劉建龍
目前,多數(shù)醫(yī)院對于醫(yī)院信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)的后期處理基本處在基于數(shù)據(jù)庫技術(shù)的查詢、統(tǒng)計的事務性操作上,這些統(tǒng)計查詢分析并不能對醫(yī)院的業(yè)務流程優(yōu)化、成本控制乃至醫(yī)院的長期發(fā)展提供數(shù)據(jù)支持,更不能為醫(yī)院決策者提供數(shù)據(jù)支持。蘭州大學第二醫(yī)院構(gòu)建了基于醫(yī)院信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫為基礎(chǔ)的輔助決策支持系統(tǒng),為醫(yī)院管理決策者提供了數(shù)據(jù)支持。
【關(guān)鍵詞】數(shù)據(jù)倉庫 決策支持 醫(yī)院信息化
1 概述
醫(yī)院決策支持系統(tǒng)不應該是單純的事后統(tǒng)計,它必須與醫(yī)院管理緊密相連,做到事前評估、事中監(jiān)控、事后分析。醫(yī)院決策支持系統(tǒng)必須和醫(yī)院業(yè)務環(huán)環(huán)相扣,其所分析的數(shù)據(jù)必須能夠為醫(yī)院的實際發(fā)展提供支持和導向。
下述實例,列舉了醫(yī)院決策支持系統(tǒng)在實際運行中應該為醫(yī)院提供的數(shù)據(jù)支持和醫(yī)院管理層的實際需求指標:
1.1 醫(yī)院門診綜合需求
醫(yī)院門診新大樓完工并投入使用,預計每天可增加500-800門診量,那么該醫(yī)院每天應該產(chǎn)生放號信息有多少,應該安排多少醫(yī)生出診、應該設置多少個掛號和收費窗口,門診藥房的配藥發(fā)藥壓力是否會大幅度上升等等。
1.2 醫(yī)院平均住院日分析
平均住院日是評價醫(yī)院效率和效益、醫(yī)療質(zhì)量、技術(shù)水平及管理水平的硬性綜合指標,醫(yī)院應該在確保醫(yī)療質(zhì)量和醫(yī)療安全的前提下盡量縮短平均住院日。
1.3 醫(yī)院就診流分析
患者僅掛號,醫(yī)生無診斷、無醫(yī)囑或者醫(yī)生下過醫(yī)囑,患者并未按照醫(yī)囑繳費并接受治療。以上兩種人群是醫(yī)院病人流失的主要原因,如何及時分析原因并采取正確的措施,減少醫(yī)院損失。
1.4 醫(yī)院高值耗材相關(guān)分析
通過數(shù)據(jù)挖掘,找到每種高值耗材在醫(yī)院的使用情況,各科室使用分布、人群使用分布,針對使用高值耗材病人往往醫(yī)療費用較高,通過監(jiān)控該病人的醫(yī)保支付情況,及時與病人溝通,減少欠費及醫(yī)患糾紛的風險。
1.5 醫(yī)院大處方及合理用藥
通過對大處方的處方類型(一般情況下,抗菌類處方占大多數(shù))、病人診斷、開單醫(yī)生進行匯總分析,控制醫(yī)藥合謀以及醫(yī)患合謀;基于處方點評子系統(tǒng),分析各科室處方點評率、處方合格率,對問題處方的原因進行分析,并采取有效整改措施,減少由于醫(yī)療質(zhì)量問題帶來的醫(yī)患糾紛。
以上僅僅列舉了幾個醫(yī)院具有代表性的需求實例,在醫(yī)院的實際運營管理過程中,決策支持系統(tǒng)分析的數(shù)據(jù)指標應該可以按照各個臨床業(yè)務、教學、行政管理科室的要求,基于醫(yī)院信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫,為醫(yī)院的管理者提供詳細精準的數(shù)據(jù)支持。
2 輔助決策系統(tǒng)的組織結(jié)構(gòu)及應用框架
在醫(yī)院的基于醫(yī)院信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫的決策支持系統(tǒng)的實際設計與實施中,應該包括管理模塊、模型管理模塊、知識管理模塊以及用戶界面。基于數(shù)據(jù)倉庫的醫(yī)院決策支持系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)包括:
2.1 數(shù)據(jù)獲取層
主要完成將醫(yī)院運行業(yè)務數(shù)據(jù)的清理、轉(zhuǎn)換、抽取為綜合統(tǒng)一的數(shù)據(jù)形式到醫(yī)院數(shù)據(jù)倉庫。
2.2 數(shù)據(jù)存儲層
主要完成統(tǒng)一管理和存儲面向決策的按主題劃分的綜合數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)由醫(yī)院信息系統(tǒng)運行產(chǎn)生,并且按照相應主題的需求及結(jié)構(gòu)對數(shù)據(jù)進行整合和組織,為醫(yī)院的管理決策者提供大量的數(shù)據(jù)支持。
2.3 數(shù)據(jù)處理層
主要包含模式庫、數(shù)據(jù)挖掘、聯(lián)機分析處理以及相關(guān)的管理系統(tǒng),通過聯(lián)機分析和數(shù)據(jù)挖掘從數(shù)據(jù)倉庫中提取出有價值和管理層感興趣的信息和數(shù)據(jù)。
2.4 數(shù)據(jù)訪問層
主要為醫(yī)院的管理決策者提供決策支持系統(tǒng)的人機交互入口,將數(shù)據(jù)處理層整合和處理的信息和數(shù)據(jù)通過友好界面展現(xiàn)給用戶,包括二維表、儀表盤、曲線圖、柱狀圖等形式。
3 數(shù)據(jù)倉庫的構(gòu)建
數(shù)據(jù)倉庫的構(gòu)建設計始終處于一個動態(tài)循環(huán)與改進的過程,與業(yè)務系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的設計與構(gòu)建不同。業(yè)務系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫在設計完成、業(yè)務系統(tǒng)正常運行之后,除非在原業(yè)務系統(tǒng)上進行二次開發(fā),否則很少輕易改動其中的結(jié)構(gòu),避免對業(yè)務系統(tǒng)的性能及數(shù)據(jù)庫安全性產(chǎn)生安全漏洞。而數(shù)據(jù)倉庫因為需要滿足不同的業(yè)務需求、適應不同的業(yè)務環(huán)境。在將業(yè)務系統(tǒng)產(chǎn)生的原始系統(tǒng)提取到數(shù)據(jù)倉庫之后,它通過準確動態(tài)的理解不同用戶的需求,為用戶提供準確的決策信息。
醫(yī)院數(shù)據(jù)倉庫的構(gòu)建主要包括確定分析主題、數(shù)據(jù)準備、建立模型、應用模型等過程。
3.1 分析主題的確定
數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)倉庫中的組織形式是面向主題的,根據(jù)醫(yī)院各科室的業(yè)務需求、各級管理機構(gòu)對醫(yī)院的考核指標以及醫(yī)院管理決策層所敏感的醫(yī)院信息數(shù)據(jù),目前我院確定的數(shù)據(jù)倉庫分析主題主要有:住院主題、出入轉(zhuǎn)匯總主題、醫(yī)保明細費用主題、固定資產(chǎn)主題、高值耗材主題、總收入主題、手術(shù)主題、門診處方主題、門診發(fā)藥主題等等。
根據(jù)所確定的主題,可以確定醫(yī)院信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫的邏輯模型,以所分析的主題作為事實表。以醫(yī)院總收入主題為例,其所涉及的事實表包括:醫(yī)囑主表、醫(yī)囑分類表、賬單主表,病人醫(yī)囑費用明細表、賬單收費項目明細表、住院發(fā)票表等。
3.2 總收入主題
3.2.1 維度以及粒度的設計
數(shù)據(jù)倉庫設計過程中一個核心的過程就是粒度的劃分,合適準確的粒度劃分是非常復雜的問題,粒度的確定是業(yè)務分析決策、數(shù)據(jù)倉庫以及軟硬件使用方式的平衡,必須從數(shù)據(jù)倉庫實際數(shù)據(jù)存儲的物理容量、數(shù)據(jù)構(gòu)成量以及業(yè)務部門的實際應用需求等方面考慮進行粒度的設計。根據(jù)上述設計理論,結(jié)合醫(yī)院業(yè)務需求以及指定的分析主題。
3.2.2 事實表、維表及模型
根據(jù)醫(yī)院總收入主題以及維度和度量的設計,總收入分析主題涉及的維表主要包括:
(1)病人基本維(病人姓名、性別、身份證號、聯(lián)系電話、職業(yè));
(2)病人就診信息維(病人姓名、性別、住院號、住院登記號、門診登記號、病歷號、證件類型);
(3)醫(yī)囑大類維表(類別ID、類別);
(4)醫(yī)囑項維表(ID、項目名稱、項目所屬醫(yī)囑子分類ID、項目所屬醫(yī)囑大分類ID);
(5)病人賬單收費項目明細表(收費項目ID、單價、數(shù)量)等。
事實表為病人醫(yī)囑費用明細表(病人住院登記號、醫(yī)囑項ID、收費項目ID、總計費數(shù)量、退費數(shù)量)等。
3.3 醫(yī)保主題
醫(yī)保費用明細主題事實表、維表 根據(jù)醫(yī)院醫(yī)保費用明細主題維度和度量的設計,醫(yī)保費用主題涉及的維表主要包括:
(1)病人基本信息維(病人姓名、性別、身份證號、聯(lián)系電話、職業(yè));
(2)病人就診信息維(病人姓名、住院登記號、病人科室、病人醫(yī)生、病人費別、結(jié)算狀態(tài)、就診類型、住院天數(shù));
(3)病人醫(yī)囑費用明細表(病人住院登記號、醫(yī)囑項ID、收費項目ID、總計費數(shù)量、退費數(shù)量)等;
(4)病人賬單明細維(病人登記號、病人姓名、醫(yī)保類別、中成藥費、中草藥費、取暖費、手術(shù)費、掛號費、檢查費、材料費、治療費、化驗費、床位費、掛號費、其他費用)等;
事實表為病人賬單維(病人登記號、醫(yī)保類別、人員類型、結(jié)算狀態(tài)、統(tǒng)籌支付累計、個人現(xiàn)金支付額、乙類自理金額、公務員補助、醫(yī)保定額、自費材料總費用、自費藥品總費用、自付費用、進入統(tǒng)籌費用、高值耗材統(tǒng)籌、出院時間、結(jié)算時間)。
3.4 數(shù)據(jù)整理與轉(zhuǎn)換
數(shù)據(jù)整理與轉(zhuǎn)換功能主要完成對醫(yī)院已經(jīng)產(chǎn)生的業(yè)務活動數(shù)據(jù)按照構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫過程中設計的維度、度量以及事實表、維表通過ETL過程導入到數(shù)據(jù)倉庫中。
ETL(Extract Transformation Load)是構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫承前啟后的重要步驟,它將異構(gòu)的、不同數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)抽取后進行清洗、集成和轉(zhuǎn)換,再加載到數(shù)據(jù)倉庫或者數(shù)據(jù)集市當中,為聯(lián)機分析處理和數(shù)據(jù)挖掘提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。相較與關(guān)系數(shù)據(jù)庫,數(shù)據(jù)倉庫中沒有嚴格的數(shù)學理論,數(shù)據(jù)倉庫則主要面向?qū)嶋H的業(yè)務及工程應用。
4 應用speedminer工具實現(xiàn)基于Web的輔助決策支持應用分析
4.1 收入結(jié)構(gòu)分析的Pivot及Dashboard創(chuàng)建
(1)Pivot主要完成醫(yī)院決策支持系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)中的數(shù)據(jù)處理層的分析處理和挖掘功能。
在Pivot創(chuàng)建之前,首先考慮我們需要展示并分析的數(shù)據(jù)應該包含的內(nèi)容,住院科室收入結(jié)構(gòu)分析應該分析的對象是科室以及收入結(jié)構(gòu)。因此,將開單科室作為維度即展現(xiàn)的行;其度量組成應該是各個收入結(jié)構(gòu)。在pivot的過濾條件中可以指定按照某種條件來展示,在住院科室收入結(jié)構(gòu)分析中,我們制定其按照指定的時間段來展示結(jié)果,這部分內(nèi)容也可以直接在Dashboard創(chuàng)建界面展示時制定。
在每個度量中,需指定過濾收入的條件,雙擊度量組成的某個度量,使“收入會計大類=度量所指收入”。度量過濾條件相當于查詢總收入中會計大類為材料收入類型的收入金額。
(2)Dashboard主要完成醫(yī)院決策支持系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)中的數(shù)據(jù)訪問層功能,主要為管理決策者創(chuàng)建決策支持系統(tǒng)的人機交互界面,將數(shù)據(jù)處理層整合和處理的信息和數(shù)據(jù)通過友好界面展現(xiàn)給用戶。
Dashboard展示界面包括二維表、儀表盤、曲線圖、柱狀圖等形式。換句話來說,Dashboard就是將前述中的pivot的分析和挖掘結(jié)果使用友好的人機交互界面展示出來。在Dashboard創(chuàng)建過程中,首先需要進行Dashboard與pivot的關(guān)聯(lián),結(jié)合功能需求,然后按照美觀、簡介的原則規(guī)劃Dashboard中各個二維表、儀表盤及柱形或曲線圖的位置,將結(jié)果展示出來。在Dashboard創(chuàng)建過程中,我們可以將數(shù)據(jù)按照一定過濾條件再次鉆取。
4.2 總結(jié)
使用基于Web輔助決策支持工具可以將臨床業(yè)務或者醫(yī)院決策管理層的不同需求制定相應的pivot,然后通過Dashboard展示出來,供相關(guān)部門分析使用,但是在這之前,同樣需要設計相關(guān)主題的維度及粒度,并使用ETL過程將數(shù)據(jù)導入數(shù)據(jù)倉庫中。目前我院根據(jù)各個業(yè)務科室以及管理決策部門提出的數(shù)據(jù)分析需求,已經(jīng)在Speedminer中部署了20余個業(yè)務主題、10余種大類分析、50余種子類分析目標,基本上滿足了醫(yī)院決策管理者對醫(yī)院信息系統(tǒng)提供業(yè)務數(shù)據(jù)分析的需求,同時完成了各級部門考核醫(yī)院以及醫(yī)院等級評審所需的相應指標的分析與鉆取,大大提升了統(tǒng)計工作效率。在這些數(shù)據(jù)及分析結(jié)果的展現(xiàn)過程中,采用了多樣化形式,除了上述的二維表直觀表現(xiàn)、柱形曲線圖,還包含了相關(guān)重要指標動態(tài)監(jiān)控的方式。如圖1所示。
總之,無論是數(shù)據(jù)的多角度、深層次鉆取分析、還是數(shù)據(jù)查詢統(tǒng)計與數(shù)據(jù)的直觀分析,在使用基于醫(yī)院信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫的決策支持系統(tǒng)后,效率得到了明顯提升,為醫(yī)院管理決策者制定醫(yī)院發(fā)展規(guī)劃、規(guī)范醫(yī)療質(zhì)量、業(yè)務流程優(yōu)化最終實現(xiàn)醫(yī)院大發(fā)展提供了堅實基礎(chǔ)和便利條件。
參考文獻
[1]謝榕.基于數(shù)據(jù)倉庫的決策支持系統(tǒng)框架[J].系統(tǒng)工程理論與實踐,2000,20(04):27-30.
[2]林杰斌,劉明德,陳湘.數(shù)據(jù)挖掘與OLAP理論與務實[M].清華大學出版社,2002.
[3]W.H.Inmon:Building the Data Warehouse[M].Third Edition.John Wiley&Sons.Inc.2002.
[4]許兆新,周雙娥,郝燕玲.決策支持系統(tǒng)相關(guān)技術(shù)綜述[J].計算機應用研究,2001,18(02):35-39.
[5]鄧蘇,張維明,黃宏斌.決策支持系統(tǒng)[M].北京:電子工業(yè)出版社,2009.
[6]崔雷,侯躍.論醫(yī)療決策支持系統(tǒng)[J].醫(yī)學情報工作,2003,24(01):28-30.
[7]陳京明.數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)[M].北京:電子工業(yè)出版社,2002.
[8]許兆新,周雙娥,郝燕玲.決策支持系統(tǒng)相關(guān)技術(shù)綜述[J].計算機應用研究,2001(02):35-39.
作者單位
蘭州大學第二醫(yī)院 甘肅省蘭州市 730030