医院病案信息系统的数据挖掘在医院管理中的应用

赵 杰 李 想

（1.广西医科大学肿瘤医院 广西 南宁 530021；2.广西医科大学 广西 南宁 530021）

随着信息化社会的到来，信息技术在各个领域都得到了充分的运用，医院在信息技术的应用方面更加广泛及深入。传统的纸质病案由于整理麻烦、不易保存、查找困难，已经不能够满足当下医院对于病案保存的需求，医院信息系统（HIS）利用计算机软件、硬件技术、网络通讯技术等现代化手段，不仅能够对庞大的患者群体的就诊过程进行记录，能够将患者的病历、用药史等规范记录，还易于查找，对医院管理、医疗、公众信息进行综合性管理。但是从当下各大医院的实际运用来看，对其数据的运用还比较流于表面，缺少对其深度挖掘。医院病案信息系统作为HIS重要的子系统，几乎与HIS系统的每一个子系统均有数据交换。病案信息系统的数据挖掘对于掌握患者的费用信息、门诊、住院人次信息等相关数据有着一定的帮助，利于医院全面的掌握相关数据并及时采取相应的解决措施。

1 资料与方法

1.1 一般资料

将本院2017年1月至2018年12月之间所有出院患者病案数据作为研究对象，对这一批数据进行整理，使用SSIS模块建立病案信息数据库，然后对其进行深度挖掘。

1.2 方法

1.2.1 导入数据

将病案信息系统中数据导入病案信息数据库。数据库中同时包含着大量的低粒度数据与大量的高粒度数据，在数据导入的同时使用查询分析工具Linkflow及数据挖掘工具FineBI来对这些数据进行进一步的整理与分析。

1.2.2 决策树算法

建立决策树模型，在模型建立的过程中，对已导入的数据进行分段分析，评估相应数据段（病案首页数据字段）的错误率及在整体数据字段中的权重，并在后续导入的数据中进行验证与修正，最终建立有效的逻辑质控与数据分类原则。

1.2.3 关联规制算法

利用关联规制算法对医院的病案信息系统的数据进行挖掘和分析，监测病案首页编码情况及不同病例间的关联性，从而实现对病案数据的高效筛选与提取。

2 结果

2.1 优化人员配置

横向比较科室的人员配置变化与实际出院人数波动的相关性。通过对既往出院数据的统计分析，了解各科室患者的分布情况及工作量配比，为优化各个科室的人员配置提供一定程度的参考。结合门诊人数、检查人数、入院人数与复诊人数提供未来患者增长预期。根据数据分析的结果，给未来各科室的人员分配提供参考，做好物资分配，以避免某个科室人员不足或是人员过剩，造成医疗资源浪费或短缺的情况出现。

2.2 疾病预测

作为鼻咽癌、肝癌高发地区，通过对医院病案信息系统进行流行病学数据挖掘，对鼻咽癌、肝癌以及其他地区性高发疾病的发展情况进行预测，完善当地居民健康信息和医疗保障水平评估数据，通过医院对当地进行健康宣教及肿瘤筛查，为卫生部门的居民保健政策的制定提供有效的参考依据，并且为全国各地医院防治相关疾病提供有效的方案。

2.3 科研数据参考

病案数据导入病案信息数据库后，可以很快速的进行病种查询和诊断分类，提取相关疾病研究数据。由于肿瘤疾病本身的复杂性，目前的临床研究更多的服务于某种特定肿瘤。病案信息数据库能提供相关的诊疗数据汇总，对全面评估疾病的诊疗情况有极大帮助。在管理研究方面，病案信息数据库所能提供的数据更有利于宏观改善各个医院的临床诊疗水平，在现有医疗资源不变的前提下，优化门诊、筛查、实验室检查与治疗方案制定，能够在短期内提高工作效率和医疗效益。

3 结论

信息系统数据挖掘技术已经应用于各行各业之中，例如通讯、保险、金融、勘探等等，有着广泛的应用前景和良好的应用效果。而医院信息系统数据挖掘研究还处在起步阶段，有足够的数据来源支持，但数据挖掘技术应用还非常有限。由于医院管理信息数据较为繁杂，涉及例如诊疗费用，临床路径，专科设置等医学专业领域，使得当下医院信息系统数据挖掘技术和研究工作存在较高门槛。而通过数据挖掘技术对病案信息系统进行优化与改良，则是在短期内最快提高医院诊疗效率和工作效益，且不会产生负面影响的优质方法。

医院管理系统中病案信息系统的数据构成最为复杂，不仅包含有基本的患者疾病诊疗信息，还包含有与医院运行效率和疾病科研相关的潜在量化指标。数据挖掘研究还有足够的可拓展性，现阶段主要服务于医院的实际需求，通过数据挖掘提高病案信息系统数据的利用度。未来还需要对医院的数据挖掘技术进行不断改进升级，通过优化后的信息挖掘技术，给医院医保费用的优化改革方案提供依据，为即将施行的相关疾病诊断分组（DRGs）收费制度建立基础。结合预测未来诊疗人数，实现医院对各科室人员的合理配置，制定有针对性的工作计划。提供详实的疾病科研临床数据，将研究成果与门诊人数、检查人数、入院人数与复诊人数等医院数据结合评估，加快落实科研成果产出与促进提高医院运行效率。综上所述，医院病案系统信息系统的数据挖掘对于医院的管理、科研和改革工作有着积极的影响，能够帮助医院有序且可预测的运行，推动新医疗时代的到来，值得推广使用。