医院信息化建设中的数据挖掘技术应用

2018-03-06武钰龙

网络安全技术与应用 2018年10期

◆武钰龙

医院信息化建设中的数据挖掘技术应用

◆武钰龙

(白城市医院吉林 137000)

在当前医院运营及发展过程中，为能够使其得以更加稳定良好发展，十分重要的一点就是应当进行信息化建设。在医院信息化建设过程中，为能够使信息化建设得以更好实现，应当对数据挖掘技术得以更好开展，从而为医院信息化建设的开展及实施提供技术支持与保障。本文就医院信息化建设中的数据挖掘技术应用，从而为医院信息建设的更好实现提供理论依据及指导。

医院；信息化建设；数据挖掘技术；应用

0 前言

在信息时代不断快速发展的大背景下，在医院运行及发展中，医院信息化建设已经成为必要任务，也是确保医院得以稳定良好发展的重要内容。在医院信息化建设工作实际开展中，需要对各种现代化技术及手段进行利用，而数据挖掘技术就是比较重要的一种。因此，相关工作人员应当对数据挖掘技术进行合理应用，以保证更好医院信息化建设，从而促使医院得以更好发展，使其更好符合社会发展趋势及需求。

1 数据挖掘技术概述

数据挖掘技术，是指对不完整、模糊及存在噪声的相关随机数据中，对于其中所隐藏的事先未知的具备较高利用价值的相关信息及知识进行挖掘，属于专业性比较强的一些过程。在现代医院信息管理中，对于数据挖掘技术的应用而言，其核心内容就是使医院内相关信息管理人员能够对医院内部实际资源配置及规划进行充分了解及统计分析，并且可使其更好了解医院实际经营情况及相关质量信息，同时还能够对有关医疗设备中的影响数据进行挖掘，在此基础上构建相关数据关联模型，从而对疾病有关影响因素及疾病发生率实行分析，除此之外，还能够对影像资料及信号等有关临床数据实行分析处理。对于医院内相关信息数据而言，其所具备特点主要包括以下三点：其一，时间性特点，对于医院内很多数据而言，如患者自身相关病历资料，均属于在一定时间内所记录有关医疗数据。其二，多样性特点，医院内相关数据信息包括的内容有文字信息、图像信息及影像资料等，由于信息数据具有多样性特点，也导致传统数据统计难度增加。其三，重复性特点，在医院内部每天均需要收集相类似的大量数据信息，如相同疾病治疗方法及患者临床表现等内容。其四，缺陷性特点，对于医院内部相关数据信息而言，很多均缺乏完整性，并且很多信息描述缺乏准确性，造成医院内相关数据信息存在缺陷[1]。

2 数据挖掘技术在医院信息化建设中的应用现状

首先，数据挖掘技术的应用层次过浅。就当前大多数医院而言，其在对数据挖掘技术进行应用方面，层次仍旧比较浅显，如仅仅局限于对数据信息进行查询、修改以及录入与删除等方面，并且在决策方面所需相关数据信息也仅仅由信息系统中报表提供，而报表数据格式也仅仅选择传统手工方式，未能够使信息系统内在关系得以充分体现。另外，对于决策支持管理功能及综合信息管理功能往往忽略，对于完整信息系统数据相关决策以及分析提示比较缺乏，对于有关数据及知识未能够实现自动获取。

其次，数据来源不够清晰。医院内数据信息比较复杂，数据来源比较多，在数据挖掘技术实际应用过程中，可通过对异构技术进行利用，使信息系统中相关建模、数据展示及数据关联之间内在关系得以展示，对相关数据源进行准确选择，对数据结构真实性及客观性进行分析，然而当前大多数医院内这些功能并未能够得以较好实现。

再次，数据质量比较差。由于当前软件供应商相对比较分散，而在医院信息化建设方面时间比较长，相关行为标准缺乏明晰及完善，在数据维护及迁移时未能够实行相应数据校验，这种情况的存在导致相关信息数据存在严重失真现象，并且其时效性比较差，存在的数据遗漏以及数据错误比较多[2]。

3 在医院信息化建设中数据挖掘技术的具体应用

3.1 构建数据仓库

在医院信息化建设过程中，为能够更好应用数据挖掘技术，首要任务就是应当构建数据仓库，通过对数据挖掘技术进行利用，对于医院内部信息管理及医院实际运营情况以及医院服务质量实行科学合理的统计分析，从而确保在医院制定科学合理决策方面能够具备更加准确完整相关数据信息。在医院数据挖掘方面，其关键就是应当迅速挖掘，前期应合理进行处理，并且需要确保数据信息精确。在实际应用过程中，首先应当使挖掘效率得以提升，其次在实施数据挖掘之前，对信息应当实行合理整合及分类，最终就是应当注意使信息挖掘精确性得以提升。就当前数据挖掘技术而言，其所包括的内容主要有遗传算法、关联规则算法以及聚类分析算法与决策树算法，应当依据实际情况对这些不同算法进行合理应用。

3.2 病案数据应用

通过对数据挖掘技术进行充分利用，可提取出比较有价值的相关病案数据信息，从而在医院信息管理方面也就能够提供更合理决策信息依据，并且可更好向上级卫生管理部门进行上报。首先，应当由LIS信息系统、HIS信息系统及CIS信息系统中对患者手术信息等进行提取，而后通过对数据挖掘技术进行利用，对患者所属年龄以及地区比例情况进行分析，从而将有效研究依据提供给，科研部门及医疗卫生部门。其次，对患者医疗费用构成情况进行分析，从而使得医院经营管理人员能够对医疗成本进行较好控制，制定科学合理的医疗费用，保证医院经济效益以及社会效益均得以有效提升。另外，对患者手术信息进行分析，患者手术信息所包括内容主要就是手术前准备时间、患者住院时间以及药物使用时间及耗材情况。通过对相关病案数据进行分析，从而在质量控制及服务质量提升方面也就能够提供比较有效的相关决策信息，同时可制定更加具有针对性的相关管理方法，最终使医院信息化建设得以真正实现，提升医院实力。

3.3 医院用药管理

在数据挖掘技术应用方面，数据仓库可提供比较理想的平台，对于现有临床医疗数据通过提前进行处理，可使关联规则更加明确，在此基础上通过历史数据参考及分析可得出相关结果。

通过对数据挖掘技术进行合理应用，可对处方模式、药物检测及药物成本控制、治疗方案，还有不良事件检测等相关内容进行分析，也就能够从多个方面入手对相关数据进行分析，从而使用药合理性、安全性及有效性得以提升，保证得到更好临床效果。

3.4 医院感染管理

在医院感染管理过程中，在很多方面均可对数据挖掘技术进行应用，如耐药菌检测、目标性监测以及手术合理安排以及术后并发症防治等方面，并且对于滥用抗生素情况也能够进行较好应用。在数据挖掘技术实际应用过程中，可通过对医院信息系统平台进行利用，使医院感染发生率得以降低，对于医院防感染相关信息可实行实时监测，从而也就能够使防感染效率得以提升。在实际工作过程中，对于手术室内消毒情况应当进行重点挖掘，利用聚类技术对有关数据信息可实行较好跟踪管理，如手术室内具体操作情况以及无菌用品情况，还有手术室人员进出情况，在此基础上才能够为防感染管理的开展提供较好依据[2-3]。