数据挖掘在医院管理方面的应用

李融

(宿州市立医院医保科安徽·宿州234000）

数据挖掘在医院管理方面的应用

李融

(宿州市立医院医保科安徽·宿州234000）

本文通过对数据挖掘概念的阐述，从功能与对象的角度说明了数据挖掘在医院信息管理及数据分析方面的应用，说明了数据挖掘这项技术如何帮助医院从海量信息当中提取出有用的、隐藏的、有价值的信息。从而帮助医院在科研、医疗、管理方面提供正确的指导方向。进而说明数据挖掘技术在医院应用方面的广阔前景。

数据挖掘 医院 管理 应用

数据挖掘(Data Mining)，又称为数据采矿，资料探勘。是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘，是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。

一、医院管理中数据挖掘的作用

数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示三个步骤。数据准备是从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集；规律寻找时用某种方法将数据集所含的规律找出来；规律表示是尽可能以用户可理解的方式(如可视化)将找出的规律表示出来。

而从医院方面来说，随着卫生部颁布的一系列相关规范，医疗卫生行业已进入了信息时代。越来越多的医院都建立了自身的医院信息系统(Hospital Information System)。而随着医院的运行，这些系统中充斥着大量的无用、有用的信息。所以医疗机构面临的问题就是，一方面为满足医院管理和诊疗分析对信息需求有很大的增加，另一方面是效率低下的利用率，从而造成大量数据的浪费。而如何从现有海量的数据资源中挖掘出深层次的、隐含的、有价值的信息。从而帮助决策者对医院的管理、教学、科研做出合理的、正确的指导。这使得数据挖掘在医院管理方面的应用有了必要的现实意义。

二、医院管理中数据挖掘的方法

现有的医院数据挖掘主要是从两个方面进行的，一个是从功能的角度，而另一个是从数据对象的角度进行的。

(一)从功能角度：

常用的数据挖掘可以分为统计分析、知识发现、和其他的数据挖掘技术这三类。

1.统计分析：统计分析是指运用统计方法及与分析对象有关的知识，从定量与定性的结合上进行的研究活动。在医疗数据挖掘中的应用中，可对病人的各种医学影像进行自动分析、对在院病人的监护数据进行统计分析、分析中医诊断和方剂、疾病危险成因的研究等。

2.知识发现：它是一种间接地从数据中提取信息的方法，而且这些信息并不是直观展现的。如通过关联分析的方式来分析药物治疗的效果和预测手术术后的情况，可以分析某种疾病的发病因素，从而指导病人如何加强对该疾病的预防。可以通过患者的各项生化结果进行分析，从结果的相互关系中得出比较准确的预防与治疗方案。

3.其他类型：随着互联网、数据库等技术的发展，还出现了一些其他数据挖掘技术。如文本挖掘技术、Web挖掘技术、分类分析技术、分布式数据挖掘技术等。

(二)从数据对象的角度：

按照不同的数据类型，数据挖掘通过时间序列、空间、文本、等方面进行挖掘。如从时间的角度，对医院门诊及住院患者的数量进行预测以判断病人的变化量是季节性的还是因为其他原因。

(三)从应用层面的角度

医院的数据挖掘可分为诊疗信息挖掘和管理信息挖掘。

1.诊疗信息挖掘

诊疗信息挖掘主要目的是通过对患者在医院当中的诊疗信息进行分析，从而建立起对患者有针对性的诊疗方案。如通过对慢性病人长期的住院信息，我们可以分析出病人的发病周期，分析其发病规律，从而做出有效的预防诊疗方案。

2.管理信息挖掘：

(1)财务管理

通过对病人费用的分析，我们可以得出病人各项费用的组成比例，从而分析各个科室内各种病人的费用组成，从而能针对性的控制各个科室的费用比例。使医院管理部门能有效的控制医疗费用。

通过对不同时期的费用进行对比分析，可以按不同时间对各个科室的各种费用进行对比分析，并通过可视化技术，直观的展现出其变化趋势，从而使得医院的管理者能直观的看到医院的历史变化，帮助其对医院的长期发展做出一定的判断。

通过数据挖掘对医院内部的各种物资设备，资产负债进行汇总，从而对医院的盈利、负债状况进行分析，以便医院管理者能真正把握医院的经营状况，能正确的对医院的经营成本进行全面分析。以便把握医院的真实情况，从而提高医院的经济效益。例如：通过对医院资金的运行情况进行分析，可以有效的了解医院资金的流向及医院当前的财务状况，从而规避一些医院的运营风险。

通过数据挖掘对各类医保病人的分析，可以有效掌握各类医保病人的构成，及医保资金的运行情况。通过分析病人的收治人数及住院天数，并结合医保资金的使用进度。可以在医保费用定额的情况下，更好的指导医院各个科室，收治各类医保病人，提供更好的医疗服务。

(2)医疗质量管理

如利用数据挖掘技术对住院患者的各项住院数据进行分析，如住院天数、质量费用、诊疗方案等，从而为医院的质量管理通过方案，缩短病人的住院时间，减少病人的住院费用。

通过总结灭菌工作与消毒效果的规律，加强对手术室感染工作的管理。通过对手术室及各科室无菌物品及消毒器械的使用进行动态监测从而掌握并加强手术室及各科室的院感管理。

通过对医院信息管理系统中各科室的药品用量，用时间序列的方式进行分析，从而得出各科室的药品用量消耗趋势，并进一步指导科室用药，为临床科研提供更多有价值的资料。

通过数据挖掘能够有效地对抗生素的使用进行有效的管理，并通过对病人使用过程中相关信息的采集，提前、分析。对抗生素的耐药性、用量及治疗效果能有一个动态的实时监控，从而有效的监测抗生素的使用情况。

(3)医院经营目标管理

通过对住院患者的职业、性别、年龄、地区等分布情况进行分析，可以得到不同类型患者的医疗需求类型，经济状况等信息，掌握患者差异对医院收入的影响。从而能针对行的采取措施来提供服务质量，增加门诊及住院量。再比如通过分析门诊病人的就诊流程的时间及住院患者从入院到出院的各个就医环节的时间分布。分析出患者的就医瓶颈，掌握影响患者诊疗效率的因素，以便能针对这些因素采取措施来帮助医院管理者进行业务流程的更新和改进，提高患者的就诊效率。

(4)经营决策管理

通过对患者的季节性分布进行分析，来预测未来时期门诊及住院的人次。从而使医院管理者能有效的分配医院资源，有针对性的改善医院诊疗服务项目。实现对医院人员、设施的合理配置。

(5)医院资源管理

充分利用数据挖掘技术对医院各个科室的各项数据进行综合分析，从而制定出针对各科室的各种合理指标。并从中分析出各科室的薄弱环节，并采取相应的措施，以提高科室的综合水平。

在采购医疗设备并投入使用后，可对其使用情况及效果进行分析，实现对医疗设备从采购到报废的全程决策支持，使医院医疗设备的全部使用周期都能被管理者统筹管理，从而较好的解决医疗设备效益、代价、风险等互相制约的管理难题，充分发挥医疗设备的社会效益和经济效益。

三、结论

随着网络信息、数据库、人工智能等技术的不断发展，数据挖掘技术越来越多的在我们的社会及生活中发挥着重要的作用。它的现实意义不在于技术的先进，而是在于通过现有的信息数据，从中提炼出隐藏的、有用的数据，来更好的帮助人们进行决策判断，帮助人们梳理数据中隐藏的必然联系，从而发现事物的规律性。

数据挖掘技术在医院管理方面的应用涉及了医院医疗及管理的方方面面，它将医院整体的信息，通过深入广泛的数据挖掘使之相互联系起来，为合理诊断、完善临床路径，提供有效帮助；为人力资源的合理配置提供参考；为区域性卫生系统构建提供有效依据等。

随着医院信息管理的不断发展，数据挖掘技术的应用必将在医院的管理和决策中起着越来越重要的作用。目前我们正处于一个“信息爆炸、知识贫乏”的时代，如何从纷繁芜杂的数据中找到我们需要的知识？只能是通过数据挖掘，去伪存真，发现现象背后的本质。通过对医院丰富的数据进行数据挖掘，找出有利于治疗、护理等方面的知识，提高我们的医疗水平，是我们医院信息化工作者迫切的任务。

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C931.1

A

1009-8534(2014）05-0191-02

2014-07-27

李融(1981—)男，安徽宿州人，宿州市立医院医保科科员，主要研究方向为医院信息化建设与管理。