基于DW的医院决策支持系统的设计与实现
基于DW的医院决策支持系统的设计与实现
［ 收稿 日期］２ １ —Ｏ —２ ＯＯ １ ６ ［ 基金项 目］本文受安徽中医学院 自 然科学基金 ２ １ ｚ ０ Ｂ和安徽 中医学 院校级研究项 目ｚ ｃ０ ９ １ ０ ０ｒ ７ ０ ｌ ２ ０ ２ 资助 ｇ ［ 作者简介］俞 磊 （９ １ ， 安徽合肥人 ， １ ８ 一） 女， 工学硕士 ； 杨松涛（９ Ｏ ， ， １６ 一）男 理学硕士， 副教授 ； 力 （９ ４ ， ， 金 １ ７ 一）男 工学硕士 。
一
其 相应 的 管 理 系 统 部 分 。通 过 ＯＬ ＡＰ 与 ＤＭ 从 Ｄ 中得 出有 用 的信息 、 Ｗ 知识 。 数 据访 问层 为决 策 者提 供 与 系统 交互 的入 口。
把数 据处 理层 得到 的信息 和知识 通过 人机 交互界 面 展 现给 用户 ， 主要包 括用 户交互 、 式化查 询及报 表 格 和统计 图 的生 成等 。
图 １ 医院 决 策 支 持 系统 的体 系结 构
１ ２ 数据仓 库 Ｄ 的设计 ． Ｗ
数据仓库 的设 计包括 建模 、 构建 和接 口设 计 。下 面重 点谈一下 数据仓 库的数据建模 ， 它分为概念模 型
设计 、 逻辑模型设计和物理模型设计这 几 ． 个步骤 。
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俞
［ 摘
磊 ， 杨松 涛 ， 金 力 ， 王 宗殿 （ 安徽 中医学院 医药信 息工 程学 院 ， 安徽 合肥 ２ ０ ３ ） ３ ０ １
要］在 医院原有信 息系统 （ Ｓ 的基础 上 ， ＨＩ） 综合运 用数据仓 库（ Ｄｗ）联 机分析 处理 （ Ｌ Ｐ 、 据挖掘 （ 、 Ｏ Ａ ）数 ＤＭ） 等新
兴技 术， 建 了一个完整的 医院决策支持 系统。分析 了系统 的总体框 架结构 ， 讨 了 Ｄ 、 ＡＰ和 ＤＭ 等 关键部件的设计方 搭 探 Ｗ ＯＬ
基于医疗大数据的临床决策支持系统设计
基于医疗大数据的临床决策支持系统设计随着信息技术的快速发展，医疗行业也在向数字化、智能化方向发展。
其中，医疗大数据的应用越来越受到关注。
医疗大数据是指按照一定的规则收集、存储、分析和应用医疗领域中的大量数据，并从中获取有用信息，以指导医学决策、优化医疗流程、提高医疗质量和效率。
基于医疗大数据的临床决策支持系统，是目前将医疗大数据应用于实际临床生产的重要手段之一。
本文将从以下几个方面对基于医疗大数据的临床决策支持系统进行设计和研发的相关技术做一个简要的介绍。
一、技术架构设计在设计基于医疗大数据的临床决策支持系统时，需要考虑多个方面的技术架构，包括数据采集、数据存储、数据分析和应用系统等方面。
其中，数据采集需要通过多种手段获取不同医疗领域的数据，包括病历、检查报告、影像、实时监控等等；数据存储则需要对采集到的数据进行分类存储，以便后续的查询和分析；数据分析需要通过大数据分析算法对已存储的数据进行挖掘和筛选，以获得有利于医学决策和管理的信息；应用系统则需要将分析得到的医疗信息整合并输出给医生、护士等从事临床工作的专业人员。
在技术架构设计过程中，需要考虑到系统的使用场景、用户体验和数据安全等多个方面。
二、数据采集与预处理数据采集是基于医疗大数据临床决策支持系统设计的重要环节之一。
通过数据采集，不仅可以积累足够的数据，还可以从这些数据中得到足够的信息。
数据采集的方式可以多样化，包括手工录入、网上报告查询、数字化影像传输等等。
在数据采集的过程中，需要注意数据来源的可靠性和数据的准确性。
因此，进行数据采集之前，先对数据进行初步的预处理是必要的。
数据预处理可以包括以下几个方面：数据清洗、数据处理、数据转换和数据集成等。
其中，数据清洗旨在排除数据中可能存在的相互矛盾、重复或缺失的问题；数据储存处理方面，则可以使用多种技术，例如采用分布式存储方式，为大量数据提供高效的存储和访问；数据集成则需要对来源各异、格式多样的数据进行整合，以提高精度。
医疗诊疗决策支持系统的设计与实现
医疗诊疗决策支持系统的设计与实现首先，让我们来了解什么是医疗诊疗决策支持系统。
简单来说，它是一种基于电脑技术和医学知识的辅助决策系统，旨在为医生提供更加科学准确的诊疗建议。
那么，为什么需要医疗诊疗决策支持系统呢？相信大家都知道，在医学领域，临床数据的极其复杂多样化，医生面临着海量的病人信息和医学知识，造成了医疗决策的繁琐和不确定性，而这正是医疗诊疗决策支持系统所能解决的问题所在。
那么，该如何设计和实现一个高效可靠的医疗诊疗决策支持系统呢？以下是一些具体的思路和方法：1.收集和整理数据在医疗诊疗决策支持系统的设计中，数据是非常重要的因素。
医生诊疗决策的精度和准确性都离不开丰富完整的数据。
因此，首先需要收集整理大量的临床数据，包括病历、医学文献、诊断手册等。
2.制定知识库收集完数据之后，需要针对所收集到的数据，制定一个具有逻辑性和完整性的知识库。
也就是说，需要将医学专业知识和临床经验规范化，整理成一系列规则和算法，作为后续推理和决策的基础。
3.建立推理机制医疗诊疗决策支持系统的核心是推理机制。
建立推理机制可以让系统在病人数据输入后，根据规则和算法自动进行推理和诊断。
因此，在建立推理机制时需要考虑到推理算法和推理引擎的优化，达到尽可能高的准确性和速度。
4.提供人机交互界面除了自动化的推理功能，医疗诊疗决策支持系统还需要提供人机交互的界面。
这个界面不仅要能够直观展示病人的相关数据，还要提供给医生各种操作和查询的功能，让医生可以方便地进一步研究和了解诊疗建议。
最后，值得强调的是，医疗诊疗决策支持系统不是代替医生诊疗的工具，而是为医生提供精准可靠的诊疗建议，辅助医生做出更加科学准确的决策。
因此，在设计和实现这个系统时，需要重视与医生的紧密合作，让医生能够更好地理解和使用这个系统，从而达到最终的诊疗效果。
基于大数据的医院决策支持系统的设计与实现
基于大数据的医院决策支持系统的设计与实现一、引言近年来，随着大数据技术的飞速发展和医疗领域的日益复杂化，医院的决策过程也面临着新的挑战。
为了更好地应对医疗领域的复杂性和不确定性，设计和实现一个基于大数据的医院决策支持系统至关重要。
本报告将对现有医院决策支持系统的现状进行分析，并指出存在的问题，最后提出对策建议，以期为医院决策支持系统提供有益的参考。
二、现状分析2.1 医院决策支持系统的定义医院决策支持系统是指利用大数据技术和相关算法，对医院运营、资源调配、药品管理等方面进行综合分析和决策的系统。
它可以帮助医院管理者在制定决策时提供准确的数据支持和合理的决策建议，提高医院的经营效率和医疗质量。
2.2 医院决策支持系统的应用情况目前，许多医院已经开始使用决策支持系统来帮助他们进行管理和决策。
例如，某医院使用决策支持系统来分析病人的病历记录和治疗结果，以提供个性化治疗方案。
另外，某医院使用决策支持系统来优化药品库存和采购，减少药品浪费和成本。
这些例子显示了决策支持系统在医院管理中的广泛应用，并且取得了一定的成效。
2.3 医院决策支持系统存在的问题尽管医院决策支持系统的应用正在逐渐扩大，但仍存在许多问题需要解决。
搜集和整理大规模的医疗数据需要耗费大量的人力和时间。
目前的决策支持系统大多只着眼于单个医院的数据分析，缺乏对不同医院之间的比较和综合分析。
部分医院还没有建立完善的数据采集和存储系统，导致数据质量不足和数据共享困难。
医院决策支持系统的算法目前还比较简单，无法处理大规模的数据和复杂的决策问题。
三、存在问题分析3.1 数据搜集和整理问题大数据的收集和整理是医院决策支持系统的基础，当前医院在数据搜集和整理方面存在以下问题：数据来源不统一，数据格式不一致，数据质量参差不齐，数据完整性差等。
3.2 数据分析和决策建议问题当前医院决策支持系统在数据分析和决策建议方面存在以下问题：缺乏有效的数据挖掘算法和模型，无法发现隐藏的数据关联性和趋势；缺乏对多维度数据的综合分析能力，无法全面评估医院的运营状况和潜在的问题；决策建议的可解释性不足，无法帮助决策者理解背后的推理和推断逻辑。
医疗诊疗决策支持系统的设计与实现方法
医疗诊疗决策支持系统的设计与实现方法随着计算机科学与医学的不断发展，医疗诊疗决策支持系统（CDSS）在医疗领域的应用越来越广泛。
CDSS是一种利用人工智能和数据分析技术，为医生提供辅助决策的系统。
它能够根据患者的病情、病史以及医学知识库等信息，为医生提供诊断、治疗方案等方面的建议和决策支持，帮助提高诊断的准确性和治疗的效果。
设计与实现医疗诊疗决策支持系统需要考虑以下几个方面。
首先，搜集和整理医学知识。
医疗诊疗决策支持系统需要依赖大量的医学知识来提供决策支持。
因此，设计与实现系统的第一步是搜集和整理医学知识。
这些知识可以来自于医学文献、专家的经验以及临床实践。
搜集到的知识需要进行标准化和归纳整理，构建成知识库以供系统使用。
其次，建立患者关联数据的数据库。
医疗诊疗决策支持系统需要分析患者的病情和病史等相关数据来进行决策支持。
因此，设计与实现系统的第二步是建立患者关联数据的数据库。
这个数据库应该能够存储和管理患者的关键信息，如病情描述、病史、检查结果、药物治疗等。
同时，这个数据库还需要提供查询和分析功能，以支持系统对患者数据的处理和利用。
接下来，设计系统的决策算法。
医疗诊疗决策支持系统需要根据病情和患者数据来生成决策建议。
因此，设计与实现系统的第三步是设计和实现相应的决策算法。
这些算法可以基于规则、机器学习和统计分析等方法。
规则可以是基于专家知识构建的，机器学习可以通过学习来自动发现和利用数据中的模式和规律，统计分析可以根据大量患者数据进行患者群体特征的归纳和推断。
这些算法需要能够对患者的病情进行评估和预测，并为医生提供相应的决策建议。
此外，设计用户界面和交互方式。
医疗诊疗决策支持系统需要提供良好的用户界面和交互方式，以便医生能够方便地使用系统并获得决策建议。
因此，设计与实现系统的第四步是设计和实现用户界面和交互方式。
用户界面应该直观易懂，能够展示患者的关键信息和决策建议，并提供相应的查询、分析和操作功能。
医院决策支持系统的设计与实现
医院决策支持系统的设计与实现【正文】一、现状分析医院决策支持系统（Hospital Decision Support System，HDSS）是指通过计算机和信息技术手段，帮助医院实现决策管理的一种系统。
该系统的设计与实现对于提高医院管理效率、优化资源配置和改善医疗质量具有重要意义。
目前，随着医疗技术的发展和医疗经济的转型，医院决策支持系统得到了广泛应用。
许多医院已经开始着手构建自己的HDSS，以提高医疗信息管理和决策能力。
这些系统主要包括临床决策支持系统（Clinical Decision Support System，CDSS）和管理决策支持系统（Management Decision Support System，MDSS）。
在临床决策支持系统方面，CDSS已经成为医生和护士的重要助手。
它能够根据患者的病情、医疗历史和最新研究成果提供医疗诊断、用药建议等辅助决策信息，帮助医务人员提高诊疗效果和降低医疗事故风险。
管理决策支持系统方面，MDSS则主要针对医院的管理层和决策者提供决策分析工具和信息报表，帮助他们进行人员调配、资源配置、财务分析等方面的决策。
然而，目前医院决策支持系统仍存在一些问题。
部分医院在决策支持系统的设计与实现过程中缺乏深入调研和需求分析，导致系统与实际需求不匹配，无法真正发挥作用。
决策支持系统的数据采集和整合存在困难，数据来源多样化、格式不一致，很难实现数据的准确和及时获取。
另外，部分医院对于决策支持系统的安全性关注不足，数据泄露和信息安全风险较高。
医院决策支持系统的应用和推广仍面临一些培训和推广难题，一些医务人员对于新系统的接受度和使用能力较低。
二、存在问题1.需求分析不足：部分医院在决策支持系统的设计与实现阶段没有进行足够的需求调研和分析，导致系统功能与实际需求不匹配。
2.数据采集与整合困难：医院决策支持系统需要从各个部门获取多源数据，并进行整合，但数据来源多样、格式不一致，导致数据采集和整合工作困难。
医疗智能化辅助决策系统的设计与实现
医疗智能化辅助决策系统的设计与实现一、简介医疗智能化辅助决策系统是指通过人工智能技术和医学实践经验，建立医疗决策规则库，快速解读医学影像学图像、实验室检查等必要的医学数据，帮助医生科学准确地诊断疾病，并提供治疗方案和预后预测参考依据。
本文将详细介绍医疗智能化辅助决策系统的设计与实现。
二、系统需求分析1. 强大的数据处理能力。
医学影像学、实验室检查和电子病历数据等海量数据需要快速的处理和分析。
2. 精准的诊断结果。
系统需要通过算法和规则库，将特定疾病从多种疾病中进行准确定位。
3. 智能化决策流程。
在医学实践中，医生诊断和治疗疾病是一个复杂多变的系统过程，因此需要智能化流程，将辅助诊断的结果整合到治疗方案和预后预测中。
三、系统设计1. 数据采集和处理。
通过医疗机构的信息系统或患者电子病历获取结构化、半结构化和非结构化数据，对数据进行清洗和标注。
2. 特征提取和数据挖掘。
将清洗后的数据提取有效特征，进行数据挖掘和分析。
如：利用机器学习算法进行分类、回归分析。
3. 规则库和算法建立。
将特定疾病的诊断和治疗规则存储在规则库中，在诊断过程中通过规则和算法进行疾病判定和诊断参考。
4. 辅助决策流程。
即将医学影像学、实验室检查和电子病历等结果作为输入，通过机器学习和规则库输出诊断和治疗方案。
四、系统实现案例沈阳瑞恩生物医疗科技有限公司研发的智能医学AI辅助决策系统，利用大数据、人工智能等技术，提供基于雷达条形图的自动拆分、图像处理、数据分析和计算，支持疾病的预测、治疗方案的制定、病情的评估，帮助医生科学地做出判断。
五、未来发展方向随着医学技术、医学影像学、实验室检验等技术的不断发展，逐步构建起了一个庞大的医学数据积累基础，这些数据包含着医学知识库、医疗健康档案等丰富资源。
然而，如何挖掘其中的价值，服务于医生、患者，成为了目前的研究重点，是未来医疗智能化辅助决策系统的发展方向之一。
六、结论医疗智能化辅助决策系统的设计和实现是医疗信息化和医学智能化的重要应用。
医疗决策支持系统方案
医疗决策支持系统方案
一、引言
患者诊疗过程中，医疗决策支持系统日益受到关注，已成为促进患者
治疗提高效率的重要手段之一、医疗决策支持系统能够提供医疗决策的标
准化，以及更加精准的诊断支持。
医疗决策支持系统也有助于保证患者病
情的急诊程度和诊断正确率。
在今天的医疗环境中，医院必须拥有一个可
靠的医疗决策支持系统，以确保能够为患者提供及时、准确的医疗决策。
二、实施方案
1.系统设计
一个可靠的医疗决策支持系统必须具备全面的功能，以满足不同类型
的复杂医疗决策需求。
首先，该系统必须能够收集和分析患者的诊断信息，例如实验室检查报告、影像学检查报告等。
其次，系统要能够从各种病史、检查和治疗结果中提取有用的信息，以便根据该信息进行有效的决策。
另外，该系统必须能够自动处理和组织大量的诊断信息，以提供准确管理的
患者信息和诊断信息。
2.系统开发
在开发医疗决策支持系统时，首先要考虑业务问题，确定系统的功能
模块和架构。
此外，开发者还要考虑系统安全性和灵活性，以确保系统能
够针对医院的复杂业务运作进行有效的支持。
医学决策支持系统的开发和优化
医学决策支持系统的开发和优化随着科技的不断进步，医学领域中也涌现出了许多新技术和新理念。
其中一项比较有前景的技术便是医学决策支持系统。
医学决策支持系统是指通过利用计算机技术，为医生提供有效且实时的病情分析、解决方案和治疗建议等信息，从而协助医生做出全面、准确和科学的决策。
本文将围绕医学决策支持系统这一主题，对其开发和优化进行讨论。
一、医学决策支持系统的原理医学决策支持系统的核心是算法，它通过利用大量的临床数据、疾病分类、医学知识等，对患者的病情进行准确的评估和分析，同时为医生提供了多种治疗方案和策略。
并且决策支持系统还可以通过比对病人的病史、用药情况、实验室检查结果、影像学表现等信息，预测患者的疾病风险和治疗效果，从而帮助医生更好地进行临床决策制定。
二、医学决策支持系统的应用医学决策支持系统可以应用于各个医疗领域，包括疾病预防、诊断、治疗、复原等方面。
具体来说，它可以帮助医生提高诊断的准确率与效率，支持医生进行多因素决策，评估患者的病情与风险，缓解医疗资源紧张的情况。
同时，它还可以协助医生规避误诊、漏诊等问题，有效降低医疗事故和患者死亡率。
三、医学决策支持系统的优化医学决策支持系统的优化包括两个方面：算法优化和数据优化。
3.1 算法优化算法的好坏决定着决策支持系统的性能，因此算法优化是提高系统性能的关键。
具体而言，算法优化包括以下两个方面：一方面，需要提高算法的精度和准确性，使得决策支持系统的预测更加的准确和科学。
另一方面，需要提高算法的效率和速度，以便更好地协助医生实现临床决策，缩短医疗时间，优化医疗流程。
3.2 数据优化数据的优化也是提高医学决策支持系统的关键因素之一。
具体而言，数据优化包括以下两个方面：一方面，需要提高数据的质量和实时性，使得决策支持系统可以更快、更准确的获取患者病情数据和实验室检测结果。
另一方面，需要建立一个完善的数据资源库，利用数据挖掘和数据分析技术，对数据进行有效整合，提高其应用价值。
智能医疗决策支持系统的设计与实现
智能医疗决策支持系统的设计与实现智能医疗决策支持系统（Intelligent Medical Decision Support System）是应用于医疗领域的一种创新技术，它能够通过利用大数据、人工智能和机器学习等技术手段，为医生和医疗工作者提供决策方面的帮助，从而提高医疗效率、减少医疗风险、改善病人护理质量。
智能医疗决策支持系统的设计与实现是一个复杂而富有挑战性的任务。
它需要充分了解医疗业务流程，并通过数据采集、处理和分析，挖掘出对决策的有用信息。
下面将详细讨论智能医疗决策支持系统的设计和实现过程。
首先，设计和架构是智能医疗决策支持系统开发的基础。
在设计阶段，需要考虑系统的整体结构、功能模块以及各模块之间的相互关系。
架构设计需要集中考虑系统的安全性、可靠性以及可拓展性。
另外，还需要确定所需的硬件和软件资源，以及系统的用户界面和交互方式。
接下来是数据采集和整合。
医疗领域的数据来源多种多样，包括电子病历、实验室检查结果、影像检查等。
通过数据采集和整合，可以将这些数据统一管理和分析。
数据采集需要注意数据的准确性和完整性，以便为后续的数据分析提供可靠的基础。
第三步是数据处理和分析。
在这个阶段，可以利用机器学习和数据挖掘技术对医疗数据进行深入的分析。
根据不同的需求，可以应用数据分类、聚类、关联规则挖掘等算法，以提取出对决策有帮助的信息。
数据处理和分析的关键是选择合适的算法和技术，并使用有效的数据预处理和特征选择方法。
同时，还要注意保护病人隐私和数据安全。
最后，实现和部署是智能医疗决策支持系统开发的最后一步。
在实现阶段，需要根据设计和架构的要求，使用合适的编程语言和开发工具，将设计的系统变为具体的软件应用。
在部署阶段，要确保系统可以在实际医疗环境中稳定运行，并提供高效、高质量的服务。
值得注意的是，在智能医疗决策支持系统的设计和实现过程中，还需要保持与现实临床实践的紧密结合，将系统与医生和医疗工作者的实际需求相结合。
医院管理决策支持系统的设计与实现
郭子凡,钟俊华（南京军区福州总医院，福建福州,350025）摘要：根据医院管理需求，把医院分散在各个业务系统的数据进行整合，建立了决策支持系统，对医院的日常管理提供决策依据，文章描述了系统建设的意义，并对系统设计部分和数据挖掘分析作了详尽的探讨。
关键词：决策支持；数据仓库；联机分析处理；数据挖掘Research and design of hospital management data warehousedecision support system based onGuo Zifan,Zhong Junhua(Fuzhou General Hospital of Nanjing Military Region,Fuzhou Fujian,350001)Abstract ：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 decision-making 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.Keywords ：Decision support;data warehouse;online analytical processing;Data Mining 0 引言随着医院信息化建设的发展，更多临床信息系统的应用，使医院的数据量不断增加，“军字一号”原有的综合查询系统，版本老旧已无法满足医院管理对数据统计分析的需求。
智慧医疗临床决策支持系统的设计与实现
智慧医疗临床决策支持系统的设计与实现随着人们生活水平的提高和医疗技术的不断进步，智能医疗已经成为了医疗领域的热门话题。
智慧医疗临床决策支持系统作为智能医疗的重要组成部分，已经逐渐引起人们的关注。
本文将从智慧医疗临床决策支持系统的定义、设计和实现三个方面来探讨这一话题。
智慧医疗临床决策支持系统的定义智慧医疗临床决策支持系统是指应用计算机技术和人工智能算法，将患者的个人健康信息、临床数据等多重信息进行分析和处理，从而帮助医务人员制定出更加准确有效的医疗方案和治疗决策。
相对于传统的医疗模式，智慧医疗临床决策支持系统在数据采集、处理和分析方面具有更高的精度和效率。
它不仅可以帮助医务人员把握患者的疾病发展趋势，还可以辅助医务人员进行病症的诊断、治疗方案的制定等方面的工作。
此外，智慧医疗临床决策支持系统还可以为医务人员提供及时、全面、准确的医学信息，从而提高医务人员的工作效率和精度。
智慧医疗临床决策支持系统的设计智慧医疗临床决策支持系统的设计过程需要考虑多个因素，如患者的数据采集、数据处理、数据存储、数据分析、人工智能算法运算等等。
下面我们将具体介绍设计过程中需要考虑的几个问题。
数据采集智慧医疗临床决策支持系统首先需要采集患者的数据，这些数据可以包括患者的个人健康信息、病症状况、临床检验结果、影像学检查等等。
在数据采集方面，常见的方法包括电子病历、医学图像影像技术、生物传感器等等。
数据处理在数据采集完成后，系统需要将采集到的数据进行处理和分析。
这些数据处理的技术主要包括数据挖掘、模型建立、机器学习等等。
这些技术的采用需要根据具体应用情况和数据特征进行选择。
数据存储智慧医疗临床决策支持系统需要对采集到的数据进行存储，以便后续的访问和分析。
在数据存储方面，除了要满足数据安全性和访问速度的要求之外，还需要采用统一的数据格式，以便不同部门之间的数据共享和交流。
数据分析数据分析是智慧医疗临床决策支持系统的关键步骤。
在数据分析方面，需要采用先进的机器学习和人工智能算法，对采集到的数据进行分析和处理，从而发掘出患者病情的潜在规律和趋势。
基于大数据的智能医疗决策支持系统设计与实现
基于大数据的智能医疗决策支持系统设计与实现智能医疗决策支持系统是利用大数据分析技术，为医生在临床诊断、治疗方案制定以及病例管理等方面提供辅助决策的一种技术手段。
本文将介绍基于大数据的智能医疗决策支持系统的设计与实现。
1. 引言智能医疗决策支持系统的主要目标是提高医疗决策的准确性和效率，促进医疗质量的提升。
随着大数据技术的快速发展，越来越多的医疗数据被积累和存储，为人们提供了更多的可能性。
本系统的设计与实现将充分利用这些大数据资源，提供更智能化、精确化的医疗决策支持。
2. 系统架构设计智能医疗决策支持系统的设计主要包括数据采集、数据存储、数据分析和决策支持四个模块。
首先，系统需要从各个医疗机构采集包括病历、检验报告、影像资料等多种类型的数据，并进行预处理和清洗。
然后，将这些数据存储于云端或本地数据库中，以备后续的分析和决策支持。
接下来，系统利用大数据分析技术对存储的数据进行深度挖掘，包括数据聚类、关联分析、分类预测等多种算法，从中找出隐藏的规律和特征。
最后，将这些分析结果反馈给医生，辅助其进行诊断和制定治疗方案。
3. 数据采集与存储数据采集是智能医疗决策支持系统的基础工作。
系统需要从各个医疗机构获取病历、检验报告、影像资料等多种类型的数据，并进行统一的格式和标准化处理。
可以利用现有的医疗信息系统接口或者人工方式进行数据的采集和整理。
数据存储可以选择在云端或者本地建立数据库进行存储，同时要保证数据的安全性和隐私性。
4. 数据分析与挖掘大数据分析技术是智能医疗决策支持系统的核心。
系统可以根据医生的需求，利用数据挖掘算法对存储的数据进行分析。
例如，可以利用聚类算法对患者的病历数据进行分组，找出不同疾病的特征；可以利用关联分析算法挖掘患者的疾病之间的关联规则；可以利用分类算法对新患者进行预测和诊断等。
通过这些数据分析和挖掘，可以为医生提供更准确、全面的医疗决策支持。
5. 决策支持与反馈基于数据分析的结果，智能医疗决策支持系统可以为医生提供相应的决策支持。
医疗大数据环境下的医疗智能决策系统设计与实现
医疗大数据环境下的医疗智能决策系统设计与实现随着互联网、移动互联等技术的发展，医疗领域的信息化建设也在不断推进。
医疗大数据的出现为医疗智能决策系统提供了有利的环境，医疗智能决策系统的研发和应用对提升医疗行业的信息化水平、服务水平和治疗水平有着重要的意义。
一、医疗大数据环境下医疗智能决策系统的定义和功能医疗智能决策系统是基于医疗信息化系统的基础上，通过数据挖掘、机器学习等技术实现的系统，能够为医护人员提供科学的临床决策服务，促进临床决策的科学化、标准化和规范化。
该系统可以从患者的诊疗记录、实验室检验结果、影像数据、药物治疗记录等多个方面进行分析和挖掘，快速生成包括诊断结果、治疗方案、药物选择等多个方面的决策结果。
同时，医疗智能决策系统还具有预测、风险评估、诊疗路径推荐、质量控制等功能。
二、医疗智能决策系统的设计和实现医疗智能决策系统的设计和实现需要依托医疗信息化平台，并对该平台进行适当的改造和扩展。
具体来说，医疗智能决策系统的设计和实现需要实现以下几个方面的工作。
（一）数据整合和分析医疗智能决策系统的一个重要组成部分是数据整合和分析系统。
医疗领域涉及到的数据类型非常多，如临床记录、检验数据、影像数据等。
这些数据需要经过整合、清洗、分类、标注等步骤，才能变成可供医疗智能决策系统使用的数据。
数据的挖掘和分析也是医疗智能决策系统的核心技术，需要依托大数据分析技术，开发出一系列数据模型和算法。
（二）模型构建和优化医疗智能决策系统设计过程中需要构建一系列具体的算法模型，这些模型需要根据具体应用场景和数据特点进行选择和调优。
如何基于医疗大数据来建立可靠的模型，是医疗智能决策系统设计的难点之一。
这需要依靠数据挖掘和机器学习等技术来挖掘数据关联性，不断优化算法模型，并进行实验验证。
（三）人机交互界面设计人机交互界面是医疗智能决策系统的重要组成部分，它需要为医护人员提供友好、直观的操作界面，协助医护人员快速了解患者的病情、综合分析相关医疗数据，并及时生成科学的医疗决策结果。
智能化医疗辅助决策系统设计与实现毕业设计
智能化医疗辅助决策系统设计与实现毕业设计智能化医疗辅助决策系统设计与实现随着科技的迅猛发展，智能化医疗辅助决策系统在医疗领域中扮演着越来越重要的角色。
本文将探讨智能化医疗辅助决策系统设计与实现的相关主题，包括系统架构、数据采集与分析、算法选择与优化以及系统应用等方面。
一、系统架构1.1 概述智能化医疗辅助决策系统的架构是保证系统正常工作的基础。
一般而言，系统架构主要分为前端和后端两部分。
前端负责数据的采集与呈现，后端负责数据分析与决策。
1.2 前端设计前端设计需要考虑用户友好性和易用性。
用户可以通过前端界面输入患者的相关信息，如病历、化验报告等。
同时，前端还要提供数据展示功能，以便用户能够直观地了解患者的健康状况。
1.3 后端设计后端设计是整个系统的核心部分，主要包括数据库、数据分析算法和决策模块。
数据库用于存储患者的各类数据，包括生理指标、病历、药物信息等。
数据分析算法通过对患者数据的处理分析，生成相应的医疗决策依据。
决策模块利用数据分析结果辅助医生制定治疗方案或进行诊断判断。
二、数据采集与分析2.1 数据采集数据采集是智能化医疗辅助决策系统的基础。
系统需要收集患者的个人信息、生理指标、病历、影像学资料等多种数据。
数据采集可以通过医患交流、医疗设备接口或者患者自主录入等方式进行。
2.2 数据清洗与预处理采集到的原始数据通常存在噪声和缺失值等问题。
因此，在进行数据分析之前，需要对数据进行清洗和预处理。
常见的处理方法包括去除异常值、填充缺失值、标准化数据等。
2.3 数据分析算法数据分析算法的选择对系统的性能和准确性有重要影响。
常见的算法包括机器学习算法、神经网络算法、统计分析方法等。
根据具体的问题需求，选取适合的算法进行数据分析和模型训练。
三、算法选择与优化3.1 算法选择在设计与实现智能化医疗辅助决策系统时，选择合适的算法是至关重要的。
不同的算法适用于不同的场景和问题。
例如，分类算法可以用于诊断辅助，聚类算法可以用于评估患者风险等。
医疗诊断支持系统的设计与实现
医疗诊断支持系统的设计与实现医疗领域是我们生活中最基本的领域之一，人们在生病时需要的帮助很大程度上来自于医生和医院。
在如今高科技发展的时代，人们可以通过各种途径获得更多关于自身身体状况的信息，这也给医疗行业带来了很多挑战。
成千上万的医学数据、不同病例、诊断工具、药品信息和整合系统都需要医生们处理，他们需要进行判断和决策。
因此，建立一个医疗诊断支持系统是至关重要的。
医疗诊断支持系统将信息技术和医疗技术融合在一起，通过智能算法和理论模型对医学数据进行分析和处理，从而为医生提供更准确的诊断支持和预测工具。
医疗诊断支持系统是在临床应用的基础上，为医生提供更好的诊断决策参考工具。
系统架构医疗诊断支持系统有着显著的应用优势，但是也存在着不少困难。
诊断支持的基准需要建立在精准的分析模型上。
诊断支持系统的成果取决于数据挖掘模型、“诊断算法”和智能分析区域可达性。
因此，系统设计务必具备规划性和先见性。
在系统架构设计时，需要确定系统架构层级，确定系统架构模型，指定算法和数据挖掘模型，以及选择医学专业领域。
系统架构将有助于整合诊断工具、参考数据库和历史病例等数据，将这些数据连通起来，从而为医生提供更准确的分析结果。
总体而言，医疗诊断支持系统的设计和实现流程有以下几个步骤：1.需求定义：明确需求并定义项目目标；2.系统架构设计：确定系统架构层级，确定系统架构模型，指定算法和数据挖掘模型，并选择医学专业领域；3.数据采集与分析：将医学数据采集并进行预处理，运用数据分析技术对数据进行分析和挖掘；4.模型开发：依据分析好的数据构建诊断支持模型，解决不同的医疗领域问题；5.算法优化：优化诊断支持系统的算法，提升系统的准确率；6.存储与可视化：将诊断结果存储，并通过数据可视化的方式呈现给医生，便于医生对数据进行分析和判断，提供准确的诊断决策参考工具。
应用案例医疗诊断支持系统的应用也得到了不少关注和验证。
下面是部分具有代表性的应用案例。
医疗智能辅助决策系统的设计与实现
医疗智能辅助决策系统的设计与实现在现代医疗领域，随着医学知识的不断积累和技术的日新月异，传统的人工决策方式已经难以满足医生们对准确诊断和治疗方案的需求。
为了提高医疗效率和质量，医疗智能辅助决策系统逐渐崭露头角，并成为医疗行业的热门话题。
医疗智能辅助决策系统是一个通过运用人工智能和大数据分析技术来辅助医生进行诊断和制定治疗方案的系统。
它可以帮助医生快速准确地获取大量的医疗信息，通过对患者的病历、影像、实验室结果等多种数据的综合分析和比对，提供针对性的建议和决策，有效提高诊疗效果。
在设计和实现医疗智能辅助决策系统时，首先需要考虑的是数据的获取和整合。
医疗数据来源繁多，包括患者的病历、影像、实验室结果等。
这些数据需要进行标准化和统一的存储，以便于对其进行分析和处理。
同时，还需要保证数据的安全性和隐私性，确保患者信息的保密。
其次，医疗智能辅助决策系统需要建立适当的数据模型和算法，以实现对医疗数据的有效分析和处理。
其中，机器学习和深度学习技术的应用尤为重要。
通过对大量的医疗数据进行训练，系统可以学习到医学知识和经验，并能够从中提取出有用的信息和特征。
同时，还需要与专家进行充分的合作，借鉴他们的经验和思路，提高算法的准确性和可靠性。
此外，医疗智能辅助决策系统还需要具备良好的人机交互界面，以便医生们能够方便快捷地使用系统。
界面设计应简洁明了，信息展示应清晰明确。
医生可以通过输入患者的基本信息和相关检查结果，系统将根据算法给出相应的诊断结果和治疗建议。
同时，医生也可以通过与系统的交互获取更多的信息和解释。
最后，医疗智能辅助决策系统的实施需要考虑医疗机构的实际情况和需求。
系统的设计和实现应与医疗机构的流程和规范相匹配，提高与现有的医疗信息系统和设备的兼容性。
同时，在推广和应用过程中，还需要与医生进行充分的沟通和培训，以确保他们能够正确使用系统，并对其结果和建议进行合理的判断和解释。
总之，医疗智能辅助决策系统的设计与实现是一个较为复杂的任务，需要综合考虑数据获取与整合、数据分析与处理、人机交互界面等因素。
基于大数据的智慧医疗决策支持系统设计与实施
基于大数据的智慧医疗决策支持系统设计与实施随着医疗技术的不断进步和大数据技术的快速发展，智慧医疗决策支持系统正逐渐成为医疗行业的热门研究方向。
本文将从系统设计和实施两个方面，探讨基于大数据的智慧医疗决策支持系统的相关问题。
一、系统设计智慧医疗决策支持系统是基于大数据技术的医疗信息管理系统的延伸和拓展，旨在提供精确、高效的医疗决策支持。
系统设计应考虑以下几个方面：1. 数据采集与整合智慧医疗决策支持系统所涉及的数据种类繁多，包括患者的基本信息、病历数据、医院运营数据等。
系统设计应考虑如何高效地采集这些数据，并对其进行整合和统一标准化，以便于后续的数据分析和决策生成。
2. 数据存储与安全大规模的医疗数据需要有足够的存储空间和高效的数据管理机制。
同时，为了保证医疗数据的安全性，系统设计应充分考虑数据加密、权限控制等安全机制，以保护患者隐私和防止数据泄露。
3. 数据分析与挖掘系统设计应考虑如何运用数据挖掘和机器学习等技术，对海量的医疗数据进行深入分析，发掘其中的规律和潜在的关联性，为医疗决策提供有力的支持。
同时，可视化分析结果也是系统设计中需要考虑的重要因素，以便医务人员能够直观地理解和应用分析结果。
二、系统实施系统实施是将设计好的智慧医疗决策支持系统投放到实际应用环境中的过程。
以下是实施过程中需要注意的几个方面：1. 系统与现有医院信息系统的集成智慧医疗决策支持系统往往需要与医院已有的信息系统进行集成，以便实现各系统之间的数据互通和复用。
在实施过程中，需要充分了解医院的现有信息系统架构和数据格式，确保系统的兼容性和平稳过渡。
2. 用户培训与意识提升智慧医疗决策支持系统的成功与否，很大程度上依赖于医务人员对系统的认知和使用情况。
因此，在系统实施过程中，需要为用户提供详细的培训，使其掌握系统的操作方法和使用技巧，并加强对系统的意识提升，激发其对系统的认可度和使用积极性。
3. 风险控制与问题解决系统实施过程中，可能会遇到各种问题和风险，如数据丢失、系统不稳定等。
基于Web的医院决策支持信息系统设计与实现
（ ｅＳｘ ｈＰ ｏ ｌ’ ｓ ｉ ｌ ｆｉａｅ ｏＳ ａ ｇ ａ ｉｏ ｎ ｉｅｓｔ ， ｈ ｎ ｈ ｉ ０ ２ ３ ｈｎ ） Ｔｈ ｉｔ ｅ ｐｅＳＨｏ ｐｔ ｆｉｔｄｔ ｈ ｎ ｈ ｉ ａ Ｔｏ ｇＵｎｖ ｒｉ Ｓ ａ ｇ ａ ２ ０ ３ ，Ｃ ｉａ ａａ ｌ Ｊ ｙ
Ｔｒｎ ａ ｔ ｎＰ ｏ ｅｓ 简称 ０Ｌ ａ ｓ ｃｉ ｒ ｃｓ ， ｏ ＴＰ） 。这种系统是从医院业 的
务角度组 织数 据的 ， 不是从医院决策分析角度考察数据 ， 因而
系统 的快速综合分析能力弱 。如何 充分利用医院 ＨＩ Ｓ系统产 生大量的过程信息和数 据资源， 使医院管理者能够按照 自己的 需要快速准确查询到相关内容 ， 是医院 ＨＩ Ｓ改进的方 向之一 ，
１ 常用的 ｗｅ ｂ信息发布方式
．
“ 医院决策支持信息系统” 主要针对医院医疗 、 科研 、 经营
管理等 日常运行产生的大量信息 、数据进行全 面的汇 总综合 、 分类转换 ， 运用先进的网络技 术、 据库技术 ， 数 将其 以图文并茂 的形式发布到网络上 ， 达到最大范围信息资源共享和利用 的 目
维普资讯
医疗设 备伤 岛
基 于 Ｗｅ ｂ的 医 院决 策 支 持 信 息 系统 设 计 与 实 现
郑 西川
（ 上海交通大学附属 第六人 民医院， 上海 ２０ ３ ） ０ ２ ３
【 要】 摘 集成众多的数 据源为医院提供一个 良好的决策支持信息 系统 ， 是医院网络时代对信息系统的基本要求之一 。 文给 出 本 了 Ｗ ｅ 环境下医 院决策信息支持系统 的实例 ， ｂ 并探讨 了相关 的技术及实现方法。
来出现的 Ｊｖ ｅｖｅ 技术是一种跨平 台的、 ａａＳｒｌ ｔ 安全有效的动态
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2010年5月 第28卷第3期合肥师范学院学报Journal o f Hefei No rmal U niversity M ay.2010 V ol.28N o.3[收稿日期]2010-01-26[基金项目]本文受安徽中医学院自然科学基金2010z r007B 和安徽中医学院校级研究项目zlgc200921资助[作者简介]俞 磊(1981-),女,安徽合肥人,工学硕士;杨松涛(1960-),男,理学硕士,副教授;金 力(1974-),男,工学硕士。
基于DW 的医院决策支持系统的设计与实现俞 磊, 杨松涛, 金 力, 王宗殿(安徽中医学院医药信息工程学院,安徽合肥230031)[摘 要]在医院原有信息系统(HIS)的基础上,综合运用数据仓库(DW )、联机分析处理(O LA P )、数据挖掘(DM )等新兴技术,搭建了一个完整的医院决策支持系统。
分析了系统的总体框架结构,探讨了DW 、O L AP 和DM 等关键部件的设计方法,并给出了系统实现的具体方案。
[关键词]医院;决策支持系统;数据仓库;联机分析处理;数据挖掘[中图分类号]T P182 [文献标识码]A [文章编号]1674-2273(2010)03-0076-030 引言近年来,国内医疗市场竞争日趋激烈,社会对医疗质量、医院工作效率和服务质量的要求越来越高,医院信息系统[1,2](hospital infor matio n sy stem,H IS)有助于医院各类资源的系统整合,对提高医院的事务处理水平产生了积极的促进作用。
但随着管理和临床数据的大量积累,H IS 原有相对简单的统计功能已不能满足人们日益增长的需求。
人们需要随时获取患者、资金、物流、工作量等方面的数据、指标和报表,需要采用复杂的统计分析方法和数据挖掘技术反复处理海量历史数据以便从中总结出临床医学和医院管理方面的新知识。
于是以数据仓库为基础的医院决策支持系统建设已成为数字化医院建设的一个新的发展方向。
本文便在安徽中医学院第一附属医院原有H IS 的基础上,综合运用数据仓库DW 、联机分析处理OLAP 、数据挖掘DM 等新兴技术,搭建了一个完整的医院决策支持系统,并给出了实现的具体方案。
1 医院决策支持系统的系统设计1.1 医院决策支持系统的总体结构设计本系统采用的是基于DW 的DSS 这一新型框架结构。
具体结构如图1所示,分为四层[3]:最底层为数据获取层,数据源主要包括患者信息、药品信息、门诊信息、住院信息以及一些外部数据。
外部数据主要包括竞争数据及国家的相关政策法规等,其它信息来自医院信息系统H IS 。
为保持数据一致性,必须对数据源中的数据进行清理、抽取、转换,生成综合性统一的数据类型存入医院DW 。
数据存储层主要用来存储和管理加工处理后的面向决策主题的综合性数据,并按决策主题的需求进行重新组织,为决策支持提供大量的数据依据。
数据处理层包括模型库、数据挖掘、OLAP 及其相应的管理系统部分。
通过OLAP 与DM 从DW 中得出有用的信息、知识。
数据访问层为决策者提供与系统交互的入口。
把数据处理层得到的信息和知识通过人机交互界面展现给用户,主要包括用户交互、格式化查询及报表和统计图的生成等。
图1 医院决策支持系统的体系结构1.2 数据仓库DW 的设计数据仓库的设计包括建模、构建和接口设计。
下面重点谈一下数据仓库的数据建模,它分为概念模型设计、逻辑模型设计和物理模型设计这几个步骤。
1.2.1 概念模型设计调研医院的实际业务需求后,划分主题,设计ER 图。
经过对医院业务的仔细分析,确定了三个基本主题:病人主题、药品主题、费用主题,其中每个主题又可以划分为若干个子主题。
各主题的详细内容如表1所示。
76表1 医院数据仓库中各主题详细内容主题名称子主题名称内容病人诊治方案时间、科室、医生、医嘱、处方、治疗效果等病人分布时间、科室、地区、职业、年龄、性别、既往病史等药品药品采购时间、药房、药品、供应商、采购员等药品销售时间、药房、药品、病人、处方、医生等费用门诊费用时间、科室、病人、病因、费用等住院费用时间、科室、病人、病因、费用等1.2.2 逻辑模型设计数据仓库的逻辑模型有三种:星型模型、雪花模型和混合模型[4]。
在本系统中,数据仓库采用星型模型,每个子主题对应一个星型模型结构。
星型模型由一个事实表和多个维表构成。
根据不同的分析主题,确定描述各个主题中可用于分析与决策支持的相应指标,即多维数据模型的事实表,并根据各个指标的约束因素,确定多维数据模型的各个维表。
以/门诊费用0主题为例,它含有时间维、科室维、疾病维、费用维四个维,形成了/门诊费用0分析的不同角度(某段时间、某个科室、某种疾病和某类收费)。
事实表由这四个维的主键和一个度量值即/门诊应付费用总计0组成。
一个事实表与四个维表联系起来构成了一个四维分析空间。
那么对/门诊费用0这个子主题,其星型模型结构如图2所示。
1.2.3 物理模型设计根据逻辑模型设计数据仓库的实际存储方式。
数据仓库的存储方式有:虚拟存储方式、关系型存储方式和多维立方体存储方式。
由于关系型存储方式较为成熟,可通过关系型存储方式ROLAP 技术把关系型数据库建模成为/虚拟多维立方体0来存储和管理面向主题的数据,以实现OLAP 的功能。
1.3 联机分析处理OLAP 的设计OLAP 是基于DW 的信息分析处理过程,主要是通过切片、切块、钻取(上卷、下钻)、旋转[4,5]等方法来进行面向数据的查询、分析、归纳和总结。
实现OLAP 的基础是建立多维数据模型。
多维数据模型的物理实现包括基于多维数据库的MOLAP 和基于关系表的ROLAP 这两种方式[4]。
这里选用ROLAP 方式,因为此DSS 是建立在原有医院信息系统HIS 基础上,而HIS 中数据都是以二维关系表形式存在的。
图2 /门诊费用0主题的星型逻辑模型在本系统中,OLAP 分析主要概括为以下几个方面:p 疾病分析:各类疾病的季节和地域分布情况及医疗费用分析。
p 患者分析:患者的地区分布、年龄分布、公费医疗比例及就诊时间情况。
p 门诊分析:各时间段内的门诊人次、住院人次、床位周转率以及医生出诊情况。
p 药品分析:每类药品的金额、消耗数量以及利润情况等。
p 科室分析:对各科室不同时期的产生费用(挂号费、化验费、医药费等)进行比较分析[6]。
以上分析的结果可有多种方法展示:如果决策人员想查阅具体详细的数据则可选用多维报表显示,即通过不同的维、维的不同层次组合展现;如果想查看各种因素对问题的影响及问题的发展趋势等,则可选用饼图、柱状图或曲线图来表示。
1.4 数据挖掘DM 模型的设计DM 可以利用OLAP 的分析结果,可以拓展OLAP 分析的深度,可以发现更为复杂、细致的信息,其设计的重点是挖掘方法的选择及挖掘出知识的表示。
目前已形成多种DM 方法(分类、聚类、关联、决策树、神经网络等)和多种知识表现形式(规则、决策树、知识基、网络权值、公式、案例等)[4],它们均有各自的优点和不足。
Microsoft SQL Server 2000提供了决策树和聚类两种挖掘模型。
可利用决策树分类分析对患者资料数据库中大量历史数据进行处理,提炼出大量有价值的信息,从而为临床提供更准确的决策服务[7];可利用聚类方法对某些疾病的前兆特征进行分析,以便发现多种疾病之间的并发关系,还可分析病人的来源分布、职业分布、身份分布、年龄分布等,以便能够有针对性地采取)些措施来提高医疗服务质量。
2 医院决策支持系统的系统实现本系统采用Window s XP 下的后台服务器/中间服务器/客户端三层结构。
其中后台服务器利用M icro soft SQL Server 2000来设计、存储和管理医院DW;中间服务器采用Microso ft SQ L Server 2000自带的Analy sis Services,用来创建基于医院DW 的OLAP 多维数据集和DM 模型;客户端为人机交互界面,采用VB 开发。
2.1 数据仓库DW 的实现利用Microso ft SQL Server 2000进行数据仓库的物理实现,具体步骤如下:(1)数据仓库的创建。
数据仓库的框架是由事实表和维表组成。
数据仓库的创建可以采用M icr oso ft SQL Server 200077中的数据库与表创建工具实现。
(2)数据的抽取主要是通过网络把从H IS中提取出的数据传输到系统DW中。
要完成以上工作,需利用M-i crosoft SQL Server2000的数据转换服务DT S包组件,在包中指定源数据与目标数据间的映射关系,把数据转换和导入导出过程保存在存储过程中,让服务器自动、定期的执行。
(3)数据的清理和转换提取出来的数据还需要进行数据的一致性检查、格式化处理等清理工作,并对数据进行必要的转换。
在M icr oso ft SQL Ser ver2000中可以使用Transact-SQL、DT S、命令行应用程序及ActiveX 脚本实现数据的清理和转换。
(4)数据的加载在Microsoft SQL Server2000中可以使用Trans-act-SQL、DTS和BSP将数据加载到数据仓库中。
2.2联机分析处理OLAP和数据挖掘DM的实现实现OLAP的基础是建立多维数据模型。
多维数据模型的建立非常简单:首先连接医院DW作为分析系统的数据源,然后根据DW中的维表和事实表,利用M icro soft SQL Server2000中的多维数据集创建向导或维度编辑器来创建共享维度与专用维度,并定义维度的层次关系,这样就建立了用于决策分析的多维数据模型。
至于两类挖掘模型的建立也很简单,通过挖掘模型向导便可实现。
有一点需要提及的是:为了更好的实现人机交互,可通过M icro soft SQL Serv er2000的OLAP接口透视表服务(pivo t-table service)把数据从分析服务器传送至客户端,在客户端产生多维数据集文件,从而模拟OLA P进行多维数据分析。
在本系统中,是运用ADO MD对象通过MDX 查询语言访问数据仓库多维数据集,然后以不同方式显示在OWC控件MSChart和MSH FlexGrid上,并设置DM MBrow ser控件的connect属性连接数据仓库挖掘模型以便将结果显示给用户。
其中ADO MD (active data objects multidimensional)对象模型,是专门针对多维数据集访问的接口对象模型,多维表达式MDX(multidimensional ex pression)是微软Analysis Services专用的多维查询语言,它提供查询和操作数据的强大的语法和语义[8]。