医院运营数据分析平台的构建及应用

祁美丽，沈剑欢，陆倩

摘要：随着医疗信息化的发展，医院各个系统数据类型多，数据接口标准不统一，给医院数据互联互通造成了诸多不便。为实现医院各个业务系统的数据集成，同时为业务运营分析提供数据基础，提升医院管理决策水平。本文利用ETL工具对异构数据进行抽取、转换、加载，形成分析型数据，构建面向管理的医院运营数据分析平台系统，实现了对医院数据的分析、提取和结果展示等功能。

关键词：数据集成;ETL;数据仓库

中图分类号：TP391                                   文獻标识码：B                                 DOI：10.3969/j.issn.1006-1959.2019.22.005

文章编号：1006-1959（2019）22-0013-03

Construction and Application of Hospital Operation Data Analysis Platform

QI Mei-li，SHEN Jian-huan，LU Qian

（Computer Center，Lianyungang First People's Hospital，Lianyungang 222002，Jiangsu，China）

Abstract：With the development of medical informatization， there are many types of data in various systems of hospitals， and the data interface standards are not uniform， which has caused many inconveniences for hospital data interconnection. In order to realize the data integration of various business systems of the hospital， and provide a data foundation for business operation analysis， the hospital management decision level is improved. This paper mainly introduces the use of ETL tools to extract， transform and load heterogeneous data， form analytical data， and build a management-oriented hospital operation data analysis platform system to realize the functions of analyzing， extracting and displaying the hospital data.

Key words：Data integration;ETL;Data warehouse

近年来，随着医院业务的快速发展和医疗服务水平的提高，医院信息系统数量多，体系架构差异大，数据结构异构，各系统间的交互大多通过接口方式进行，信息共享不足[1]。医生或行政管理人员很难对这些数据进行方便、合理的收集和分析。所以，建立一个统一的数据中心对临床诊疗决策支持和医院运营管理决策分析是目前亟需解决的问题。本文设计了面向管理的医院运营数据分析平台，构建了系统的数据体系架构，并对系统的具体功能进行详细设计。该平台集中存储、管理全院医疗业务数据和信息，并且提供数据分析、数据挖掘、结果展示、辅助决策等功能。系统通过对各类门诊、住院数据的统计，可以帮助相关科室领导实时获取医院运营信息，提高医院的管理、决策水平。

1医院运营数据分析平台的设计

以医疗信息共享为基础，系统对数据进行统一规划，把不同信息系统的医疗信息及业务数据进行整合[2]，以实现较大范围内的数据挖掘与数据分析。利用数据抽取、转换、加载（Extract-Transfer-Load，ETL）工具构建医院运营数据分析平台，将医疗信息资源图形化、服务状态信息化展示，而且数据的展现形式灵活多样，包含大量丰富直观的统计图形[3]。

1.1系统的设计思路  医院运营数据分析平台系统数据体系架构见图 1，采用面向对象的设计方法，J2EE开发框架，面向服务的体系架构（SOA）进行开发。整合基于HL7-RIM 的临床事件模型、消息中间件技术、大数据存储分析技术、Web前端技术等进行项目的整体建设[4]。系统从整体上分为四个层次：源数据层、数据仓库、数据服务平台层和应用层。

1.1.1源数据层  医院业务的复杂性，决定了数据的复杂性和广泛性，主要有HIS、PACS、RIS、LIS、OA、EMR系统等，构成了数据统计服务平台的数据基础。

1.1.2数据仓库  数据仓库在管理和决策中是面向主题的、集成的、与时间相关的[5]、非易失的;数据是随时间变化的，是能够支持各层管理的数据集合。

1.1.3数据服务平台层  数据服务平台层构建在数据仓库和应用层之间，统一进行数据管理与数据访问。该层具有两个特性，模型数据映射和性能优化。模型数据映射实现业务模型的各个属性与底层不同类型数据源模型的数据映射;性能优化是基于热点缓存平台，二级缓存、异步并行的数据查询、并发保护和高危查询过滤等[2，6]。

1.1.4应用层  利用数据分析分析平台，该层主要实现数据查询、数据分析、数据展示、报表展示等功能，并且基于数据挖掘和数据分析能够为不同角色用户提供报表分析和图形化分析等功能。此外还提供一些服务接口供其他系统调用。

1.2 ETL组件模块的建立  ETL过程将源数据从应用系统的数据库中抽取、转换和处理成数据分析平台中数据仓库需要的格式和形态，并在规定的时间输入到目标数据仓库中[3]。ETL过程是整个系统实施的关键环节，关系到数据仓库的建设成效。ETL过程模型见图2。

1.3系统主架構  系统主要包括系统管理、数据中心、数据分析与决策支持、大屏展示四个业务模块。①系统管理：包括单位维护、功能维护、角色维护、业务模块维护。单位维护中同步OA人员信息;功能维护是对数据平台所有功能模块的维护;角色维护维护各科室、各部门的功能权限，权限分配精确到个人;业务模块维护规划数据分析平台的主题业务。②数据中心：以医疗业务为中心，对现有的、历史的数据进行挖掘，实现对医疗各项数据进行数据整合和统计分析的功能。对于医院来说，数据交换涉及部门较多，数据中心采用纵向部门框架，建立了各业务部门的业务单元节点，实现了各业务单元纵向数据的传输与整合需求。③数据分析与决策支持：实时、动态展现医院业务动态，并且以仪表盘形式显现各个项目所占比例，以柱状图的形式清晰的展现各个月份的数据变化，以折线图的形式反应数据变化趋势。同时支持同比和环比数据的分析、计算。④大屏展示：指系统从数据中心获取数据后，以大屏显示的方式，对医疗各项业务的内容及指标，进行实时、动态、分类的展示。

2医院运营数据分析平台的应用

2.1院长早交班数据分析  在院领导早交班会议上，将前一天医院运营数据以报表、仪表盘、图形等形式展现出来，使其可以及时掌握全院运作管理情况及发展趋势。方便合理作出当天工作和周工作的安排和部署，能够对特殊和异常数据及时进行分析并有效地采取相应措施。

2.2运营数据分析  针对门诊和住院业务的运营数据进行实时分析。通过门诊患者年龄、性别、医保类型、时间、区域、医生、科室、挂号途径等多个维度进行分析，生成门急诊挂号人次、门诊初诊人次、门诊专家号挂号人次、自助挂号人次等数据报表，同时与历史数据对比分析，生产柱状图、折线图，为门诊号源发布、排班提供依据，为分时段预约提供决策支持，提高了医院的管理水平和患者的就诊体验。对出入院人次、平均住院日、科室药占比、科室床位使用率、住院手术人次等进行分析，为医院运营和管理提高科学的决策依据，对敏感指标重点关注，降低安全隐患。医疗数据分析平台以多维统计分析报表展示，见图3。多维分析报表以多指标、交互式、可视化的方式呈现出关键信息。动态图像化报表，能够让使用者快速的抓住管理的重点，交互式的数据筛选、逐层分析等数据处理能力，则能帮助使用者快速掌握复杂数据中的关键信息。

2.3护理安全预警数据分析  统计每个科室的高危病人数、高危药物使用数、高技术含量护理工作量、床护比、患护比、院感发生率、不良事件上报例次数等指标，衡量各科室护理人员的工作量情况，并以大屏显示的方式呈现，及时给出安全预警。

2.4医保数据分析  医保中心对于医院经费的拨付条件非常严格，其给付医院通常是按定额结算、人次付费，医保费用超标的问题经常发生[7，8]。利用数据分析平台对就诊的医保患者的费用信息进行分析，可实现医保费用的合理控制，实现科学管理。

3总结

通过医疗运营数据分析平台的建设，目前以HIS、LIS、PACS、OA系统为主要数据源，建立跨应用、跨平台的医院数据仓库。但数据分析平台的医疗数据不够完整，分析结果存在一定的局限性，后续需要根据需求不断丰富数据仓库的数据，将EMR、手术麻醉、移动护理、重症监护系统等业务系统纳入进来，在此基础上开发更丰富的应用，包含决策支持、临床诊断、绩效管理等，同时提供数据查询、统计及分析等功能，为医院管理和决策提供可分析的数据结果。

参考文献：

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[7]王梦洁，陈昊，何小舟.论大数据技术在医院管理应用的风险与防范[J].江苏卫生事业管理，2016，27（2）：13-15.

[8]马少锋，温锋，陈超.基于数据仓库的医院数据分析平台建设与应用[J].医学信息学杂志，2017，38（7）：18-21.

收稿日期：2019-4-23;修回日期：2019-4-30

编辑/钱洪飞