醫(yī)院管理決策支持系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

郭子凡，鐘俊華

（南京軍區(qū)福州總醫(yī)院，福建福州，350025）

醫(yī)院管理決策支持系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

郭子凡，鐘俊華

（南京軍區(qū)福州總醫(yī)院，福建福州，350025）

根據(jù)醫(yī)院管理需求，把醫(yī)院分散在各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，建立了決策支持系統(tǒng)，對醫(yī)院的日常管理提供決策依據(jù)，文章描述了系統(tǒng)建設(shè)的意義，并對系統(tǒng)設(shè)計(jì)部分和數(shù)據(jù)挖掘分析作了詳盡的探討。

決策支持；數(shù)據(jù)倉庫；聯(lián)機(jī)分析處理；數(shù)據(jù)挖掘

0　引言

隨著醫(yī)院信息化建設(shè)的發(fā)展，更多臨床信息系統(tǒng)的應(yīng)用，使醫(yī)院的數(shù)據(jù)量不斷增加，“軍字一號(hào)”原有的綜合查詢系統(tǒng)，版本老舊已無法滿足醫(yī)院管理對數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的需求?，F(xiàn)代醫(yī)院管理需要能夠匯總、分析醫(yī)院多年來積累的大量醫(yī)療數(shù)據(jù)、經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)資源，通過對關(guān)鍵指標(biāo)的深層次挖掘，使醫(yī)院管理層更好的了解整個(gè)醫(yī)院的運(yùn)營情況。筆者基于數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)建立了管理決策支持的系統(tǒng)平臺(tái)，通過對醫(yī)院各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、提煉和挖掘分析，滿足了醫(yī)院管理精細(xì)化和科學(xué)化的要求。

1　醫(yī)院數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計(jì)與建立

1.1主要功能模塊

決策支持系統(tǒng)主要的功能模塊包括：工作效率分析、醫(yī)療質(zhì)量分析、經(jīng)濟(jì)效益分析、擇日住院患者統(tǒng)計(jì)、醫(yī)保指標(biāo)監(jiān)測，如圖1所示。

1）工作效率分析

包括門急診工作量、住院工作量、手術(shù)工作量、醫(yī)技工作量、床位指標(biāo)分析，每項(xiàng)指標(biāo)可以從科室、身份、費(fèi)別三個(gè)方面分類統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，并逐級(jí)下鉆出更詳細(xì)內(nèi)容（如科室工作量統(tǒng)計(jì)、醫(yī)護(hù)人員工作量統(tǒng)計(jì)、科室床位效率等）。

2）醫(yī)療質(zhì)量分析

主要分析醫(yī)療質(zhì)量的穩(wěn)定情況或質(zhì)量趨勢、缺陷質(zhì)量指標(biāo)的增減情況以及未達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)的指標(biāo)情況。主要體現(xiàn)在診斷是否正確、及時(shí)、全面，治療是否及時(shí)、有效、徹底，以及醫(yī)生是否有合理使用藥品等。

3）經(jīng)濟(jì)效益分析

從計(jì)價(jià)費(fèi)用、醫(yī)療收入、醫(yī)療成本、醫(yī)療收益4個(gè)方面分析醫(yī)院的財(cái)政收支情況，其中計(jì)價(jià)費(fèi)用（既實(shí)額發(fā)生制的費(fèi)用）可以查看醫(yī)院藥品、耗材、檢查等項(xiàng)目的使用情況，判斷是否有濫用藥品、大處方、大檢查的現(xiàn)象?？赏ㄟ^這些數(shù)據(jù)加以管理，降低病人平均費(fèi)用，達(dá)到“少花錢，看好病”的目的。

4）擇日住院患者統(tǒng)計(jì)

包括擇日住院患者的入院人次、出院人次、擇日住院天數(shù)統(tǒng)計(jì)等指標(biāo)情況、并提供與正常住院患者的各項(xiàng)指標(biāo)對比情況，讓管理者了解開展擇日住院系統(tǒng)后給醫(yī)院帶來的影響。

圖1　主要功能模塊

5）醫(yī)保指標(biāo)監(jiān)測

從醫(yī)?；颊咴\療質(zhì)量和效益指標(biāo)、門診醫(yī)?；颊呋A(chǔ)數(shù)據(jù)指標(biāo)、住院醫(yī)?；颊呋A(chǔ)數(shù)據(jù)指標(biāo)等九個(gè)方面進(jìn)行適時(shí)監(jiān)控，客觀、公正地評價(jià)醫(yī)院醫(yī)保管理的整體績效，為醫(yī)院建設(shè)發(fā)展提供依據(jù)。

1.2技術(shù)架構(gòu)

系統(tǒng)采用的是基于數(shù)據(jù)倉庫的框架結(jié)構(gòu)，主要分為五層，包括：數(shù)據(jù)源層、數(shù)據(jù)處理層、數(shù)據(jù)中心層、決策支持層、數(shù)據(jù)展示層，具體架構(gòu)如圖2所示

數(shù)據(jù)源層處于最底層，包括門診系統(tǒng)、住院系統(tǒng)、醫(yī)生工作站、護(hù)士工作站、手術(shù)麻醉系統(tǒng)、費(fèi)用系統(tǒng)等醫(yī)院不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，為保證數(shù)據(jù)的一致性，必須對數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)抽取、清洗和轉(zhuǎn)換，形成統(tǒng)一、標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)類型裝載到數(shù)據(jù)倉庫中。

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層用來存儲(chǔ)經(jīng)過處理加工后的面向決策支持的數(shù)據(jù)集合，作為將來統(tǒng)計(jì)報(bào)表、多維分析和決策支持的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

決策支持層以數(shù)據(jù)倉庫為基礎(chǔ)，采用聯(lián)機(jī)分析處理、多維分析、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)，對有用的數(shù)據(jù)按照分析主題分類并建立數(shù)據(jù)模型，為前端報(bào)表、圖形等展示建立基礎(chǔ)。

數(shù)據(jù)展示層按主題進(jìn)行分析，通過WEB瀏覽器的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)展示。

1.3數(shù)據(jù)倉庫的構(gòu)建

（一）確定主題。在設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)倉庫之前，必須先確定主題。根據(jù)醫(yī)院管理者的需求，確定了五個(gè)主題：效率主題、質(zhì)量主題、效益主題、擇日住院主題、醫(yī)保主題。其中每個(gè)主題又可以劃分為若干個(gè)子主題，主題的具體內(nèi)容如表1所示：

表1　數(shù)據(jù)倉庫主題

（二）建立數(shù)據(jù)模型。根據(jù)上述主題中的內(nèi)容，建立與之相對應(yīng)的數(shù)據(jù)模型，常見的有星型模型和雪花模型。決策支持系統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫主要采用星型模型，以效率中的門診主題為例，通過對“軍衛(wèi)一號(hào)”中就診記錄表Clinic_Master進(jìn)行分析建立了門診就診事實(shí)表與相關(guān)維表的數(shù)據(jù)模型，通過多維模型的建立，系統(tǒng)能很快從就診日期、科室、醫(yī)生、身份、費(fèi)別、門診診斷等多方面迅速得到就診人數(shù)。通過這種方法同樣的可以分析并建立病人住院信息事實(shí)表、手術(shù)信息事實(shí)表、醫(yī)技信息事實(shí)表等，門診主題對應(yīng)的數(shù)據(jù)模型如圖3所示。

圖2　系統(tǒng)總體架構(gòu)

圖3　與門診主題相關(guān)的數(shù)據(jù)模型

（三）數(shù)據(jù)提取。建立了數(shù)據(jù)模型以后，下一步就是把源數(shù)據(jù)提取到數(shù)據(jù)倉庫，需利用Oracle Data Integrator這個(gè)工具，定義好數(shù)據(jù)接口，在接口中指定源數(shù)據(jù)和目標(biāo)數(shù)據(jù)之間的映射關(guān)系，用工具中自帶的知識(shí)模塊完成數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和加載，通過代理添加計(jì)劃任務(wù)讓服務(wù)器每天、每月定期的執(zhí)行。

2　數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用

數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的數(shù)據(jù)中提取出有用的、有價(jià)值的信息或者人們所感興趣的知識(shí)的一種處理過程，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以從數(shù)據(jù)倉庫中提取有用的數(shù)據(jù)，并且進(jìn)行分析和推理，發(fā)現(xiàn)事物間的關(guān)聯(lián)，對未來的醫(yī)院業(yè)務(wù)進(jìn)行預(yù)測，更好地為醫(yī)院管理決策提供支持，數(shù)據(jù)挖掘在本系統(tǒng)中的應(yīng)用主要分為以下幾種。

2.1對工作效率的影響因素進(jìn)行分析

科學(xué)合理的評價(jià)醫(yī)療工作量，把醫(yī)療工作量發(fā)生變化的原因找出來，是工作效率分析的主要目的。例如門急診量這項(xiàng)指標(biāo)，其變化將會(huì)對醫(yī)院的經(jīng)濟(jì)效益產(chǎn)生影響，利用數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)聯(lián)分析，可以分析出門急診量變化的各項(xiàng)因素，發(fā)現(xiàn)和病床周轉(zhuǎn)次數(shù)、展開床位數(shù)和診療水平的指標(biāo)等指標(biāo)有關(guān)聯(lián)。

2.2對單病種進(jìn)行分析

病種質(zhì)量直接影響醫(yī)院的收治效益，我院作為“三甲”醫(yī)院，收治病人應(yīng)該以疑難雜癥及惡性病為主，這樣不僅會(huì)創(chuàng)造更好的經(jīng)濟(jì)效益，同時(shí)能夠體現(xiàn)醫(yī)院的診治水平，以ICD-10疾病分類為標(biāo)準(zhǔn)，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對不同日期的各個(gè)病種的出院人次、平均住院日、平均費(fèi)用的排名次序進(jìn)行對比，分析變化的原因，給醫(yī)院質(zhì)量管理提供依據(jù)。

2.3對醫(yī)療設(shè)備效益的預(yù)測

目前，醫(yī)院的大型醫(yī)療設(shè)備越來越多，如何對單個(gè)醫(yī)療設(shè)備產(chǎn)生的效益進(jìn)行預(yù)測分析，是醫(yī)院領(lǐng)導(dǎo)判斷是否購買此設(shè)備的重要依據(jù)，利用數(shù)據(jù)挖掘算法中的決策樹算法，測算出預(yù)測點(diǎn)，對比“理想預(yù)測”的數(shù)據(jù)，就可以對醫(yī)療設(shè)備購置前后的效益進(jìn)行預(yù)測，從而為醫(yī)院領(lǐng)導(dǎo)的決策提供支持。

3　應(yīng)用效果

基于BIEE報(bào)表設(shè)計(jì)與展示效果如圖4所示。自決策支持系統(tǒng)建成以后，滿足了醫(yī)院機(jī)關(guān)各個(gè)層級(jí)和科主任對醫(yī)院和科室的日常管理工作對報(bào)表統(tǒng)計(jì)和挖掘分析的需求，同時(shí)縮短了查詢的時(shí)間，提高了管理者的管理質(zhì)量和決策效率。

4　小結(jié)

基于數(shù)據(jù)倉庫的決策支持系統(tǒng)通過充分利用各業(yè)務(wù)系統(tǒng)多年產(chǎn)生的歷史數(shù)據(jù)，為醫(yī)院的管理工作提供全面、直觀的數(shù)據(jù)支持，但醫(yī)院決策支持系統(tǒng)的建設(shè)是一個(gè)長期的過程、需要不斷的對系統(tǒng)進(jìn)行修改，完善，后續(xù)將繼續(xù)加大力度研發(fā)，進(jìn)一步擴(kuò)展支持臨床，科研、教學(xué)一體化的決策支持系統(tǒng)。

郭子凡，男，1986年11月15日生，福建莆田人，本科學(xué)歷，助理工程師，主要從事數(shù)據(jù)挖掘與分析研究。

Research and design of hospital management data warehouse decision support system based on

Guo Zifan，Zhong Junhua
（Fuzhou General Hospital of Nanjing Military Region，F(xiàn)uzhou Fujian，350001）

According to the requirement of hospital management，the hospital scattered in various business systems，data integration， to establish the decision support system，and to provide basis for decisionmaking on the daily management of the hospital，the article describes the significance of the system construction，and makes a detailed discussion on the part of system design and data mining analysis.

Decision support；data warehouse；online analytical processing；Data Mining

圖4　系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)效果

［1］葉明全，宋念東.基于HIS的醫(yī)院數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)［J］.計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì)，2008，03：779-781.

［2］苗苗苗.數(shù)據(jù)挖掘中海量數(shù)據(jù)處理算法的研究與實(shí)現(xiàn)［D］.西安建筑科技大學(xué)，2012.