医院信息化建设中的数据挖掘技术应用探讨

2017-03-09陈中格

网络安全技术与应用 2017年10期

关键词：数据挖掘信息系统信息化

◆陈中格

(盐城市第一人民医院江苏 224001)

医院信息化建设中的数据挖掘技术应用探讨

◆陈中格

(盐城市第一人民医院江苏 224001)

21世纪已经步入了信息化的时代，信息技术成果也在全行业中得到推广与应用，医院要想实现信息化建设，就必须要学习如何高效应用信息技术。数据挖掘技术能够从海量的数据信息中提取最有价值的信息，继而进行统计与分析，让数据分析人员可以更加直观地看清楚数据的变化情况，具有非常高的应用价值。本文将对数据挖掘技术的含义以及特点进行阐述，继而探讨出如何在医院信息化建设中应用数据挖掘技术，以供参考。

医院信息化；数据挖掘技术；数据分析

0 引言

医院的数据信息非常复杂，囊括的内容包括临床药物使用信息、日常患者病理资料、病床安排信息、临床诊治信息、药物存储信息、处方单据信息等。随着医院规模的扩大，数据信息数量逐渐增多，传统的数据统计已经无法满足医院发展的需求，数据挖掘技术的诞生为医院的发展提供了无限的可能。

1 数据挖掘技术概述

数据挖掘指的是从大量有噪声的、不完全的、随机的、模糊的实际数据中，挖掘事先未知、隐含在其中、有较高利用价值的知识与信息的过程。数据挖掘技术在医院信息管理中应用，其核心任务在于——帮助医院信息管理者了解、统计与分析医院资源的配置与规划情况[1]、医院经营情况、医院质量信息情况；挖掘MPI、CT、B超、脑电图以及心电图等医疗成像等设备的影像数据；建立数据关联模型，对疾病相关影响因素以及疾病发生率进行分析；对信号、影像资料等临床数据进行处理等。医院数据的主要特征包括三个方面：（1）时间性。医院中很多数据，比如说患者个人的病历资料等，都是在一定时间内的医疗数据记录。（2）多样性，数据信息包括图像信息、文字信息、影像资料等，由于数据信息的多样性，也给传统数据统计增加了难度[2]。（3）重复性。医院中每天都收集着大量类似的数据信息，比如说相同病症的诊疗方法，治疗方法与病患的临床表现等。（4）缺陷性。医院很多数据信息都是不完整的，很多信息的描述也是不准确的，导致医院数据含有缺陷。

2 医院信息化建设中应用数据挖掘技术现状

2.1 应用过于浅层次

大部分医院在应用数据挖掘技术方面，过于浅层次，比如说仅仅局限在数据的查询、修改、录入与删除等。决策所需数据信息也只是单一的由医院信息系统的报表所提供。报表数据的格式也都是继续沿用传统手工的格式，无法充分体现出信息系统内在关系。忽视了决策支持管理功能与综合信息管理功能，缺乏完整的信息系统数据的决策与分析提示，更无法自动获取相关的数据与知识[3]。

2.2 数据来源不清

数据信息较为复杂，来源较多，数据挖掘技术可以通过异构技术，来展示信息系统中建模、数据关联与数据展示的内在关系，准确选择数据源，分析数据结构的客观性与真实性。但是目前大部分医院还没有实现这些功能。

2.3 数据质量较差

由于软件供应商较为分散，而医院信息化建设时间较长，行业标准不够明晰与完善，在迁移与维护数据时缺乏相应的数据校验，从而使得数据信息失真情况较为严重，而且时效性较差，数据遗漏、错误较多。

3 数据挖掘技术在医院信息化建设中的应用

3.1 医院信息系统概括

（1）医院管理系统，又称HIS信息系统，它包括门急诊挂号系统、划价收费系统、门诊发药系统、计费系统、病案管理系统、住院管理系统、物资管理系统以及医保管理系统。（2）临床信息系统，又称CIS信息系统，它包括住院医生工作站、门诊医生工作战、手术管理系统、住院护理工作站、移动护理工作站。（3）实验室信息系统，又称为 LIS信息系统，它包括门诊检验报告查询系统、检验数据处理系统、血库管理系统以及住院检验报告查询系统。（4）院级影像处理系统，又称为PACS系统，它包括核磁影像处理系统、CT影像处理系统、内镜影像处理系统、B超影像处理系统、病理影像与报告传输系统、心电图传输系统、PCT/CT影像处理系统以及ECT影像处理系统。

3.2 实际应用

（1）首先建立数据仓库，运用数据挖掘技术对医院信息管理、运营情况以及服务质量进行统计与分析，以便为医院制定科学合理的决策提供更为完整准确的数据信息。医院数据挖掘的要旨在于迅速挖掘，前期处理以及精确信息。首先要重点提高挖掘效率，其次要在挖掘之前，将信息进行整合与分类，最后要提高信息挖掘的精确性。数据挖掘技术包括关联规则算法、遗传算法、聚类分析算法以及决策树算法。

（2）病案数据应用

数据挖掘技术充分提取有价值的病案数据信息，为医院信息管理提供决策信息依据，并做好向上级卫生管理部门的上报工作。具体实现方法如下：首先从LIS信息系统、CIS信息系统以及HIS信息系统中提取患者的手术信息等病案数据信息，然后通过应用数据挖掘技术，分析治疗患者所属的年龄与地区比例情况，为医疗卫生部门与科研部门提供有效的研究依据。然后分析患者医疗费用的构成情况，从而为医院经营管理者控制医疗成本，制定合理医疗费用，提高医院经济效益与社会效益提供可靠数据信息[4]。此外分析患者的手术信息，手术信息包括患者术前准备时间、住院时间、抗生素使用时间、耗材使用情况等。通过分析病案数据，可以为质量控制以及提高服务质量提供有效的决策信息，并制定针对性的管理方法，以此来提升医院的综合实力。

（3）单病种应用

根据ICD-10疾病分类标准，分析单病种信息，为提升医疗质量提供有效的历史数据、最佳治疗方案以及经验等，来提高医疗服务的效率以及床位周转率，使医疗材料利用率最大化，缩短住院时间，提高医疗工作质量。

（4）用药管理

数据仓库为数据挖掘技术提供了良好的施展平台，可以通过提前处理现有临床医疗数据，明确关联规则，然后再参考历史数据分析出结果。通过应用数据挖掘技术，可以分析处方模式、治疗方案、药物检测、药物成本控制、不良事件检测，通过从多方面展开数据分析，从而提高用药的安全性、合理性与有效性[5]。

（5）医院感染管理

医院感染管理的很多方面都可以应用数据挖掘技术，比如说耐药菌的检测、目标性的监测、合理安排手术、防止术后切口感染以及滥用抗生素情况等。数据挖掘技术可借助医院的信息系统平台，来降低感染率，对医院防感染信息进行实时的监测，以提高防感染效率。应着重挖掘手术室内的消毒情况，借助聚类技术对数据信息做好跟踪管理，比如手术室的具体操作情况、无菌用品情况、手术室人员进出情况等。

（6）影像科管理

影像科中包括很多检查仪器，比如彩超、核磁共振、X线、CT、B超以及 DSA等。数据挖掘技术可以在数据仓库中提炼出设备损坏情况、使用情况、维修以及保存情况等[6]。以促使设备资源利用率最大化，在组织培训工作时，也需要对诊断质量等相关信息进行挖掘与分析，从而调整培养目标，制定专业化的培养计划。最后需要在影像科中建立影像诊断结果以及病理信息，以此便于对关联信息进行更好的挖掘与提炼，确保诊断结果更具科学性与真实性。

（7）绩效评价应用

数据挖掘技术通难过参照医院制定的绩效评价指标，对医院的床位周转率、门诊人次、感染次数、住院人次、平均住院时间以及各科室的绩效评价进行分析，最终给出绩效评价结果。然后根据评价结果，分析医院经济效益与社会效益递增或递减的原因，从而制定有效的解决方案，来提升医院工作者的职业技能与素养，促进医院可持续发展与信息化建设。