于慧　王尊博　張洋

[摘 要]數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已經(jīng)成為醫(yī)療產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要組成部分，提高了醫(yī)院的醫(yī)療水平。文章通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)院信息分析中的應(yīng)用過(guò)程，研究其在醫(yī)院信息分析中的應(yīng)用，以期優(yōu)化醫(yī)療資源，提高醫(yī)院的服務(wù)質(zhì)量。

[關(guān)鍵詞]數(shù)據(jù)挖掘;醫(yī)院信息分析;醫(yī)療產(chǎn)業(yè)

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2021.01.195

1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的概念

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是一種數(shù)據(jù)處理的技術(shù)，是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中、人們事先不知道又潛在有用信息和知識(shí)的過(guò)程[1]。

2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)院信息分析的應(yīng)用過(guò)程

（1）確定挖掘?qū)ο?。在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程中最先應(yīng)該明確挖掘的目標(biāo)，確認(rèn)挖掘的對(duì)象，雖然不能預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)挖掘的最終結(jié)果，但是要有預(yù)見性，為進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘而挖掘數(shù)據(jù)。

（2）準(zhǔn)備數(shù)據(jù)。在選擇數(shù)據(jù)前，要搜索出全部合適的進(jìn)行挖掘的數(shù)據(jù)。在選擇時(shí)，要挑選出重要的數(shù)據(jù)源，來(lái)滿足數(shù)據(jù)挖掘的需要。并在選擇數(shù)據(jù)后，采用數(shù)據(jù)的預(yù)處理對(duì)所挖掘的數(shù)據(jù)進(jìn)行凈化，處理數(shù)據(jù)中冗余缺失的信息，來(lái)保證挖掘模型的完好性。在明確挖掘?qū)ο笾?，需要在與挖掘?qū)ο笥嘘P(guān)的內(nèi)部外部的數(shù)據(jù)中搜索適合挖掘的數(shù)據(jù)。在選擇數(shù)據(jù)的過(guò)程中，要根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘需要，區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)挖掘中哪些數(shù)據(jù)源是重要的數(shù)據(jù)，來(lái)保證挖掘適合的數(shù)據(jù)應(yīng)用。

（3）建立模型。建立模型是數(shù)據(jù)挖掘算法的關(guān)鍵步驟，在挖掘過(guò)程中的關(guān)鍵是將準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)化，它被轉(zhuǎn)化為適合挖掘算法的分析模型。該模型是從數(shù)據(jù)分析構(gòu)建的，首先選擇模型的變量，其次從原始數(shù)據(jù)構(gòu)建新的預(yù)測(cè)，再次從數(shù)據(jù)中選擇子集或樣本來(lái)構(gòu)建模型，最后進(jìn)行變量轉(zhuǎn)換和更改變量，與其所構(gòu)建模型的算法一致[2]。

（4）數(shù)據(jù)挖掘。對(duì)所得到的經(jīng)過(guò)轉(zhuǎn)化的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，一般由挖掘工具自動(dòng)完成。

（5）分析結(jié)果。結(jié)果分析是數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)重要環(huán)節(jié)，在數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果出現(xiàn)后，利用可視化技術(shù)將結(jié)果顯示得更加清晰，并對(duì)其進(jìn)行解釋和評(píng)估，更加有利于達(dá)到預(yù)期的目標(biāo)。

（6）知識(shí)應(yīng)用。在數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果得到管理人員的認(rèn)可后，才可以進(jìn)行實(shí)際的應(yīng)用。并將挖掘所得到的結(jié)果充分運(yùn)用到信息系統(tǒng)當(dāng)中，才能夠有效地應(yīng)用在實(shí)際的管理上，應(yīng)用在醫(yī)院工作中。將數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果與醫(yī)學(xué)知識(shí)相結(jié)合，選擇最佳模型，評(píng)估并獲得新知識(shí)。將知識(shí)應(yīng)用于醫(yī)學(xué)研究和醫(yī)院管理，發(fā)揮主導(dǎo)作用[3]。

3 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)院信息分析中的應(yīng)用

（1）分析病人費(fèi)用構(gòu)成。國(guó)家對(duì)藥占比有著嚴(yán)格的要求，如何確定該部門發(fā)出的處方是否超過(guò)藥物的百分比。這需要在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)內(nèi)進(jìn)行一段時(shí)間的分析，包括手術(shù)、治療和醫(yī)院檢測(cè)的費(fèi)用。分析每位患者的成本結(jié)構(gòu)，并有針對(duì)性地管理成本，讓患者的費(fèi)用構(gòu)成比例更加合理，有效控制醫(yī)院的藥占比。

（2）分析同期費(fèi)用對(duì)比。該功能比較和分析各部門或地區(qū)在不同時(shí)間維度的各種費(fèi)用，以各種專業(yè)報(bào)告和觀點(diǎn)的形式向醫(yī)院管理者報(bào)告，以及收入增加或減少的原因。例如，在各個(gè)部門和病房中，藥物恢復(fù)時(shí)間的趨勢(shì)在過(guò)去五年中已經(jīng)改變，并且需要改變?cè)?，促進(jìn)有利因素和減少不良因素。

（3）分析病人整體結(jié)構(gòu)。分析住院門診住院患者的區(qū)域分布、性別分布、身份分布、職業(yè)分布、年齡分布等，以及來(lái)自不同地區(qū)、性別、年齡、身份和職業(yè)的患者。有關(guān)醫(yī)院管理人員的信息，對(duì)經(jīng)濟(jì)狀況的了解，所需的主要醫(yī)療服務(wù)類型以及患者差異對(duì)醫(yī)院收入的影響?？梢葬槍?duì)不同類型的患者采取若干措施以改善服務(wù)質(zhì)量，增加門診病人和住院人數(shù)[4]。

（4）分析醫(yī)療工作量影響因素。醫(yī)療工作量的一個(gè)重要指標(biāo)就是收治的患者量，針對(duì)不同的情況來(lái)有效地分析醫(yī)療工作的影響因素，其主要目的是找出其中最主要的原因，更有根據(jù)地進(jìn)行管理和決策，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘?qū)υ簝?nèi)整體患者量進(jìn)行分析，提高醫(yī)院的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。

（5）分析病人就診時(shí)間。為了合理配置醫(yī)療設(shè)施，對(duì)人力資源進(jìn)行合理配置，可以充分利用病人發(fā)病存在季節(jié)性的特征，利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)分析每個(gè)月門診人數(shù)、住院人數(shù)、病床周轉(zhuǎn)率。建立一個(gè)灰色預(yù)測(cè)模型，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘來(lái)預(yù)測(cè)下一時(shí)期的門診和住院病人就診[5]。根據(jù)預(yù)測(cè)信息，醫(yī)院管理人員可以采取適當(dāng)?shù)拇胧源_定決定結(jié)束或開發(fā)醫(yī)療服務(wù)項(xiàng)目的最佳服務(wù)項(xiàng)目時(shí)間表。

（6）分析科室的綜合評(píng)價(jià)。運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中對(duì)醫(yī)院的各個(gè)科室針對(duì)臨床工作的效率、臨床診療的質(zhì)量、綜合管理水平等方面的分析與評(píng)估，找到存在的問(wèn)題，采取有效措施，提升科室的總體水平。

（7）分析效益成本。該功能匯集來(lái)自數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的各種系統(tǒng)，例如財(cái)務(wù)系統(tǒng)、倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)、采購(gòu)系統(tǒng)等數(shù)據(jù)，真實(shí)地了解醫(yī)院運(yùn)營(yíng)狀況，以及提高醫(yī)院經(jīng)濟(jì)效益的醫(yī)院費(fèi)用，全面分析利益狀況[6]。例如：通過(guò)分析減少藥物庫(kù)存量并加速資金周轉(zhuǎn)分析每種藥物庫(kù)存的時(shí)間動(dòng)態(tài)，醫(yī)院中的各種藥物，對(duì)醫(yī)院資金運(yùn)作進(jìn)行財(cái)務(wù)分析，了解醫(yī)院財(cái)務(wù)狀況和資金流，并在數(shù)據(jù)挖掘中使用基于循環(huán)和固定的比率方法，分析醫(yī)院資金的增長(zhǎng)率，曲線擬合用于預(yù)測(cè)未來(lái)現(xiàn)金需求，這為促進(jìn)投入決策和有效資源分配提供了基礎(chǔ)。

（8）分析醫(yī)護(hù)人員信息。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的關(guān)鍵步驟是數(shù)據(jù)的預(yù)處理，收集的數(shù)據(jù)龐大，所以需要經(jīng)過(guò)預(yù)處理，通過(guò)數(shù)據(jù)的預(yù)處理，記錄每名醫(yī)務(wù)人員的學(xué)歷、職稱、經(jīng)歷等相關(guān)工作信息，可以針對(duì)每個(gè)醫(yī)院不同的情況來(lái)制定對(duì)醫(yī)務(wù)工作者的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，把患者所選擇的評(píng)價(jià)進(jìn)行匯總并轉(zhuǎn)換為每名醫(yī)務(wù)工作者的評(píng)價(jià)分值，計(jì)算出總體分?jǐn)?shù)，這樣能快速提高醫(yī)療服務(wù)的整體水平，有效提升整體的醫(yī)療服務(wù)水平[7]。

4 展望

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)院信息系統(tǒng)中發(fā)揮著重要作用，不僅可以提高醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量，還可以提高醫(yī)院的科研水平和醫(yī)院效率[8]。隨著我國(guó)醫(yī)療產(chǎn)業(yè)不斷擴(kuò)大，必須充分利用數(shù)據(jù)挖掘在醫(yī)院信息管理中的優(yōu)勢(shì)，醫(yī)療服務(wù)會(huì)更加智能化、人性化，醫(yī)療數(shù)據(jù)信息會(huì)更加多樣化、全面化。相信數(shù)據(jù)挖掘的未來(lái)以及實(shí)用價(jià)值將會(huì)有更廣闊的前景，促進(jìn)我國(guó)醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

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[作者簡(jiǎn)介]于慧（1999—），女，漢族，黑龍江哈爾濱人，研究方向：管理學(xué);通訊作者：張洋（1987—），女，漢族，遼寧沈陽(yáng)人，主管技師，碩士在讀，研究方向：臨床醫(yī)學(xué)、醫(yī)院管理。