构建基于数据仓库的医院辅助决策支持系统

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时间:2018-10-23

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1、构建基于数据仓库的医院辅助决策支持系统  目前,多数医院对于医院信息系统数据的后期处理基本处在基于数据库技术的查询、统计的事务性操作上,这些统计查询分析并不能对医院的业务流程优化、成本控制乃至医院的长期发展提供数据支持,更不能为医院决策者提供数据支持。兰州大学第二医院构建了基于医院信息系统数据仓库为基础的辅助决策支持系统,为医院管理决策者提供了数据支持。  【关键词】数据仓库决策支持医院信息化  1概述  医院决策支持系统不应该是单纯的事后统计,它必须与医院管理紧密相连,做到事前评估、事中监控、事后分析。医院决策支持系统必须和医院业务环环相扣,其所

2、分析的数据必须能够为医院的实际发展提供支持和导向。  下述实例,列举了医院决策支持系统在实际运行中应该为医院提供的数据支持和医院管理层的实际需求指标:  1.1医院门诊综合需求  医院门诊新大楼完工并投入使用,预计每天可增加500-800门诊量,那么该医院每天应该产生放号信息有多少,应该安排多少医生出诊、应该设置多少个挂号和收费窗口,门诊药房的配药发药压力是否会大幅度上升等等。  1.2医院平均住院日分析  平均住院日是评价医院效率和效益、医疗质量、技术水平及管理水平的硬性综合指标,医院应该在确保医疗质量和医疗安全的前提下尽量缩短平均住院日。  1

3、.3医院就诊流分析  患者仅挂号,医生无诊断、无医嘱或者医生下过医嘱,患者并未按照医嘱缴费并接受治疗。以上两种人群是医院病人流失的主要原因,如何及时分析原因并采取正确的措施,减少医院损失。  1.4医院高值耗材相关分析  通过数据挖掘,找到每种高值耗材在医院的使用情况,各科室使用分布、人群使用分布,针对使用高值耗材病人往往医疗费用较高,通过监控该病人的医保支付情况,及时与病人沟通,减少欠费及医患纠纷的风险。  1.5医院大处方及合理用药  通过对大处方的处方类型(一般情况下,抗菌类处方占大多数)、病人诊断、开单医生进行汇总分析,控制医药合谋以及医患

4、合谋;基于处方点评子系统,分析各科室处方点评率、处方合格率,对问题处方的原因进行分析,并采取有效整改措施,减少由于医疗质量问题带来的医患纠纷。  以上仅仅列举了几个医院具有代表性的需求实例,在医院的实际运营管理过程中,决策支持系统分析的数据指标应该可以按照各个临床业务、教学、行政管理科室的要求,基于医院信息系统数据仓库,为医院的管理者提供详细精准的数据支持。  2辅助决策系统的组织结构及应用框架  在医院的基于医院信息系统数据仓库的决策支持系统的实际设计与实施中,应该包括管理模块、模型管理模块、知识管理模块以及用户界面。基于数据仓库的医院决策支持系

5、统体系结构包括:  2.1数据获取层  主要完成将医院运行业务数据的清理、转换、抽取为综合统一的数据形式到医院数据仓库。  2.2数据存储层  主要完成统一管理和存储面向决策的按主题划分的综合数据,这些数据由医院信息系统运行产生,并且按照相应主题的需求及结构对数据进行整合和组织,为医院的管理决策者提供大量的数据支持。  2.3数据处理层  主要包含模式库、数据挖掘、联机分析处理以及相关的管理系统,通过联机分析和数据挖掘从数据仓库中提取出有价值和管理层感兴趣的信息和数据。  2.4数据访问层  主要为医院的管理决策者提供决策支持系统的人机交互入口,将

6、数据处理层整合和处理的信息和数据通过友好界面展现给用户,包括二维表、仪表盘、曲线图、柱状图等形式。  3数据仓库的构建  数据仓库的构建设计始终处于一个动态循环与改进的过程,与业务系统数据库的设计与构建不同。业务系统数据库在设计完成、业务系统正常运行之后,除非在原业务系统上进行二次开发,否则很少轻易改动其中的结构,避免对业务系统的性能及数据库安全性产生安全漏洞。而数据仓库因为需要满足不同的业务需求、适应不同的业务环境。在将业务系统产生的原始系统提取到数据仓库之后,它通过准确动态的理解不同用户的需求,为用户提供准确的决策信息。  医院数据仓库的构建主

7、要包括确定分析主题、数据准备、建立模型、??用模型等过程。  3.1分析主题的确定  数据在数据仓库中的组织形式是面向主题的,根据医院各科室的业务需求、各级管理机构对医院的考核指标以及医院管理决策层所敏感的医院信息数据,目前我院确定的数据仓库分析主题主要有:住院主题、出入转汇总主题、医保明细费用主题、固定资产主题、高值耗材主题、总收入主题、手术主题、门诊处方主题、门诊发药主题等等。  根据所确定的主题,可以确定医院信息系统数据仓库的逻辑模型,以所分析的主题作为事实表。以医院总收入主题为例,其所涉及的事实表包括:医嘱主表、医嘱分类表、账单主表,病人医

8、嘱费用明细表、账单收费项目明细表、住院发票表等。  3.2总收入主题  3.2.1维度以及粒度的设计  数据仓库设计过程中

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