解析数据仓库和数据挖掘在医院管理中的应用

彭欣元

【摘要】 近年来随着经济水平的提升和互联网信息技术的发展，大部分医院都建立了信息系统模，不断扩大的数据库规模为医院提供科学正确的决策。但目前医院运用的信息系统都为传统数据库技术，虽然产生了大量业务数据，然而起到决策作用的信息却少之又少。数据仓库和数据挖掘就应运而生，极大地提高了医院管理效率。

【关键词】 医院管理 数据仓库 数据挖掘 应用

当前不少大型医院在日常管理中都运用自建的信息系统，对推动医院现代信息化建设和可持续发展都有着重要的现实意义。但随着大众对医疗需求的增加，医院信息系统数据越来越庞大，如何运动信息技术从大量数据中预测医院未来发展，从而更好地服务广大患者与社会成为医院管理者急需解决的问题。

一、数据仓库与数据挖掘概念

数据仓库是为了更好支持组织或企业决策而提供的面对主题、相对稳定、集成的数据集合。与传统数据不同的是，数据仓库在数据更新上不用进行更新，解决传统更新时需花费大量资源的问题。而DBMS在基本数据管理方面要是留出相应的时间是便于插入和更新数据，相反数据仓库就可省去这一环节，同时数据仓库在索引机制上比DBMS更加完善。数据挖掘即从有噪声、随即、模糊、不完全、大量的随即数据中提取隐藏在其中有用的信息知识。一般在数据库挖掘和知识挖掘过程中可以从不同角度分析研究，而所发现的知识可运用到决策支持、查询处理、信息管理、过程控制等领域。

二、数据仓库在医院管理中应用

2.1建立数据源

一般综合医院信息化系统都涉及LIS、PACS、HIS等系统，有丰富的数据源，经过筛选可以在医院信息系统数据库中得到患者主索引、患者住院记录、科室字典、诊断记录、患者性别字典、患者身份字典、费用类别字典、入院方式、病情字典、治疗结果字典、出院方式字典等，在Warehouse Builder中能導入上表并作为数据仓库的数据源，便于后续应用。

2.2设计数据库

数据库建模分为关系数据库和多维数据库，通常在医院信息系统建模多运用关系数据库，但在数据仓库中则运用多维数据库的星型模型实现建模。往往会先根据主题涉及决策需求整理数据，设计住院患者病情费用等十个多维表，其中住院患者费用事实表收集和患者费用有关的信息为：输血费、手术费、护理费、治疗费、膳食费、床位费、麻醉费、中草药费、化验费、中药费、西药费、材料费及总费用等。度量值主要用于对数值型信息分析，用于百分比、平均值、求和等函数。而维表则包括患者性别、患者身份、入院方式、病情、住院时间、科室、费用类别、治疗结果等，这些数据都可从医院信息系统的数据库抽取，每个维又分为年、季、月、日四个级别，级别又有多个属性，例如科室临床属性、科室名称、内外科标志、科室门诊住院标志，月级别有极度第几月、年中第几月等属性。

三、数据挖掘在医院管理中应用

1、患者结构分析。运用秩和比法分析医院门诊、住院患者的性别、地区、职业、年龄、身份等方面，可得到不同性别、职业、年龄、地域患者经济情况以及其对医疗服务需求，使医院管理能即使了解幻阵存在差异，并能在此基础上针对部分患者制定有效的措施，以此提高医疗服务质量，为门诊和住院增加收容量。

2、患者费用分析。患者医院费用由化验、检查、手术、治疗、药品、护理等方面组成。通过数据挖掘能分析医院科室乃至整个病房内患者费用构成，有利于更好地调控费用比例。例如利用数据仓库内信息能对某科室在某段时间内开具的处方药品是否超过合理比例，是否符合国家对药品占医疗总收入比例要求，从而更好地位医院控制药品比例提供科学合理的决策依据。

3、成本效益分析。成本效益能将物理系统、信息系统、财务系统等各个系统数据都汇总到数据仓库，之后全面分析医院成本效益，目的在于真正掌握医院经营情况。例如对医院药品库存量时间动态趋势，借助分析来不断加快资金周转速度，减少药品库存量。根据统计出医院各种耗材和药品用量及哪些厂家产品，可以有效规范医疗用品购销行为。通过数据挖掘也能及时了解医院财务资金流向和财务情况，同时利用数据挖掘中的定基比和环基比技术分析医院财务资金增长速度并运用曲线拟合对未来资金需求量进行分析，为有效配置资源和投入决策提供依据。

四、结语

总之，在医院管理中应用数据仓库和数据挖掘效果显著，能充分集中医院信息系统中大量非集成数据，一方面能从中得到综合且系统的数据，另一方面能直接从医院信息系统中寻找所需数据，避免出现浪费资源情况。医院管理者借助该系统能及时分析问题，查找深层次原因，从而满足更深层次和更大范围的管理需求，更好地服务于患者和社会。

参 考 文 献

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[3]数据挖掘，统计分析，数据仓库，等.数据仓库在医院统计工作中的应用[J].当代医学， 2015（28）：14-15.