医院决策支持信息系统的构建

钱艳艳

摘要：随着医院信息化软件的普及和发展，许多医院引入了门诊管理系统、治疗管理系统、药物管理系统、住院管理系统等，这些系统可以实现协同工作、数据共享等功能，极大地提升了医院的自动化、智能化和共享化水平。但是，许多自动化系统已经积累了海量的数据信息，人工利用这些信息的几率非常小，不能够挖掘这些信息中的知识内容。本文构建一个医院决策支持信息系统，引入先进的数据挖掘算法，从中挖掘更多的知识内容，进而提升信息化操作能力。

【关键词】医院 决策支持系统 数据挖掘 知识发现

1 引言

随着医院信息化进程的加快，患者挂号、诊断、治疗、住院、购药等多个环节引入了自动化管理系统。经过多年的运行，这些自动化系统积累了海量的数据资源，促使医院进入到了大数据时代。传统的人工数据分析效率低下，无法从海量的信息中挖掘潜在的知识，不能够准确地判断疾病爆发时问、用药是否合理等情况，因此亟需采用数据挖掘计算等构建一个决策支持信息系统，该系统可以自动化地发现数据中隐含的知识，为医院制定诊断治疗方案、合理用药提供知识支撑，具有重要的作用。

2 医院决策支持信息系统功能研究

随着医院信息系统的增多和发展，医院系统已经覆盖了很多的领域，涉及到挂号、诊断、治疗、住院和药房管理等多个方而，这些信息有效提升了医院信息化办公水平，也为医院信息化系统拓展提供了极大的帮助。因此，医院决策支持信息系统的发展和进步需要实现以下几个方而的功能：

1.1 数据信息采集功能

医院决策支持信息系统最为关键的功能就是从各个子系统中采集数据，采集数据的方法包括很多，比如在线实时数据同步、离线数据拷贝等，也可以采用先进的措施实现数据同步采集和处理功能，比如利用ESB技术构建异构系统数据采集器。

1.2 数据预处理功能

数据采集完毕之后，由于各个系统采用的开发技术不同、数据库管理系统不同，因此这些数据常常存在不兼容现象，为了能够提高数据信息的兼容性，医院决策支持信息系统需要实现数据预处理功能，该功能可以完成稀疏数据删除、空缺属性归一化等功能，弥补支持信息系统挖掘的有效性。

1.3 数据挖掘功能

数据预处理完毕之后，医院决策支持系统可以采用先进的数据挖掘方法开发知识发现功能，从海量的医院信息系统数据中发现潜在的、有价值的信息，从而可以更加全而地分析医院决策内容，为医生诊断、医院管理提供辅助知识。

1.4 数据知识解释利用功能

数据挖掘可以从海量数据中发现潜在的知识内容，数据知识解释利用功能可以根据应用背景，将这些知识翻译为人们可以理解和接收的知识内容，这些知识内容具有重要的作用和意义，比如药房管理过程中，海量数据知识信息可以为用户提供一个强大的支撑功能，这个支撑功能可以提醒某些药品是否滥用或不合理使用等，更好帮助医师和药剂师对药物进行控制。

3 医院决策支持信息系统设计

医院决策支持信息系统设计过程中，系统可以采用多层模式，分别是表示层、逻辑业务处理层、数据业务处理层。表示层而向系统使用者，其可以输入决策知识查询内容，以便能够精准地获取决策系统挖掘的内容。逻辑业务处理层可以完成数据采集、数据预处理、数据挖掘、数据知识解释利用等多个功能，根据用户输入的内容，从医院信息系统中提取数据源，针对这些数据源进行挖掘和分析，并且可以将处理结果保存到数据库中。数据业务处理层可以保存医院决策知识信息系统挖掘的结果，实现决策知识的查询、删除、修改和添加。系统每一层的内容及功能如图1所示。

医院决策支持系统运行中，其最为关键的功能是构建一个数据挖掘引擎，这个数据挖掘引擎可以采用BP神经网络、支持向量机、K均值算法等进行实现，首先针对原始的医院信息进行预处理，删除稀疏数据内容，接着针对数据进行建模，构建一个数据矩阵，将数据矩阵输入到数据挖掘模型中，这样就可以实现挖掘和分析。数据挖掘算法在执行过程中，为了能够提高数据挖掘的准确度，可以利用多种挖掘算法相融合的模式，比如先利用K均值算法对数据进行预处理，然后再采用BP神经网络进行计算，提高挖掘精確度。

4 结束语

医院信息系统的普及和应用积累了海量数据资源，仅仅通过人工分析数据无法快速地获取更多的知识内容，不能够为医疗诊断、医院管理提供辅助支撑，因此为了提高医疗信息化系统的应用成效，可以采用大数据挖掘和分析技术，从海量数据中发掘潜在的应用模式和有价值的信息，以便帮助医院进行辅助决策管理，进一步提高医院信息化水平，提高诊断治疗的成功率，具有重要的作用和意义。

参考文献

[1]叶晶伟，苏凯.浅议运营监测中心决策支持系统的建设[J].黑龙江科技信息，2014（25）：1-1.

[2]栾玉峰，浅议在计算机背景下医院信息系统的建设[J].计算机光盘软件与应用，2014（02）：150-151.endprint