隨著醫療軟件功能的不斷優化，解決問題存儲數據只是初級需求，對于國家對醫療行業的監管，已經上升到了醫療指標數據分析。2019年1月16日，國務院辦公廳發布《關于加強三級公立醫院績效考核工作的意見》（以下簡稱《意見》），指出三級公立醫院要加強以電子病歷為核心的醫院信息化建設，按照國家統一規定規范填寫病案首頁，加強臨床數據標準化、規范化管理。《意見》的發布表明國家政府對醫療行業的監管已經有了明確的考核管理規范，即數據標準化與管理規范化。同時，智慧醫院中的智慧醫療、智慧服務、智慧管理、互聯網診療都對指標有明確的數據規范要求。因此，如何更好地管理數據、分析數據、利用數據是擺在醫院管理者面前的重要問題[8]。醫院存在對數據資產價值認識不足、利用不充分、忽視數據質量等問題，導致系統中存在大量無用數據即“臟數據”。其中數據治理執行標準不統一或者不按標準執行、數據完整性差、信息割裂形成信息孤島、信息不準確等因素是導致數據質量低的直接原因[9]。為保證數據質量，要做到數據規范、準確、完整及有效整合，提升臨床數據應用水平。可以實施兩個方面措施：一是臨床決策輔助，推廣電子病歷使用并提升使用率，有助于深化臨床數據應用;二是臨床科研支撐，構建規劃統一的臨床科研數據庫[10]，并建立臨床科研數據中心。2018年國家衛生健康委員會發布《關于印發電子病歷系統應用水平分級評價管理辦法（試行）及評價標準（試行）的通知》，指出醫療質量和數據質量至關重要。有效提升數據質量就要進行數據治理，建立數據治理支柱、數據治理周期、數據治理實施方法、完善的數據治理體系[11]。

1.3業務流程分析" 2021年10月，國家衛生健康委、國家中醫藥局聯合印發《公立醫院高質量發展促進行動（2021-2025年）》（以下簡稱《行動》），明確提出推進電子病歷、智慧服務、智慧管理三位一體的智慧醫院建設[12]。根據智慧醫院建設相關要求，結合互聯網醫院建設，重新梳理醫院醫療業務流程，醫院已實現從門診首診、互聯網醫院線上復診、開立線上處方及檢查檢驗、藥品配送等互聯網醫院線上診療服務。同時醫院也不斷優化線下門診及住院流程，結合手機APP及自助服務終端，以及電子票據系統、電子醫保服務等不斷提升醫療服務內涵，為患者提供良好的就診體驗。醫院整體業務流程見圖1。

1.4數據流程分析

1.4.1國家要求數據指標集分類梳理" 首先對國家、省、市各級衛健委的指標體系進行了分析，重點關注了《三級婦幼保健院評審標準實施細則（2016年版）》《三級公立醫院績效考核操作手冊（2019版）》《婦幼司關于印發婦幼保健機構績效考核指標（試行）的通知》等指標集，對照各類標準集，從指標名稱、指標定義等方面梳理相關指標的關聯性，便于在系統中提取數據，確保數據統一與完整[13]。

1.4.2院內數據指標的梳理確認" 數據指標按照類型、需求科室、指標名稱、數據計算方法、數據來源、分析維度、展現方式、預計完成時間、完成狀態進行具體分類，類型字段分為門診、住院和全院三類，其余字段描述很明確，包括需求科室、指標名稱、數據計算方法、數據來源、預計完成時間和完成狀態。

健康醫療大數據具有大數據的5個特征，分別是大體量（Volume）、多樣性（Variety）、時效性（Velocity）、準確性（Veracity）、大價值（Value），即 “5V”[14]。此外，健康醫療大數據還具有階段性、周期性、時效性、冗余性等特點，需對數據指標及含義要有明確的定義。以醫務部為例，醫務部關注的日常指標涵蓋范圍最廣，大的分類包括門診、住院、手術、醫技、人員、工作量等，縱向又會細分到各科室、各病種、病歷質量等。所以將指標分門別類，可對需求進行較好的分析和管理，見表1。

2系統設計

2.1系統架構" 根據智慧醫院數據中心建設要求，結合項目實際，系統建設架構在數據安全的基礎上整合多系統數據庫數據，匯集于數據湖中，通過標準化、結構化的數據清洗與處理，為數據應用提供有效的數據支撐。系統架構見圖2。

2.2系統功能" 項目首先搭建基于Linux Centos系統的運營數據中心，同時配備ETL集群，用于數據抽取與清洗。應用層面主要在應用服務器上部署商務智能工具，完成數據的邏輯設計與可視化展示。詳細服務及配置如表2所示。

根據前期數據指標和分析確認，系統實現的功能分為醫院數據監控大屏、主要行政部門360駕駛艙和主題分析，例如重點手術、重點疾病等。系統功能設計的原則是以臨床數據為中心，以行政管理數據分析需求為指導，以國家考核指標集為重點，定時抽取數據，分類計算匯總，動態分析。

2.3數據庫設計及系統搭建" HBI是將數據整理、分析和利用運用到醫療行業中去，將數據管理的理念融入到醫院管理中。其關鍵技術包括數據倉庫和數據挖掘等。數據倉庫是將不同業務系統中分散的數據，經過抽取、清洗及轉換后根據數據分析的要求加載到數據倉庫中，為后續數據分析建模做準備[15]。

2.3.1平臺搭建過程" 建立數據中間庫與數據庫集群：HBI系統對于數據庫的要求很高，不僅數據處理速度要快，更要求具有多進程、高并發等特性。本項目選擇的是PostgreSQL數據庫，主要原因包括以下幾點：①PostgreSQL為開源數據庫，不會受限于商業公司的管理。②同時配合PostgreSQL數據庫的開源軟件很多，包括分布式集群軟件，易于對數據的深層次利用。③PostgreSQL源代碼邏輯清晰，易讀性超過其他開源數據庫，如有需要便于做二次開發。對于HBI系統建設，單獨數據庫建設不能完全滿足數據匯集與治理的要求，會對數據庫運行速度和數據庫的穩定性造成影響。所以項目引入Postgres-XL，Postgres-XL是一個完全滿足ACID、開源、可方便進行水平擴展、多租戶安全、基于PostgreSQL的數據庫解決方案。同時Postgres-XL支持商業智能應用（數據倉庫amp;數據集市），因為PGXL支持MPP（Massively Parallel Processing）大規模并行處理，在數據庫非共享集群中，每個節點都有獨立的磁盤存儲系統和內存系統，業務數據根據數據庫模型和應用特點劃分到各個節點上。項目中需要對HIS、EMR、CDR、護理等數據的提取與處理，每臺數據節點通過醫院內網互相連接，通過設置不同的數據節點實現，彼此協同計算，作為整體提供數據庫服務。非共享數據庫集群有完全的可伸縮性、高可用、高性能、優秀的性價比、資源共享等優勢。PGXL底層為PostgreSQL，隨著數據庫變大使用PGXL擴容[16，17]。

2.3.2數據采集" DataX工具是數據采集的一個重要工具。該工具一共有3個模塊：①Reader：數據采集模塊，負責采集數據源的數據，將數據發送給Framework;②Writer：數據寫入模塊，負責不斷向Framework取數據，并將數據寫入到目的端;③Framework：用于連接Reader和Writer，作為兩者的數據傳輸通道，并處理緩沖、流控、并發、數據轉換等核心技術問題。最終DataX工具可將數據根據實際情況按照全量或增量采集到PGXL庫中[18]。

2.3.3數據治理" ①通過與使用科室溝通與交流，收集需要統計指標，經過甄別與分析形成指標庫;②對指標庫通過數據建模，形成需要建設特定主題的事實表與維度表;③根據業務需要，將主題中事實表與維度表進行一定程度匯總與聚集，形成數據集市需要數據。

3實施結果

通過醫院信息平臺、醫院商業智能系統的持續發掘、開展創新型應用，為醫院“大數據”輔助決策及集團化戰略發展提供有效支撐，主要達到以下效果。

3.1數據處理過程" 在醫療數據治理流程中，需要了解最終的使用場景，也需要從業務系統的數據源頭控制質量，并保證每個融合和加工過程的正確性[19]。設置各主要業務系統的數據抽取時間，經過分析系統的各時間的運行數據量和在線用戶數，確定系統從每天凌晨2點開始抽取業務系統數據，通過設置定時任務完成數據抽取。數據抽取完畢后通過ETL集群對數據進行處理，包括抽取、轉換、加載等過程。然后通過Postgres-XL實現不同數據源的同步處理，最后通過FineBI對查詢數據并進行數據利用，包括可視化圖表展示，數據層次化管理與展示等。數據處理流程見圖3。

3.2數據提取智能化" 將醫院醫療基本數據進行自動提取分析，完成醫院基本運行情況的BI監控大屏和各部門360駕駛艙（圖中數據為系統測試數據）。為院領導和醫院中層領導提供直觀的數據分析。BI監控大屏主要展示實時掛號總量、候診人數、總床位數、已用床位、近7日在院、新入和出院病患數量、手術分級情況候診人數分布等數據。各部門360駕駛艙主要包括各部門關系的指標集與趨勢分析，方便日常數據統計與分析，見圖4～圖7（圖中數據為系統測試數據）。

3.3專項分析與管理" 針對重點手術、重點疾病等數據，需要進行專項統計與分析，以實現對醫療質量和醫療水平的評估，指導下一步的整改與優化，見圖8～圖9（圖中數據為系統測試數據）。

3.4平臺應用效果

3.4.1數據集建設情況" 依托FineBI實現數據的可視化展示與分析，目前已完成實時監控大屏1套、科室駕駛艙10套、主題分析8套、其他數據集6套，見表3。

3.4.2平臺應用情況" 2021年6月-2023年4月，平臺累計訪問次數超過3萬次，日均訪問超過60次，為院領導、科主任和護士長對于醫院或科室運行的情況提供了便捷的數據查詢渠道。同時數據集支持文件下載，累計下載次數超過100次，為醫院參加國家公立醫院績效考核、婦幼保健醫療機構績效考核提供了良好的數據支撐。單個主題分析累計訪問次數超過20次，支撐了數據分析與科研工作。

4總結

隨著醫院規模的不斷發展，傳統的事后管理已經難以滿足醫院臨床與行政管理的需求。通過數據的實時監測與分析，為臨床工作和管理提供有力的數據支撐，無論是對醫療質量安全還是醫院管理意義重大。通過醫院商務智能BI的不斷完善及新技術的應用，例如基于區塊鏈技術具有去中心化和分布式存儲、不可篡改等優點，逐漸有研究開始使用區塊鏈技術構建電子醫療病歷共享系統，未來的醫院管理將走向數據驅動的時代。

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收稿日期：2023-10-03;修回日期：2023-11-03

編輯/肖婷婷

作者簡介：王文娟（1988.6-），女，甘肅蘭州人，碩士，助理研究員，主要從事醫院信息管理研究

通訊作者：張斌（1981.7-），男，甘肅蘭州人，碩士，高級工程師，主要從事醫院信息化建設研究