基于商業(yè)智能的醫(yī)院決策支持系統(tǒng)研究

劉博，夏新，陳彥東，朱陽

1.同濟(jì)大學(xué)附屬東方醫(yī)院 信息中心，上海 200120；

2.吉林大學(xué)第二醫(yī)院 信息科，吉林

長春 130041

基于商業(yè)智能的醫(yī)院決策支持系統(tǒng)研究

劉博1，夏新1，陳彥東2，朱陽1

1.同濟(jì)大學(xué)附屬東方醫(yī)院 信息中心，上海 200120；

2.吉林大學(xué)第二醫(yī)院 信息科，吉林

長春 130041

基于商業(yè)智能應(yīng)用系統(tǒng)的特點和體系結(jié)構(gòu)，對商業(yè)智能技術(shù)在醫(yī)院信息系統(tǒng)（HIS）中的應(yīng)用進(jìn)行了研究。在醫(yī)院原HIS的基礎(chǔ)上，綜合運用數(shù)據(jù)倉庫（DW）、聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP）、數(shù)據(jù)挖掘（DM）等新興技術(shù)搭建了一個完整的醫(yī)院決策支持系統(tǒng)。該系統(tǒng)支持海量數(shù)據(jù)的深加工和再利用，解決了數(shù)據(jù)倉庫構(gòu)建、數(shù)據(jù)分析、客戶端程序設(shè)計等問題，為支持醫(yī)院管理者的分析決策做出了積極探索。

醫(yī)院信息系統(tǒng)；醫(yī)院決策支持系統(tǒng)；數(shù)據(jù)倉庫；數(shù)據(jù)挖掘；商業(yè)智能

0 前言

醫(yī)院應(yīng)用信息技術(shù)已有 20余年，信息化推進(jìn)取得了一定的成果，已基本形成了符合醫(yī)院特點的信息化建設(shè)和綜合應(yīng)用模式。在多個應(yīng)用方面取得了進(jìn)展，建立了醫(yī)院管理信息系統(tǒng)（HIS）、臨床信息系統(tǒng)（CIS）、圖片存檔及通訊系統(tǒng)（PACS）、實驗室信息系統(tǒng)（LIS）、電子病歷系統(tǒng)等。各系統(tǒng)在實現(xiàn)業(yè)務(wù)集成的同時也完成了數(shù)據(jù)的集成，從而為各級信息使用者提供了大量完備的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。但是，系統(tǒng)上線、流程跑通僅僅是信息化建設(shè)的第一步，要保證系統(tǒng)長期穩(wěn)定運行，還要持續(xù)地利用系統(tǒng)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)問題、解決問題、挖掘難點、優(yōu)化流程，實現(xiàn)“用數(shù)據(jù)說話”的管理目標(biāo)，滿足醫(yī)院提出的決策支 持 系 統(tǒng) 的 需 求 。 決 策 支 持 系 統(tǒng) 以 數(shù) 據(jù) 倉 庫 為 主[1]， 結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘、在線分析處理技術(shù)，通過先進(jìn)的模型庫及方法庫對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，從而達(dá)到幫助醫(yī)院進(jìn)行有效決策的目的。

1 決策支持系統(tǒng)

決策支持系統(tǒng)（Decision Support System，DSS）是輔助決策者通過數(shù)據(jù)、模型和相關(guān)知識，以人機(jī)交互方式進(jìn)行半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化決策的計算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)[2]。它是管理信息系統(tǒng)（MIS）向更高一級發(fā)展而產(chǎn)生的先進(jìn)信息管理系統(tǒng)?？蔀闆Q策者提供分析問題、建立模型、模擬決策過程和方案的環(huán)境，調(diào)用各種信息資源和分析工具，幫助決策者提高決策水平和質(zhì)量[3]。

1.1 傳統(tǒng)的 DSS

1980 年 Sprague 提出了 DSS 3 部件結(jié)構(gòu)[4-5]，即對話部件、數(shù)據(jù)部件（數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)）、模型部件（模型庫和模型庫管理系統(tǒng)）。該結(jié)構(gòu)明確了 DSS 的組成，也間接地反映了 DSS 的關(guān)鍵技術(shù)，即模型庫管理系統(tǒng)、部件接口、系統(tǒng)綜合集成。1981 年 Bonczak 等人提出了 DSS 3 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，即語言系統(tǒng)（Language System, LS）、問題處理系統(tǒng)（Problem Process System，PPS）、 知 識 系 統(tǒng)（Knowledge System, KS）。 該 結(jié) 構(gòu) 的 PPS 和 KS 具 有 特 色， 并 在 一 定范圍內(nèi)有較大影響。但它與人工智能的專家系統(tǒng)（Expert System，ES）容易混淆。

20 世紀(jì) 80 年代末 90 年代初，DSS 與 ES 結(jié)合，形成了智能決策支持系統(tǒng)（Intelligence Decision Supporting System，IDSS）。IDSS 是定性分析和定量分析輔助決策支持系統(tǒng)的結(jié)合，進(jìn)一步提高了輔助決策能力[6]。

1.2 基于商業(yè)智能的IDSS

20 世紀(jì) 90 年代中期以來，以數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘、聯(lián)機(jī)分析處理相結(jié)合建立 DSS 成為決策支持系統(tǒng)發(fā)展的新形式，使決策支持系統(tǒng)的發(fā)展躍上了一個新層次[7-8]?；谏虡I(yè)智能（Business Intelligence，BI）的醫(yī)院決策支持系統(tǒng)以數(shù)據(jù)倉庫為主，結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘、在線分析處理技術(shù)，通過先進(jìn)的模型庫及方法庫對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，從而達(dá)到幫助醫(yī)院進(jìn)行有效決策的目的。其建設(shè)原則如下：

（1）流程整合。決策支持系統(tǒng)必須滿足醫(yī)院業(yè)務(wù)的需求，實現(xiàn)與全院業(yè)務(wù)流程的整合。

（2）技術(shù)先進(jìn)。系統(tǒng)要采用先進(jìn)的技術(shù)體系結(jié)構(gòu)，在軟、硬件產(chǎn)品或第三方產(chǎn)品方面，要能支持主流的成熟產(chǎn)品，以保證系統(tǒng)安全、可靠地運行。

（3）性能穩(wěn)定可靠。作為 HIS 的關(guān)鍵業(yè)務(wù)系統(tǒng)之一，系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性將關(guān)系到整個醫(yī)院醫(yī)療服務(wù)工作的優(yōu)劣，因此系統(tǒng)必須支持在大數(shù)據(jù)量情況下的運行效率和和穩(wěn)定性。

（4）集成與共享。新建的決策支持系統(tǒng)必須滿足醫(yī)院現(xiàn)有系統(tǒng)之間的信息接口需求，通過集成平臺實現(xiàn)與 HIS、LIS、CIS、RIS、HERP 各系統(tǒng)數(shù)據(jù)整合，實現(xiàn)數(shù)據(jù)信息共享。如通過集成平臺與浦東新區(qū)區(qū)域衛(wèi)生信息平臺對接，實現(xiàn)區(qū)域醫(yī)療信息交換共享與業(yè)務(wù)協(xié)同[9]。

（5）平臺化。支持醫(yī)院信息集成平臺，采用平臺化開發(fā)模式，可方便地掛接到其他現(xiàn)有系統(tǒng)[10]。

2 醫(yī)院業(yè)務(wù)體系分析

醫(yī)院的業(yè)務(wù)體系是一個龐大的運營體系，基本包括以下幾個層面，見圖1。

針對以上的醫(yī)院業(yè)務(wù)體系，并根據(jù)醫(yī)院的實際業(yè)務(wù)流程，可將醫(yī)院決策支持系統(tǒng)分為以下業(yè)務(wù)類型：醫(yī)保分析、財務(wù)分析、藥品分析、醫(yī)療質(zhì)量、人力資源、資產(chǎn)物流、日常管理、綜合績效、資料中心等。醫(yī)院決策支持系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，見圖2。

圖1 醫(yī)院業(yè)務(wù)體系結(jié)構(gòu)圖

圖2 醫(yī)院決策支持系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

3 醫(yī)院決策支持系統(tǒng)設(shè)計

3.1 整體架構(gòu)設(shè)計

醫(yī)院決策支持系統(tǒng)需要對零散分布于各個系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，并按照不同專業(yè)關(guān)注點進(jìn)行區(qū)分，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的抽取、加工和轉(zhuǎn)換。同時，需要根據(jù)實際業(yè)務(wù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)獲取的自助配置，實現(xiàn)與各種應(yīng)用程序或應(yīng)用系統(tǒng)的 接 口， 對 歷 史 數(shù) 據(jù) 進(jìn) 行 面 向 主 題 的 分 析[11]。 整 體 架 構(gòu)設(shè)計，見圖3。

圖3 系統(tǒng)整體架構(gòu)圖

3.2 數(shù)據(jù)存儲模型

數(shù)據(jù)存儲是指醫(yī)院所有相關(guān)信息的一體化存儲。為了解決“模型穩(wěn)定和需求易變”的矛盾，將綜合數(shù)據(jù)平臺中的數(shù)據(jù)分為以下三個層次：臨時存儲區(qū)、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)區(qū)、匯總數(shù)據(jù)區(qū)[12]，具體結(jié)構(gòu)見圖 4。

圖4 分層數(shù)據(jù)存儲模型

3.2.1 臨時存儲區(qū)

首先將不同源系統(tǒng)的數(shù)據(jù)加載到一個臨時存儲區(qū)，其原因有兩個，一是為了避免重復(fù)的數(shù)據(jù)抽取工作對數(shù)據(jù)源造成影響；二是為了對來自不同源系統(tǒng)的數(shù)據(jù)表進(jìn)行關(guān)聯(lián)操作。臨時存儲區(qū)不僅僅存在于數(shù)據(jù)源系統(tǒng)到基礎(chǔ)數(shù)據(jù)區(qū)的轉(zhuǎn)換加載中，如果基礎(chǔ)數(shù)據(jù)區(qū)內(nèi)部和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)區(qū)到分析數(shù)據(jù)區(qū)的數(shù)據(jù)處理需要臨時存儲，也要有臨時存儲區(qū)。

3.2.2 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)區(qū)

基礎(chǔ)數(shù)據(jù)區(qū)是整個數(shù)據(jù)存儲的核心，通過構(gòu)建多維模型，從不同的維度對每一項事實進(jìn)行分析。其數(shù)據(jù)模型一般按主題域的形式進(jìn)行組織，可以分為：運營數(shù)據(jù)區(qū)、分析數(shù)據(jù)區(qū)、數(shù)據(jù)歸檔區(qū)。其中，運營數(shù)據(jù)區(qū)存儲，按主題分類，面向運營的實時數(shù)據(jù)，提供統(tǒng)一的醫(yī)院數(shù)據(jù)視圖；分析數(shù)據(jù)區(qū)存儲，面向經(jīng)營決策分析的歷史數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)歸檔區(qū)用于存儲運營數(shù)據(jù)區(qū)和分析數(shù)據(jù)區(qū)中產(chǎn)生的歷史歸檔數(shù)據(jù)。

3.2.3 匯總數(shù)據(jù)區(qū)

為了提高跨域報表和分析的訪問性能，需要對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行額外存儲，以提供給前端使用。這部分是個虛擬層，不實際存儲數(shù)據(jù)。應(yīng)通過數(shù)據(jù)庫里的有關(guān)數(shù)據(jù)項定義，把其定義成有明確業(yè)務(wù)含義的名稱。即把表、字段和它們的復(fù)雜關(guān)系在這部分整合為直接供前端展示的業(yè)務(wù)術(shù)語和指標(biāo)名稱。這部分稱之為“語義層”。

3.3 數(shù)據(jù)整合

數(shù)據(jù)整合是醫(yī)院決策支持系統(tǒng)的重要組成部分。它通過多種途徑定期或者半實時地從源系統(tǒng)中獲取數(shù)據(jù)，并保證這些數(shù)據(jù)在存儲數(shù)據(jù)區(qū)域之間高效、有序、準(zhǔn)確地流動。具體來看，數(shù)據(jù)整合又可以分為數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)加載、數(shù)據(jù)審計等[13]。

3.3.1 數(shù)據(jù)抽取

數(shù)據(jù)抽取通過多種途徑從源系統(tǒng)中整合數(shù)據(jù)，包括數(shù)據(jù)庫直接訪問、數(shù)據(jù)庫復(fù)制技術(shù)、文件訪問等。根據(jù)不同的數(shù)據(jù)源，匹配預(yù)先定義的規(guī)則流程，在任務(wù)引擎的調(diào)度下，按照定義好的流程經(jīng)過數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)整理、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)加載幾個關(guān)鍵環(huán)節(jié)最終將相關(guān)數(shù)據(jù)存儲到臨時數(shù)據(jù)區(qū)。另外，有些已經(jīng)預(yù)處理好的文件數(shù)據(jù)可以直接通過數(shù)據(jù)加載方式納入到臨時數(shù)據(jù)區(qū)。

3.3.2 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換包括格式和類型轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)翻譯、數(shù)據(jù)匹配、數(shù)據(jù)聚合以及其他復(fù)雜計算等。多數(shù)情況下，數(shù)據(jù)源到數(shù)據(jù)倉庫各區(qū)塊之間主要涉及格式轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)翻譯、數(shù)據(jù)匹配，而數(shù)據(jù)聚合以及其他復(fù)雜計算主要在數(shù)據(jù)匯總時出現(xiàn)。

3.3.3 數(shù)據(jù)加載

數(shù)據(jù)加載是將抽取轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉庫各區(qū)域中，包括數(shù)據(jù)行加載和數(shù)據(jù)塊加載。在綜合考慮效率和業(yè)務(wù)實現(xiàn)等因素基礎(chǔ)上確定數(shù)據(jù)加載周期和數(shù)據(jù)追加策略。

3.3.4 數(shù)據(jù)審計

數(shù)據(jù)審計是數(shù)據(jù)倉庫各層數(shù)據(jù)與源系統(tǒng)數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)一致性和數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性的重要保障。數(shù)據(jù)審計是評估數(shù)據(jù)是否符合數(shù)據(jù)規(guī)則，如預(yù)置質(zhì)量閾值、記錄奇異值和統(tǒng)計值。審計的執(zhí)行方式可以是隨機(jī)的、計劃性的、事件觸發(fā)的等。

3.4 數(shù)據(jù)展現(xiàn)

3.4.1 展現(xiàn)層技術(shù)架構(gòu)

展現(xiàn)層分別使用儀表盤、固定報表、自助查詢的方式對來自數(shù)據(jù)倉庫和外部的數(shù)據(jù)進(jìn)行呈現(xiàn)[14]。

3.4.2 數(shù)據(jù)展現(xiàn)方式

在醫(yī)院決策支持系統(tǒng)中，前端數(shù)據(jù)呈現(xiàn)結(jié)構(gòu)至少要具備以下3個部分：醫(yī)院管理儀表盤、實時監(jiān)控分析、固定報表[15]，具體結(jié)構(gòu)見圖 5。

圖5 前端技術(shù)結(jié)構(gòu)

（1）醫(yī)院管理儀表盤。完成各業(yè)務(wù)領(lǐng)域的跟蹤、控制和分析，最大程度地發(fā)揮源數(shù)據(jù)的作用，為經(jīng)營決策提供最有力的支持。該部分的內(nèi)容以領(lǐng)導(dǎo)關(guān)心的決策指標(biāo)為核心，可以按整個項目的進(jìn)行過程來分階段、分業(yè)務(wù)領(lǐng)域進(jìn)行實施，從而完成整個醫(yī)院的動態(tài)交互式展現(xiàn)流程。

（2）實時監(jiān)控分析。通過實時的數(shù)據(jù)，動態(tài)展現(xiàn)醫(yī)院運營的一些核心指標(biāo)，最直觀地顯示醫(yī)院目前的運行狀況。隨時對數(shù)據(jù)進(jìn)行查看和分析，也可以制作并定期生成預(yù)定義的報表。高層領(lǐng)導(dǎo)、中層管理人員、分析人員及業(yè)務(wù)人員隨時可以進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢、數(shù)據(jù)挖掘以及 OLAP分析，及時得到想要的查詢分析結(jié)果。

（3）固定報表。固定報表能提供更詳細(xì)的數(shù)據(jù)，以標(biāo)準(zhǔn)化的方式將醫(yī)院數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)展示出來。它主要用于固定格式的報表和報告展示，由報表制作人員來制作完成，發(fā)布到服務(wù)器平臺上進(jìn)行共享。這部分報表多采用計劃刷新的方式定期生成預(yù)定義報表，保存報表實例，并對報表的版本進(jìn)行統(tǒng)一管理。

3.4.3 業(yè)務(wù)指標(biāo)庫

業(yè)務(wù)指標(biāo)庫的功能在于將業(yè)務(wù)人員難以理解的數(shù)據(jù)庫關(guān)系映射成業(yè)務(wù)術(shù)語，將復(fù)雜的數(shù)據(jù)關(guān)系映射成面向應(yīng)用的業(yè)務(wù)模型。具體包括如下功能：

（1）創(chuàng)建邏輯指標(biāo)對象。指標(biāo)庫定義的指標(biāo)不會物理存儲數(shù)據(jù)，在使用的時候，用戶可以通過拖拽的方式自由進(jìn)行訪問。

（2）定義指標(biāo)間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。指標(biāo)庫中應(yīng)該可以定義各指標(biāo)間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。用戶在定義指標(biāo)分析報表時，不需要更多的定義即可實現(xiàn)指標(biāo)間的關(guān)聯(lián)分析。

（3）指標(biāo)庫管理?？梢詫γ總€指標(biāo)定義多個屬性，并可以通過查找功能按屬性查找指標(biāo)。用戶使用時，按照查詢功能查找相應(yīng)指標(biāo)。

3.5 決策支持分析平臺

功能強(qiáng)大的分析平臺，是醫(yī)院決策支持系統(tǒng)的前端展現(xiàn)不可缺少的支撐，應(yīng)考慮實現(xiàn)以下基本功能：

（1）在統(tǒng)一的管理頁面上集成對所有服務(wù)、對象、用戶、應(yīng)用程序、計劃等的管理。提供方便、靈活的權(quán)限管理，從數(shù)據(jù)級、報表級、目錄級、功能級多角度提供權(quán)限設(shè)置，并支持用戶 /用戶組 /角色管理。

（2）提供基于 Web 頁面和手機(jī)門戶的報表瀏覽、即時查詢、在線分析、文檔管理、權(quán)限管理、報表調(diào)度、服務(wù)器配置、協(xié)同信息共享等多種功能。

（3）提供報表分發(fā)機(jī)制，對于制作好的報表，可以通過 Email、短信發(fā)給某個或某些特定的用戶。報表接收者可以直接在 Web 中查看或者在 Office 工具中查看和編輯。

（4）支持大用戶量并發(fā)訪問和大容量數(shù)據(jù)查詢。

（5）提供審計功能，方便系統(tǒng)管理員監(jiān)控系統(tǒng)運行狀況。

4 結(jié)論

基于商業(yè)智能的醫(yī)院決策支持系統(tǒng)主要是利用商業(yè)智能技術(shù)，對 HIS 中多年積累下來的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，根據(jù)實際需求，抽取、確立主題；將醫(yī)院信息管理系統(tǒng)中產(chǎn)生的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)清理和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，有組織地存儲裝載到數(shù)據(jù)倉庫中。數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)可用于 SQL 查詢，還可以應(yīng)用于 OLAP 技術(shù)與數(shù)據(jù)挖掘。隨著數(shù)據(jù)的進(jìn)一步采集與整理以及挖掘算法的不斷完善，IDSS 系統(tǒng)必能為醫(yī)院疾病診斷和治療、醫(yī)院管理決策等帶來極大的方便和可觀的效益。

[1] 俞磊,楊松濤,王宗殿．基于數(shù)據(jù)倉庫的醫(yī)院決策支持系統(tǒng)的研究與設(shè)計[J]．計算機(jī)與數(shù)字工程,2010,(4):142-145．

[2] 戈欣,吳曉芬,許建榮．?dāng)?shù)據(jù)挖掘技術(shù)在放射科醫(yī)療管理中的潛在作用[J]．中國數(shù)字醫(yī)學(xué),2009,4(1):60-62．

[3] 韓輝．?dāng)?shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)院信息管理系統(tǒng)的應(yīng)用與研究[J]．電腦知識與技術(shù),2009,5(11):2822-2823．

[4] 黃晶晶,郭文明．醫(yī)院醫(yī)保分科定額管理中的數(shù)據(jù)挖掘研究[J]．醫(yī)療衛(wèi)生裝備,2009,30(3):53-54．

[5] 周翔．?dāng)?shù)據(jù)庫技術(shù)在醫(yī)院設(shè)備管理中的應(yīng)用[J]．中國醫(yī)療設(shè)備,2012,27(10):80-82．

[6] 段昌奉,張巨發(fā),唐雄,等．醫(yī)院移動決策支持系統(tǒng)的建設(shè)與應(yīng)用[J]．中國數(shù)字醫(yī)學(xué),2012,7(4):104-106．

[7] 楊鵬宏,韓俊．醫(yī)院管理決策支持系統(tǒng)的建設(shè)方法[J]．中國數(shù)字醫(yī)學(xué),2012,7(2):90-92．

[8] 王覓也,黃勇,畢永東,等．醫(yī)院商業(yè)智能系統(tǒng)的應(yīng)用[J]．醫(yī)療衛(wèi)生裝備,2012,33(1):82-84．

[9] 唐曉東,李順飛,羅娟．決策支持系統(tǒng)在醫(yī)院應(yīng)用中存在的問題分析[J]．解放軍醫(yī)院管理雜志,2011,18(6):533-534．

[10] 林濟(jì)南．基于商務(wù)智能的醫(yī)院醫(yī)保業(yè)務(wù)決策支持系統(tǒng)的研究[J]．計算機(jī)與現(xiàn)代化,2010,(9):132-135．

[11] 劉佳,蘭順碧,張曉祥,等．基于數(shù)據(jù)倉庫的分析決策系統(tǒng)住院病人費用[J]．計算機(jī)工程,2007,(10):267-269．

[12] 刑福工,孫明江．?dāng)?shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)院信息系統(tǒng)中的應(yīng)用[J]．艦船電子工程,2005,(2):90-92．

[13] 周學(xué)全,張志杰,張篤行,等．綜合決策支持系統(tǒng)中數(shù)據(jù)挖掘功能的設(shè)計與實現(xiàn)[J]．計算機(jī)測量與控制,2010,18(1):161-164．

[14] 郭慶,谷巖．?dāng)?shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)院信息系統(tǒng)的統(tǒng)計分析與決策中的應(yīng)用[J]．中國醫(yī)療設(shè)備,2010,25(5):64-67．

[15] 湯茂斌,陳業(yè)智,李就好．?dāng)?shù)據(jù)挖掘技術(shù)在輔助決策系統(tǒng)中的應(yīng)用[J]． 微計算機(jī)信息,2008,(21):105-106．

Research of Hospital Decision Support System Based on Business Intelligence

LIU Bo1, XIA Xin1, CHEN Yan-dong2, ZHU Yang1
1. Department of Information, East Hospital, Tongji University, Shanghai 200120, China;
2. Department of Information, The Second Hospital of Jilin University, Changchun Jilin 130041, China

Based on the characteristics and framework of business intelligence, this paper introduces the research of the application of business intelligence technology in hospital information system. New technologies including data warehouse, on-line analytical processing and data mining are used to develop the hospital decision support system based on current hospital information system. Further handling and recycling of mass data can be implemented with the system, which solves problems including construction of data warehouse, data analysis and design of client program. The system positively helps hospital managers to make correlative decisions.

hospital information system; hospital decision support system; data warehouse; data mining; business intelligence

TP319

A

10.3969/j.issn.1674-1633.2013.11.012

1674-1633(2013)11-0036-04

2013-03-26

2013-04-09

本文作者：劉博，信息中心主任，高級工程師。

夏新，信息中心副主任，高級項目管理師。

通訊作者郵箱：ximye_000@163．com