数据仓库技术在医院信息系统中的应用
医院数据中心平台的建设和应用方案
医院数据中心平台的建设和应用方案在当今数字化医疗的时代，医院数据中心平台的建设成为了提升医疗服务质量、优化医疗资源配置以及推动医院管理现代化的关键举措。
一个高效、稳定且安全的数据中心平台能够整合医院内各类信息系统的数据，实现数据的共享与交换，为医疗决策提供有力支持，为患者提供更优质的医疗服务。
下面将详细阐述医院数据中心平台的建设和应用方案。
一、建设目标与需求分析（一）建设目标1、实现数据的集中存储与管理，确保数据的完整性、准确性和一致性。
2、打破信息孤岛，促进各业务系统之间的数据流通与共享。
3、提供快速、准确的数据查询与分析功能，支持医院的决策制定和管理优化。
4、保障数据安全，符合医疗行业的法规和标准。
（二）需求分析1、业务需求：了解医院各科室的业务流程和数据需求，包括门诊、住院、医疗影像、检验检查等。
2、性能需求：根据医院的业务量和数据增长速度，评估数据中心平台的处理能力、存储容量和响应时间等性能指标。
3、安全需求：确定数据的访问权限控制、数据加密、备份与恢复策略等安全要求。
4、兼容性需求：考虑与现有信息系统的集成和兼容，以及对未来新系统的扩展支持。
二、技术架构设计（一）数据存储架构1、采用分布式存储系统，如 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）或对象存储，以满足海量数据的存储需求。
2、建立数据仓库，用于整合和存储结构化数据，便于数据分析和报表生成。
（二）数据处理架构1、引入大数据处理框架，如 Spark 或 Flink，实现对大规模数据的快速处理和分析。
2、利用数据清洗和转换工具，对原始数据进行预处理，提高数据质量。
（三）数据接口与集成1、制定统一的数据接口标准，确保各业务系统能够与数据中心平台进行无缝对接。
2、采用中间件技术，如 ESB（企业服务总线），实现数据的交换与共享。
（四）安全架构1、部署防火墙、入侵检测系统等网络安全设备，保障数据中心平台的网络安全。
2、实施用户身份认证和授权管理，控制数据的访问权限。
医院大数据有效利用与分析方法
医院大数据有效利用与分析方法医院大数据的有效利用和分析对于医疗卫生行业来说至关重要。
通过对医院大数据的收集、整理和分析，可以帮助医院管理者更好地了解医院运营情况、优化医疗资源配置、提高医疗服务质量，还可以为医学研究和临床决策提供有力支持。
下面介绍一些医院大数据的有效利用和分析方法。
1.数据收集与整理：医院大数据的有效利用首先需要对数据进行准确的收集与整理。
医院可以通过医疗信息系统、病案管理系统、实验室信息系统等途径收集患者基本信息、疾病诊断和治疗信息、药物处方和用药信息等。
同时，还可以结合患者满意度调查、医院质量评估等方式收集患者反馈和医院相关数据。
2.数据存储和管理：医院大数据需要进行规范化存储和管理。
可以使用数据仓库、数据湖等技术，将医院数据集中存储，并建立数据字典，确保数据的一致性和可追溯性。
同时，为了提高数据的访问和共享效率，可以采用分布式存储和云计算等技术。
3.数据清洗与预处理：医院大数据中可能存在缺失值、异常值和重复值等问题，需要进行数据清洗与预处理。
可以通过数据挖掘和机器学习的方法，来填补缺失值、剔除异常值、去除重复值，并进行标准化和归一化等预处理操作，以保证数据的准确性和可信度。
4.数据分析与挖掘：医院大数据中蕴含着丰富的信息，通过数据分析和挖掘可以发现数据背后的规律和关联。
可以通过统计分析、聚类分析、关联规则挖掘、时序分析等方法，对医院大数据进行全面而深入的分析。
可以挖掘出患者的健康风险因素、患病规律、药物耐药性等重要信息，为医院管理者制定策略和决策提供有力的支持。
5.数据可视化与报表展示：医院大数据的分析结果需要以可视化的方式进行展示，以便医院管理者和临床医生能够更好地理解和利用。
可以使用数据可视化工具如Tableau、Power BI等，将数据分析结果以图表、仪表盘等形式进行展示，并制作相应的报表和报告，为医院管理者和临床医生提供直观、清晰的信息。
6.数据隐私与安全保护：综上所述，医院大数据的有效利用与分析方法包括数据收集与整理、数据存储和管理、数据清洗与预处理、数据分析与挖掘、数据可视化与报表展示以及数据隐私与安全保护等方面。
数据仓库技术在塔西南公司医院信息系统HIS中的应用与研究
针对这一状况 ，数据仓库（ Ｄ ａ ｔ ａ Ｗａ ｒ ｅ ｈ ｏ ｕ ｓ ｅ ，Ｄ Ｗ） 随之
应运而生 ，能最大程度上弥补传统数据库在分析上存在的
不足 。通过利用数据仓库技术 ，不但能快速 、有效地从历 史数据中找出有价值 的信息并获取知识 ，而且可有效的降 低成本、减少医疗事故的发生 、优化就诊程序 、大大提高 医院的工作效率实现医院的科学 、规范化发展。本文结合
有效性出现偏差 。
如何对历史数据库 中的大量数据进行有效筛选并挖 掘 出有价值的数 据和医疗知识 ，进一步提高医院的管理 水 平和医疗服务质量 ，是 目前许多医 院决策者和管理者 面临的所需解决 的重要课题 ，分析平 台的建立也是对企 业决策支持系统（ Ｄ Ｓ Ｓ ） 功能的扩充 。
Ｓ Ｙ Ｓ Ｐ Ｒ ＡＣ Ｔ Ｉ Ｃ Ｅ 系统实践
数据仓库技术在塔 西南公司
医院信 息系统ＨＩ Ｓ 中的应用 与研究
◆ 王保 平 赵 伟
摘要 ：基 于ＯＬ Ｔ Ｐ 的传 统ＨＩ Ｓ 应 用主要 追求 日常 医疗及 管理业务 电子化 的 高速度和准确 性 ，不能满足 管理者对复 杂数据 的 系统 分析和 决策支持 的需求。数据仓库和ＯＬ Ａ Ｐ ￣ ４ 弥补 了 传统数据库在 分析 型应 用上的不足。本文就 医院的数据仓库 系统 实现提 出了一个解决方案 ， 并以 实例说 明ＯＬ Ａ Ｐ 和数据挖掘技 术在 药房信 息管理和分析 决策 中的应 用。现场应 用表明 ， 新 的解决方案对于降低 劳动 强度和提 高工作 效率都收到 了非常明显的效果。 关键词 ：数据库 ；数据仓库 ；数据挖掘 ；医院信 息系统 ；联机分析处理
为主要功能的需 要 ，建立完善 的联机事务处理（ Ｏ Ｎ— Ｌ ｉ ｎ ｅ
数据仓库和数据挖掘在医院信息系统中的应用
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ｄｕ ｅ ｔ ｏ ｔ ｈ ｅ ｔ ｒ ａ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｄ ａ ｔ ａ ｂ ａ ｓ ｅ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ｈ ａ ｓ ｕ ｎ ｉ ｔ ｙ ｉ ｎ ｄ ｅ ａ ｌ ｉ ｎ ｇ ｗ ｉ ｔ ｈ ｏ ｐ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｌ ａ ａ ｆ ａ ｉ ｒ ｓ ｈ ａ ｓ ｃ ｅ ｒ ｔ ａ ｉ ｎ ａ ｄ ｖ ａ ｎ ｔ ａ ｇ ｅ ｓ ， ｂ ｕ ｔ ｉ ｓ ｎ ｏ ｔ ｓ ｕ ｉ ｔ ａ ｂ ｌ ｅ ｆ ｏ ｒ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎ ｇ ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ － ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｓ ｅ ｒ ｖ ｉ ｃ ｅ ｓ ， ｔ ｈ ｅ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ｉ ｓ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｔ ｈ ｉ ｓ ｄ ａ ｔ ａ ｗａ ｒ ｅ ｈ ｏ ｕ ｓ ｅ ａ ｎ ｄ ｄ ａ ｔ ａ ｍｉ ｎ ｉ ｎ ｇ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｈ ｏ ｓ ｐ ｉ ｔ ｌ ｉ ａ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｔ ｏ ａ ｎ ｌｙ ａ ｚ ｅ ｔ ｈ ｅ ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ． Ｔ ｈ ｅ
ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｓ ｔ ｕｃ ｒ ｔ ｕ ｒ ｅ ，ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ａ ｒ ｃ ｈ ｉ ｔ ｅ ｃ ｔ ｕ ｒ ｅ ａ ｎ ｄ ｐ ｌ ａ ｆ ｔ ｏ ｍ ｒ ｄ ａ ｔ ｂａ ａ ｓ ｅ ａ ｎ ｄ ｄ ａ ｔ ａ ｗａ ｒｅ ｈ ｏ ｕ ｓ ｅ ｄ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ，ｔ ｈ ｅ ｓ ｔ ｕ ｄ ｙ ｏ ｆ
摘
要： 由于传统的数据库技术具有单一性 ， 在处理操作型事务时具有一定 的优势 ， 但是不适合处理信息型事务 ，息系统 中的应用进行 了分析 ， 主要探讨了决策支持系统的应用结构、 数据仓库 、 联机分析
数据仓库技术在医院节日排班中的分析应用
障医务人员合理利益的前提下 ， 充分满足病人的就诊需求 。 在 医 院 门诊 日常排 班 中 ， 院一 般 都 能 合 理 安 排 ， 着 医 随 我国法定假 日的调整 ， 面对三 天的短假 和超过 五天 的黄金
周， 如何 在节 假 日对 门诊 合 理 排 班 ？是 摆 在 医 院 管理 者 面 前
如表 １ 示 。 所
表 １ 主题 、 度 、 维 次维 度 、 据 来源 数
以提供及时有效 的决策信息 。面对每 天都 要产生的海量 数 据， 能否从海量数据 中提取决策分析的信息就成了企业发展
的根本。著名 的数据仓库专家 Ｒ ｌｈＫ ｍ ａ 说道： 花了 ２ ａｐ ｉ ｂｌ ｌ “ Ｏ 多年 的时间把数据放人数据库 ， 如今是把它们取出来的时候 了” …。随着数据库技术 的发展 ， 出现 了以分析决策为 目的 的数据仓库技术。数据仓库综合 了多种信息技术 的运算环
的一道难题 。通过建立 门诊管理 的数据仓库 ， 通过趋势 分析
可以实现对 医院节 日合理排班 ， 既兼顾 医务人员 的休 息 ， 又
能满足病人的就诊 需求 。
２ 实 现
键 。因此充分利用计算机信息技术 ， 快速获取有用 的决策数 据 ， 医院提供 准确 的决 策支 持， 为 已成 为成 功医 院的共识 。
平均 就 诊 ４ ２次 ， 业 （ 理 ） 师 与 我 国 人 口 的 比例 约 为 ． 执 助 医 １５０ 远 远 大 于西 方 国家 医 师 与 病 人 的 比 例 。２ １ ：９ ， ００年 ， 卫
生部 出台《 关于改进公立 医院服务 管理 方便群众看 病就 医
的若 干 意 见》， 求 妥 善 安 排 医 疗 资 源 ， 据 就 诊 病 人 数 量 要 根 和峰 谷及 时调 配 ， 励 医务 人 员 积 极从 事节 假 日门诊 。但 是 鼓 医院 的 医务 人 员 也 需要 合 理 的 休 息 时 间 ， 能更 好 的 为病 人 才 服 务 。 因此 医 院 需要 合 理 的 安排 医务 人 员 的排 班 ， 以达 到 保
数据仓库技术的常见应用场景分析(三)
数据仓库技术的常见应用场景分析引言：数据仓库技术是当今信息时代中不可或缺的一环。
它的应用场景不仅广泛，而且涵盖了各个领域。
本文将通过对几个常见的应用场景进行分析，展示数据仓库技术的实际应用。
一、零售行业中的数据仓库技术应用零售行业对于销售数据的分析和预测非常重要。
数据仓库技术在这个行业的应用场景非常广泛。
首先，数据仓库技术可以通过整合销售数据、库存数据和客户数据等信息，为零售商提供准确的供应链管理，实现销售预测和库存优化。
其次，数据仓库技术还可以帮助零售商进行市场细分和消费者行为分析，以便更好地定位消费者需求，制定精准的营销策略。
二、金融行业中的数据仓库技术应用在金融行业，数据仓库技术被广泛应用于风险管理和业务决策支持。
首先，通过整合各种金融数据，包括市场行情数据、交易记录、客户信息等，数据仓库技术可以为金融机构提供准确的风险评估和管理工具，帮助机构降低风险并优化投资组合。
其次，数据仓库技术还可以为金融机构提供更好的业务决策支持，通过分析客户行为和市场趋势，为机构提供战略性的指导和规划。
三、医疗健康领域中的数据仓库技术应用在医疗健康领域，数据仓库技术可以应用于临床研究、疾病预防和患者管理等方面。
首先，数据仓库技术可以整合并分析来自不同医疗机构的大规模医疗数据，为临床研究提供强大的支持。
其次，数据仓库技术可以帮助医疗机构分析患者健康数据，预测患病风险，提前进行干预和预防措施。
此外，数据仓库技术还可以协助医院优化患者管理，提高医疗服务的质量和效率。
四、物流行业中的数据仓库技术应用物流行业对于物流信息和运输管理的高效处理十分重要。
数据仓库技术可以通过整合各种物流数据，包括采购、仓储、运输和配送等环节的数据，实现物流信息的综合分析和监控。
通过数据仓库技术，物流企业可以实现对货物流动状态的实时追踪和监管，提高物流效率和运作能力。
此外，数据仓库技术还可以为物流企业提供数据驱动的运营决策，帮助企业优化资源配置和物流网络布局。
数据仓库技术在医院信息管理中的研究与实现
的各 系统 中的数 据按特 定的 主题进行 重新组织 、 存储 ， 并建立 在一
个统一 的平 台上 ， 为分析处理 、 深层次 的挖掘提供数据基础 。
１数 据 仓 库 技 术
１１数据仓 库的定义 数据仓 库的定义 最早是 由 ｗ． Ｉｍｏ 其著 ． Ｈ． ｎ在 ｎ
作＜ ｕ ｄｎ ｅＤ ｔ Ｗａ ｈ ｕｅ－ 书中提 出的 ， ＜ ｉ ｉ ｔ ａ ｒ ｏ ｓ） Ｂ ｌ ｇｈ ａ ｅ ＞ 并给 予如下描述 ： 数
三甲医院， 集科研 、 医疗 、 为一体 。经过多年信息化建设 ， 教学 已经建
成 了 自己的医院信息系统 和检 验信息系统 ， 累积 了大量 的数 据 。然
而这 些数据 都分散 的存放在 不 同系统 中并 且各个 系统都是 面 向事
务性操 作 ， 因此很难从 中提取 ” 真正有用 ” 的分析性 、 决策性 的信息 。学 医学 院第一 附属 医院作 为西北地 区最 大的综合性
提供过细 的数据 ， 但能快速 、 方便的进行查询。 为了兼顾 的这两方 面， 可 以对数据 进行 多重粒度划分 ， 即把数据 按照综合程度 高低划分成 当前细节级 、 轻度综合级 、 高度综合级和早期细节级。
量值与键 。 每个数据仓库一般包含一个或多个事实表。 事实数据表应
该 只包含数 字度量字段 和使事 实与维度 表 中对应 项的相关 索引字
段， 除此之外 ， 不应包含任何描述性的信息及其他 数据 。
维度表不仅是维度属性的集合 ， 也是用户分析问题 的窗 口。在维 度表 中应该包含 事实表 中事实记 录的特性 ， 有些特性表示 描述性信 息， 有些特性指定如何汇总事实表数据。 １． ． ４数据仓库的数据模 型 目前数据仓库模型主要有两种 ：一种是 ３ 星型模型 ， 一种是雪花型模型。 当一个” 事实表” 与一个或 多个维表相 连接 ， 并且维度 表不再关联其他维度表 ， 整个 图就像星星一 样 ， 该模 型被称为星 型模 型。星型架构是一种非 正规 范化的结构 ， 多维数据
HIS的医院数据仓库实例讲解
HIS的医院数据仓库实例讲解1. 简介医院信息系统（Hospital Information System，简称HIS）是指用于管理和处理医院业务运转所需的信息的一种计算机化系统。
医院作为一个庞大而复杂的组织，会产生大量的数据，这些数据的收集、存储、处理和分析对于医院的运营和决策具有重要意义。
医院数据仓库就是为了满足这一需求而建立的一种数据管理和分析系统。
本文将以一个医院数据仓库实例为例，介绍HIS的医院数据仓库实现的过程和关键要点。
2. 数据仓库架构HIS的医院数据仓库主要由以下几个核心组件构成：•数据源层（Source Layer）：负责从医院的各个业务系统中提取数据，并进行清洗和转换。
数据源可以包括门诊系统、住院系统、检验系统等。
•数据存储层（Storage Layer）：负责将清洗和转换后的数据存储起来，常用的存储方式包括关系型数据库、数据仓库和数据湖等。
•数据管理层（Management Layer）：负责管理数据仓库的元数据、数据质量、数据安全等方面的工作。
•数据应用层（Application Layer）：提供给医院管理层、医生和研究人员等用户使用的各种数据分析和可视化工具。
3. 数据抽取和清洗在数据仓库的实施过程中，数据抽取和清洗是一个非常关键的步骤。
医院的业务系统中的数据格式和结构多种多样，需要通过数据抽取工具将其转换成统一的格式，以便进行后续的分析和挖掘。
数据的抽取可以采用多种方式，常见的包括定时导出和实时数据同步。
根据具体的需求，可以选择适合的数据抽取方式。
数据清洗是数据仓库实施过程中非常重要的一环。
由于医院业务系统中的数据多样性和复杂性，常常会出现数据中的噪声、重复、缺失等问题。
数据清洗的目标是保证数据的一致性和准确性，以及清除数据中的噪声。
4. 数据建模和维度设计数据建模是医院数据仓库设计的核心工作之一。
在数据建模过程中，需要根据医院业务需求确定合适的维度和度量，以及它们之间的关系和层次结构。
数据仓库技术在医院病案信息管理中的应用
现 代 医院 ２ ０ ０ ８年 ６月 第 ８卷 第 ６期
医 院 管 理 篇
Ｍｏｅ ｏｐｔｌ ｕ ０ ８Ｖ ｌ ｏ６ ｄ ｍ Ｈ ｓｉ ｎ２０ ｏ ８Ｎ ａＪ
１ ３１
数 据 仓库 技 术 在 医 院病 案 信 息 管 理 中的 应 用
方面确立 了世界领先的地 位 ， 是一套完全 的数据 库和数据分 析解决方案 ， 使用用户可以快速创建下一代 的可扩 展电子商 务和数据仓库解 决方案。Ｍ ｃ ｓｆ将 Ｏ Ａ ｉｒ ｏｔ ｏ Ｌ Ｐ功能集成 到 Ｍｉ － ｃｏｏ Ｑ ｅ ｅ 中， ｒ ｆ Ｓ ＬＳｒ ｒ 提供可扩充的基于 Ｃ Ｍ 的 Ｏ Ａ ｓｔ ｖ Ｏ Ｌ Ｐ接 口。 Ｍｉ ｏｏ ｆｃ ＯＯ套件中的 Ａ ｃｓ ｃ ｓｆ Ｏ ｉ ２Ｏ ｒ ｔ ｅ ｃｅｓ和 Ｅｃｌ 以作为 数据 ｘｅ 可 展现的工具 ， 另外 Ｓ ＬＳｒ ｒ Ｑ ｅ ｅ 还支持第三方数据展现工具。 ｖ 主要工具 ：ｑ ｓｒ ｓｉ ｅ ｅ通过一系列服务程序支 持数据仓库 ｖ 应用。① 数据 传输 服务 Ｄ Ｓ Ｄ ｔ ｒｎｆｒ ｔｎＳｒｉ ｓ 提 Ｔ （ ａ Ｔａｓ ｍａｏ ｅ ｃ ） ａ ｏ ｉ ｖ ｅ 供数据输 入／ 出和 自动调 度功能 ， 输 在数据 传输过程 中可 以 完成 数据的验证 、 洗和 转换 等操 作 ， 清 通过 与 Ｍｉ ｏｏ： ｅ ｃ ｓ Ｒ－ ｒ ｆ ｔ ｐｓｏｙ ｏｉ ｒ 集成 ， 享有 关的元 数据 。② Ｍ ｃｏｏ ｅｏｉ ｒ 存 ｔ 共 ｉｒｓｔＲ ｐｓｏｙ ｆ ｔ 储包 括元 数 据在 内的所 有 中 间数据 。③ Ｓ ＬＳ ｒ ｒ（ Ａ Ｑ ｅ ｅ ） Ｐ ｖ Ｌ Ｓｒ ｃｓ ｅ ｉｅ 支持在线 分析 处理 。④ Ｐｖｔａｌ Ｓｒｉ ｓ ｖ ｉｏ ｂｅ ｅ ｃ 提供 客户 Ｔ ｖ ｅ 端 ＯＡ Ｌ Ｐ数据访 问功 能 ， 过这 一服务 ， 发人员可 以 用Ⅶ 通 开 或其他语 言开发 用户前端 数据展 现程序 ，ｉｏ ａｌ Ｓｒ ｃｓ Ｐｖｔ ｂ ｖ ｅ Ｔ ｅｅ ｉ 还允许在 本地 客户 机上存 储数 据 。⑤ ＭＭＣ（ ｃｏｏｔ ｎ Ｍｉ ｓｆ Ｍａ－ ｒ ａｅ ｅｔ ｏ ｓｌ） ｇｍ ｎ Ｃ ｎｏ 提供 日程安排 、 储 管理 、 能监 测 、 ｅ 存 性 报警
数据仓库与数据挖掘在医院病案首页分析系统的应用
Ｌ 捅 要 Ｊ 文介绍了福 本 建省立医院的 病案首页 分析系 物理模 统的 型、
术。
数据挖掘和数据仓库的协同工作，一方面，可以迎合和简化数 据挖掘过程中的重要步骤，提高数据挖掘的效率和能力，确保数据 挖掘中数据来源的广泛性和完整性。另一方面，数据挖掘技术已经 成为数据仓库应用中极为重要和相对独 的方面和工具。
维普资讯
２０ ０ ８年
《 田师范专科学校学报》（ 和 汉文综合版 ）
Ｊ １０ ８第 ２ ｕ． ０ ２ ８卷第四期
总第 ５ ４期
数据仓库与数据挖掘在医院病案首页分析系统的应用
裴丽鹊
（ 福建对外经济贸易职业技术学院 福建福州 ３００） ５０７
以福建省省立医院的病案首页分析系统为模型，医院的病案首 页的物理结构和逻辑结构分别如下。 术在医院病案首页分析系统的应用，对数据挖掘技术在医院信息系统的应用提出 ２１ ． 系统物理结构。现有的开发模式主要有 Ｂｓ ／ 模式和 ｃｓ模 ／ 展望。 式，Ｂｓ ／ 模式与ｃｓ模式相比，具有以下优势： ／ （ ）充分使用网络资源，简化了客户端。 １ 将繁琐的工作交给服 ［ 关键词］ 据 库； 据 掘 病 首 数仓 数挖 ；案 页 ０引言 ． 务器，安装简便，网络结构灵活。 福建省立医院是福建省最大的综合性医院之一，每年进出院人 （） ２ 简化了系统的开发和维护。 系统所有功能都实现在 Ｗｂ ｅ 服 数均达到上万人， ９ 年代起所有出院病人病案首页信息均已录入 务器上，并就不同的功能为各个组别的用户设置权限就可以。而维 从 Ｏ 计算机 ， 现共有 ３ 万份 以上 的病 案首页 资料。 Ｏ 这些信息可 以为 临床 护升级而只需对 Ｗｂ 务器上的服务处理程序进行修订 。这样可 以 ｅ服 诊疗、科研教学提供宝贵的参考依据。Ｅ前普遍使用基于联机事务 大大提高运作效率 。 ｝ 处理的医 院信息 系统，无法很好 的利用这 些宝贵的信息资源，现有 （） ３ 用户的操作更加简单。 采用 ＢＳ模式时， ／ 客户端只是一个 系统 已不再适应 医院信 息化建设发展 的需要 ，迫 切需要在原有病案 简单易用的浏览器软件 。无论 是决策层还是操 作层 的人员都无 需培 首页 的基础上建立 一套 查询分析系统 ，更好 的为临床诊疗 、科研教 训 ，就 可以直接使用。 学服 务。 同时客户／ 服务器模式是一种相对成熟的模式， 可满足医院病案 客户端 医院病案首页分析系统采用数据仓库、 数据挖掘和ＯＡ ＬＰ技术对 首页分析的实际需求。因此系统采用三层的模式结构，即 “ 应用程序一分析模型服务器—数据库服务器” 省立医院病案首页分 ， 病案首页进行多维度的数据分析， 以丰富的图表方式进行数据呈现， 为医生提供查询、分析、报表的工具和信息共享的平台。 析系统的物理结构如图 １ 所示。 Ｗ ｂ应用服务器 （ ｅ／ 查询分析系统服务器） １ ． 技术简介 １１数据仓库。数据仓库是以数据库作为存储数据和管理资源 ． 原有系统服务器 的基本手段 ，以统计、分析技术 作为分析数据和提取信息 的有效方 法，以人工智能技术挖掘知识和发现规律的科学途径，是多科学相 互结合、综合应用的技术。数据仓库具有支持决策分析过程的、面 向主 题的、集成的 、稳定 的、随着时间不断变化的特点。 数据仓库与传统数据库的区别： （） １ 数据仓库是 面向主题 的， 是与传 统数据 库面向应 用相对 它 应的 （ ）数据仓 库是随时间变化的 。 ２ （ ）数据仓库是 一致和稳定的 。 ３ （ ）数据仓库是 一个集成的信息源 。 ４ （） ５ 数据仓库中存放的数据为信息数据， 而传统数据库中存放 的数据为操作数据。 １２ ． 联机分析处理。联机分析处理 ＯＡ ＬＰ是使分析技术人员、管 客户机（ ）病案室，病区、门诊医生工作站 Ｉ Ｅ 理人员或执行人员能从多种角度对从原始数据中转化出来的，能够 真正为用户所理解并真实反映特性的信息进行快速、一致、交互地 图 ｌ物理结构 存取，从而获得对数据更深入理解的一种软件技术。 ２ ２系统逻辑结 构。根据省立医院病 案首页分析系统 的需求和 ． 联机分析处理具有快速性、可分析性、多维性、信息性特点， 层次化的设计原则，将系统的逻辑结构分为数据源、多维数据分析 其 中多 维性 是 ＯＡ ＬＰ的核心 ，ＯＡ ＬＰ的数 据呈现是一幅幅多维视图。 模 型和数 据呈现、查询分析三个结构 ，具体结构。如图 ２ 所示 。 多维的数据 分析包括有切片 与切 块、旋转、上钻 下钻方法 。由于 数据源：原有数据库系统的数据源是数据仓库的基础，通过对 数据的存储方式不 同， 形成 了 ＯＡ ＬＰ的两种实现结构式： 基于 多维数 抽取的数据进行筛选、清理，将清理后的数据加载到数据仓库中。 据库的 ＯＡ 实现和基于关系数据库的Ｏ Ａ 实现。 ＬＰ ＬＰ 多维数据分析模型： 利用ＯＡ 工具提供的４Ｌ ＬＰ Ｇ 提供的开发环境， １３数据挖掘 。数据挖掘 ，又称 为数据库中的知识发现 ，就是 利用多种方法，进行多维的数据分析。数据仓库是采用多维数据库 ． 从 大量数据 中获取有 效的、新颖 的、潜在 有用的、最终可理解的模 模型的星形模型进行建模，病案首页分析系统是采用关系数据库建 式的非平凡过程， 简单的说， 数据挖掘就是从大量数据中提取或 “ 挖 模 。 掘 ”知 识。 数据呈现：以丰富的报告方式或图表方式，对所查询的数据进 数据挖掘有六种不同的分析方法：分类，估值，预言，相关性 分组或关联规则，聚集，描述和可视化，复杂数据类型挖掘。工作 过程分为：数据的抽取、数据的存储和管理、数据的展现等关键技
数据仓库技术及在医院的应用
同 主 题 的 数 据 仓 库 表 ，这是 十 分 关 键 性 的 操 作 。在 再 小 的 企 业 或 组 织 中 ， 总是 有 许 多 业 务 和 技 术 环 节 的 。 般来 说 ， 也 一 原 来 运 行 系 统 数 据 库 的 设 计 也 总 是 针 对 这 些 业 务 和 技 术 环 节 设 置 “ 体 ” 即数 据库 的 表 。 样 的 设 计 使 ＯＬ Ｐ 系 统 在 线 实 ， 这 Ｔ 运 行 时 ，发 挥 了最 大 限度 的 工 作 效 率 。但 在 开 拓 决 策 支 持 的 ＯＬ ＡＰ时 ，特 别 是 对 于 全 企业 范 围 的数 据 进 行 操 作 时 ，这 种
关 键 、 复 杂 的 一 步 。 先 要 统 一 源 数 据 中的 所 有 矛 盾 之 处 、 最 首
如 字 段 的 同 名 异 义 、异 名 同 义 、 位 不 统 一 、 长 不 一 致 等 ， 单 字 还 要 进 行 数 据 的 综 合 和 计 算 ，从 而 完 成 数 据 的 预 处 理 。
Hale Waihona Puke ２ １ ３ 数 据 仓 库 是 稳 定 的 、 随 时 间 变 化 的 数 据 仓 库 反 映 ．． 的 是 历 史 数 据 的 内 容 ，而 不 是 处 理 联 机 数 据 ，因 而 数 据 集 成
据 ， 且 还 要 进 行 数 据 的筛 选 ，对 不 同 表 中 的 数 据 进 行 拟 合 而 等 操 作 ，这 是 极 费 时 问和 资 源 的 。企 业 范 围 的 决 策 是 对 各 个 环 节 分 别 进 行 业 务 处 理 的 业 务 重组 ， 就 需 要 有 相 应 数 据 结 这 构的重组 ，即按决策的需要 组织成 不同主题 的数据仓库 表 ， 以 及 相 应 的数 据 视 图 ，汇 总 表 等 。
数据仓库技术在医院中的应用研究
类药性 中药时需特别留意其毒性作用。但全部 １６ ８ 味辛味 中药中有
毒 中药约 ５ 又说明辛味本身与毒性 的关联性 不大。此外 ， ％， 归大肠
论和算法 己经被提出。但数据挖掘在 中医药研究方面的应用 尚属起
步阶段 １ 。通过数据挖掘的方法从现有 的中药数据 库中挖掘有用 ２ ） 的、 未知的知识 ， 将对 于中 国传统 医学的发展具 有十分重要 的促 进
不 同的事务系统 的数据源通过整理和传送 ， 加载到数据仓库数据库 ， 并不断根据 不同的应用 ， 向混合数据载体中添加越来越多的数据源 ，
最终达到覆盖所有数据资源而完 成数据仓库数据库的 目的。这种方 法可以在第一阶段就能提供有用的业务信息 ，但 达到这一阶段要 花
费 比数据驱动方法长的时间。 在实际应用 中， 这两种方法往往是结合
【 ２ ］姚美村 袁月梅 艾路 乔延 江，数 据挖掘及其在 中医药现代化研究 中的应 用， 北京 中医药大学学报 ，０ ２ ９ ２ ０ 年 月第 ２ 卷第 ５期，０ ５ ２
【 吴丽 周 良 ， ３ 】 数据挖 掘方法在 中医药领域 的应用浅析 ， 医学信 息 ， ０ ２ ９年 ５ ０ 月第 ２ 卷第 ５ ．７ ２ 期 ５６
或是对大量方剂资料进行关联挖掘 ， 而发现新的药对 、 从 药组 ［。而 ３ １ 数据挖掘的方法在 中药药性之间的关系的研究 ， 尤其是对毒性 的研 究 目前文献报道较少 。 本 文采用 ”怀 卡托 ”智 能分 析环境 （ ｉａｏＥ ｖｒｎ ｅ ｔｏ Ｗａｋ ｔ ｎ ｉ ｍ ｎ ｒ ｏ ｆ Ｋ ｏ ｌ ｇ ｎ ｌ ｉ， Ｋ 软件 ， 中药药性 的数据 挖掘方面进行 ｎ ｗｅ ｅＡ ａｙ ｓＷＥ Ａ） ｄ ｓ 在 了初步的尝试。 分析结果表明 ：６味热性 中药 ， １ ｌ 有 Ｏ味是有毒之药。
数据仓库技术在医院管理及决策中的应用
前景。
关 键 词 ： 据仓 库 ； 院信 息 系统 ； 理 决策 数 医 管
近年来 ， 队医院普遍实施 了以” 军 军字一号” 工程 为核心
浪费。 目前， 医保政策 、 医疗机构分类管理 、 医药分家等国家宏
的医院信息系统 ， 使工作效率得 到了明显 提高 ， 优化 了工作 流程 ， 节约 了人力 、 问 ， 大地提 高 了卫 生资源 的利用水 时 极
５ 结束 语
信息化为医 院带来 了更加科学 、 规范 的工 作流程 ， 明 其 显 的工作效率的提升也产生 了巨大的经济效益 ， 医院的核心
的新一代 网络管理产 品 ＣｓｏＷｏ ｓ ０ ０ ｉ ｏ ｒｓ２０ ｉ ｒ ０ 。Ｃｓ ｋ ００ ｃ ｋ２ ｃ Ｗｏ 将传统的路 由器及交换机管理功能中的优点与基于 Ｗｅ ｂ的 最新技术相 结合 ，ｉ ｏＷｏｋ ００以其全新 的三维界 面使 Ｃｓ ｒｓ２０ ｃ 用户可更直观监控和管理分布在网络 中的各种资源 ， 实现对 医院计算机 网络的远程管理和安全管理。 ３５ 医院各个楼宇之问要有双路光纤作为备份 ， ． 至少要 有可 以临时替代光纤。
刊，Ｏ ６６ ２ Ｏ ．．
【 晓辉 ． ２ 医院信息 系统 中灾备系统 的设计与实现． 华南地 区医院网
络大会会刊 ，Ｏ ６ ． ２ Ｏ ． ６
４１ 医院信息系统 网络与互联 网等外 息系统容灾技术的分析与研究． 计算机工程 与设计 ，
收稿 日期 ：０ ７０ — ５ ２０ － ３ ２
提高管 理与决策的能力 。 而建设数据仓库是进行数据深 层次
利用的主要手段 ， 是提高医院管理决策水平 的有效途径。
维普资讯
医学信息 ２０ 年 ７ ０７ 月第 ２ 卷第 ７ Ｍ ｄｃｌｎ ｒａｏ．ｕ ２０ ． ｏ ２ ． ｏ Ｏ 期 ｅｉ ｆ ｍ ｔｎＪ１ ０７ Ｖ１ ０ Ｎ ． ａＩ ｏ ｉ ． ． ７
数据库技术在医疗信息化中的应用研究
数据库技术在医疗信息化中的应用研究随着医疗信息化的逐步推进，以及互联网和云计算等新兴技术的不断发展，数据库技术在医疗行业中的应用越来越广泛。
本文将探讨数据库技术在医疗信息化中的具体应用和研究进展。
一、数据库技术在医疗信息化中的重要性在医疗信息化中，数据库技术发挥着至关重要的作用。
数据库是一种存储和管理数据的体系结构，可以使医疗信息化系统轻松地存储、管理、更新和查询海量的医疗信息数据。
通过数据库，医疗信息化系统可以便捷地管理病人的病历、医嘱、检查结果、药品信息等数据，同时对医院的资源、人员和患者进行全面管理和调度。
当今，越来越多的医疗机构采用数据库技术，使医疗服务更加高效和智能化。
二、数据库技术在医疗信息化中的应用1、电子病历管理系统电子病历是指医院建立的一套用电子方式记录患者病历的系统。
数据库技术可以将电子病历安全地存储在服务器上，并进行数据备份和恢复。
比如利用关系型数据库，可以提高病历的安全性、可靠性和便捷性，并支持对数据的快速检索和分析。
2、医疗信息统计分析系统医疗信息统计分析系统具有多维度统计分析功能，利用关系型数据库技术可以对医院床位、处方、检查、手术、诊断等方面的信息进行精确的记录和分析。
采集医院各部门的数据，设置相应的数据仓库、数据挖掘模块，支持院内各部门之间的数据共享和交流，从而为医院科学决策提供数据支持，改善病人的医疗体验和质量。
3、医疗体检管理系统医疗体检管理系统是针对人群进行健康检查管理的软件系统。
利用数据库技术，可以将人员的体检结果、历史记录、代谢指标等数据进行分类存储和分析，在医生的指导下，开展一系列预防疾病和健康管理的工作。
此外，对于存在慢性疾病的人群，可以建立健康档案，使得医生可以及时调整检查方案，提高检查的准确率和综合性。
4、医疗影像处理系统医疗影像处理系统是指利用数字技术将医学影像转化为数字形式，并且利用数据库进行有效的管理和存储。
凭借可靠的数据库技术，医疗影像处理系统可以对各种医学影像图像进行存储和管理，为医生提供精密的医学图像分析和诊断。
HIS的医院数据仓库实例讲解
HIS的医院数据仓库实例讲解医院数据仓库是指通过采集、整合和存储医院内部以及外部的各类数据，为医院管理者和决策者提供准确、及时、全面的信息支持，帮助其进行科学决策和提高医疗服务的质量与效率。
下面我们以某医院的HIS（Hospital Information System，医院信息系统）数据仓库为例进行讲解。
该医院的HIS数据仓库主要包括以下几个方面的数据：1. 患者数据：包括个人基本信息、门诊病历、住院病历、手术记录、医嘱和检查结果等。
这些数据的采集和整合可以帮助医院了解每位患者的就诊历史、疾病诊断情况、治疗方案等，为医生提供临床决策的参考依据。
2. 医生数据：包括医生的个人信息、职称、参与的科研项目和临床经验等。
通过对医生数据的分析，可以评估医生的专业水平和临床能力，优化医生资源的分配和培训计划。
3. 药品数据：包括各类药品的名称、规格、生产厂家、药物相互作用等信息。
对药品数据进行分析可以帮助医院进行药品管理和合理用药，减少药物的浪费和患者的不良反应。
4. 设备数据：包括医疗设备的型号、厂家、购置日期、维护记录等。
通过分析设备数据，医院可以进行设备维护和更新计划，确保设备的正常运转和医疗服务的连续性。
5. 科研数据：包括医院内部的科研项目、科研人员的合作情况、研究成果等。
通过对科研数据的分析，可以评估科研项目的进展、科研人员的产出和科研投入的效果，为医院的科研管理和科研资源的优化提供依据。
通过HIS数据仓库的建立和利用，该医院可以实现以下几个目标：1. 提高医疗服务的质量与安全：通过分析患者病历和检查结果等数据，医院可以发现潜在的医疗风险和质量问题，及时采取措施进行改进和优化，确保患者的安全和满意度。
2. 优化医院资源的利用：通过对医生数据、药品数据和设备数据的分析，医院可以合理安排医生的出诊时间和手术分配，优化药品的采购和使用，以及制定设备的维护计划，避免资源的浪费和重复投入。
3. 支持医院管理和决策：通过对患者、医生、药品、设备和科研等多个方面数据的整合和分析，医院可以及时获得准确的信息，支持医院管理者和决策者进行科学决策，制定合理的医疗服务策略和发展规划。
数据仓库在医院信息决策系统中的应用
内容 足够 丰富 ． 能够 为决 策提 供 全方 位 的 支 持 。
２３建立数据仓库 的步骤 。 ．
（） 据 仓 库 设 计 和 建 模 ， １数 即设 计 出一 个 包 含 医 院 数 据 和 信 息 的 数 据 仓 库 ．按 照 不 同 主 题 充 分 概 括 具 有 本 行 业 特 征 的 系 统 模
２数据仓 库 的概念
２１数 据 仓 库 的 特 点 ． 数据 仓 库 的基 本 概 念 是 指 企 业 管 理 和 决 策 中 面 向 主题 的 、 集
（） ３数据存 储和管理 ， 保持 数据仓库 的数据及 时反映医院 的各
种 变 化 ， 业 务 数 据 发 生 变 化 时 ， 据 仓 库 得 到 动 态 的更 新 ； 在 数 为决
成的 、 与时间相关 的和不可修 改的数据集 合 。 它要从 大量 的事务 型数据库 中抽取 出数据 ． 通过清 理 、 转换 ， 形成统一 的存储格式 ，
给 最 终 用 户 特别 是 决 策 支 持 者 们 提 供 对 公 用 数 据 的 更 好 的 访 问 支 持 。 与所 有 其 他 应 用 系统 类 似 。 有 的 医 院各 子 系 统 除 了进 行 现 日常 的业 务功 能外 ． 设 计 和 实 际 使 用 中都 或 多 或 少 地 增 加 了一 在
型：
理 ， 以提供有效 的决策支持信息。在 Ｈ Ｓ系统完 成以后 ， 难 Ｉ 以数据 仓库 为基础 的决 策支持 系统建设就成 为医 院信 息化建设 的一个
新 的 发展 方 向。
（） ２数据 抽 取 、 换 、 洗 和 加 载 ， ＨＩ 统 中 将 数 据 取 出后 转 清 从 Ｓ系 放人数据仓库中 ：
Ｋｅ ｒｓＤａａＷ ａｅ ｏ ｓ； ｃｓ ｎ ｕ ｐ ｒ Ｓ ｓ ｍ； ｔ ｏ ｅ ｙ ｗｏ ｄ ： ｔ ｒｈ ｕｅＤｅ ｉｏ －Ｓ ｐ ｏ ｙｔ Ｄａ Ｍ ｄ ｌ ｉ ｔ ｅ ａ
数据仓库技术的常见应用场景分析
数据仓库技术的常见应用场景分析随着信息化的快速发展和大数据时代的到来，数据仓库技术越来越受到企业和组织的关注和重视。
数据仓库是一个用于整合、存储和管理大量结构化和非结构化数据的系统，可以帮助企业从数据中发现价值。
在各个行业中都存在着各种各样的数据仓库应用场景。
一、销售和市场营销领域在销售和市场营销领域，数据仓库技术发挥着重要作用。
通过数据仓库，企业可以将销售数据、客户数据、市场数据等不同来源的数据进行整合，帮助企业了解市场需求、预测销售趋势、优化产品定价和市场策略等。
数据仓库可以帮助企业实现个性化的市场推广，提高销售效率和客户满意度。
二、金融行业在金融行业，数据仓库技术的应用非常广泛。
银行、证券公司等金融机构可以通过数据仓库整合和分析客户的交易数据、信用评级数据、市场行情数据等，帮助其更好地管理风险、制定投资策略和提高业务决策的准确性和效率。
此外，金融机构还可以利用数据仓库进行反欺诈分析，识别可疑的交易行为，提高金融安全性。
三、物流和供应链管理在物流和供应链管理领域，数据仓库技术有助于提高物流效率和降低成本。
通过数据仓库，企业可以整合和分析物流运输数据、仓储数据、订单数据等，实时监控和优化物流运作，提高物流配送效果和客户满意度。
此外，数据仓库还可以帮助企业了解供应链的瓶颈和风险，从而优化原材料采购、供应商管理和产品生产计划。
四、人力资源管理在人力资源管理领域，数据仓库技术对于企业的决策和战略非常重要。
通过整合员工的基本信息、薪酬福利数据、绩效评估数据等，数据仓库可以帮助企业进行员工绩效分析、薪酬制度优化、人才培养规划等。
数据仓库还可以利用数据挖掘技术，帮助企业识别高潜力员工、预测员工流失风险，提高员工满意度和组织绩效。
五、医疗领域在医疗领域，数据仓库技术可以帮助医院和医疗机构实现临床数据的整合和共享。
通过整合患者的病历数据、检查数据、药物处方数据等，医疗机构可以更好地提供个性化的医疗服务、优化医疗资源配置和制定治疗方案。
数据仓库技术在医院信息管理下的应用
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解放 军 医 院 管 理 亲 志 ａ ２ ２ Ａ ｐ ： ｇ ２）： ３ １ ∞ ｒ （ １ ７４ ７ ． ｎ Ｃｈｎ ｉ
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数 据 仓库 技术 在 医院信 息 管理 下 的应 用
黄 昊， 新华 ． 柯 曾 凡 （ 三 军 医大 学 大 坪 医 院 野 战 外科 研 究 所 信 息 资 料 科 ， 庆 第 重
Ｍ ａｎａＲｅｍ ｅｎｔ
ＨＵＡＮＧ ｏ，ＫＥ ×ｉ － ｕ Ｈａ ｎ ｈ ａ．ＺＥＮＧ ｎ （ｎ ｏ ｍａｔｏ ｃ ｉ ｎ ｏ ｉ ｄ Ｓｕ ｇ ｒ ｎ ｔｔ ｔ Ｆａ １ｆ ｒ ｉ ｎ Ｓｅ ｔｏ ｆＦ ｅｌ ｒ ｅ ｙ ｌｓ ｉ ｅ，Ｄａ ｉ ｇ ｕ ｐｎ
Ｈｏ ｐ ｔ １ ｓ ｉａ ．Ｔｈ ｌ ａｒ ｉｄ Ｍｉ ｔ ｙ Ｍｅｄ ｃ ｒ ｉ ｉａｌ Ｕｎｉｅｒ ｉ ｖ ｓｔ ｙ，Ｃｈ ｇｑｉ ｇ ４ ０ ４２ ｏｎ ｎ ０ ０ ）
随 着 应 用 的 深 Ａ ． 们 就 发 现 日 常 的 数据 处 理 已 人 经 不 能 满 足 需 要一 。他 们 需 要 对 其 自身 业 务 的 运 作 以 及 整 个 市 场 相 关 行 业 的 态 势 进 行 分 析 ， 做 出 有 利 而 的决 策 。这 种 决 策 需 要 对 大 量 的 业 务 数 据 ， 括 ： 史 包 历 业 务 数据 进 行 分 析 才能 得 到 。这 个 数 据 中 心 就 叫 做 数 据仓库。
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｓ ｒ ｃ ：Ｄａ ａ ｗａ ｅ ｏ ｓ ｅ ｈ ｉｕ ｓ ｔ ｅ ｉ ｅ ｏ ａ ｌ ｔ ｅ ｄ ｏ ｈ ｅ ｅ ｏ ｍｅ ｔｏ ａ ａ ｔ ｃ ｎ ｑ ｅ ｔ ｈ ｓ ｔ ｒ ｈ ｕ ｅ ｔ ｃ ｎ ｑ ｅ ｉ ｈ ｎ ｘ ｒ ｂ ｅ ｒ ｎ ｆｔ ｅ ｄ ｖ ｌ ｐ ｎ ｆｄ ｔ ｅ ｈ ｉ ｕ ．Ｉ ａ ａ ｖ ｎ ａ ｅ ｏ ａａｄｇ ｉ ｇａ ｄｄ ｔ ｎ ｌ ｓｓａ ｄｄ ｃｓｏ ｋｎ ｄ ａ ｔｇ ｎ ｄ ｔ ｉ ｇｎ ｎ ａ ａａ ａ ｙ ｉ ｎ ｅ ｉｉｎ ｍａ ｉ ｇ．ａ ｄｉ ｅｅ ｓ ｒ ｏ ｘ ｒ ｃｉ ｇｕ ｅｕ ａ ｎ ｓｎ ｃ ｓ ａ ｙ ｆｒｅ ｔａ ｔｎ ｓ ｆ ｌ — ｄ ｔ ｒ ｍ ｕｔｆ ｒｏ ｓｉｆ ｒ ａｉｎ．Ｉｓａ ｐ ｉａ ｉｎ ｃ ｎ ｉ ｒ ｖ ｈ ｅ ｉｉｎｍａ ｉｇ ａ ｉ ｔ ｆｈ ｓ ｉ ｌ ｄ ｎ ａｆｏ ｍ ｌｉ ｉｕ ｏ ｍ ｔ ａ ｎ ｏ ｔ ｐ ｌ ｔｏ ａ ｍｐ ｏ ｅｔ ｅｄ ｃｓｏ ｋ ｎ ｂｌ ｙｏ ｏ ｐｔ ｍｉ ｃ ｉ ａａ ｉｔａ ｏ ．ｍａ ｅ ｔ ｅｈ ｓ ｉ ｌ ｏ ｅ ｃ ｍｐ ｔ ｎ ． ｓｒ ｔ ｒ ｋ ｈ ｏ ｐｔ ｒ ｏ ａ ｍ ｅｅ ｔ
数据仓库技术在医院决策支持系统中的应用
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
的 医院决策支 持 系 统 框架 的基 础 上 细 探讨 了该 ， 详 系统 中数据仓 库 的设 计 方法 和过 程 ， 给 出了 具 体 并
的实现 步骤 ．
和统计 图 的生成等 ．
１ 医院决策支持系统的框架结构
系统 采用 的是基 于 Ｄ ＋Ｏ Ａ Ｗ Ｌ Ｐ＋Ｄ 这一 新 型 Ｍ 框 架结 构． 中 Ｄ 实 现 数 据 的存 储 、 其 Ｗ 组织 与管 理 ，
可以看出， 数据仓库在整个决策支持系统中的 作用至关重要 ， 是实现联机分析处理和数据挖掘的
收 稿 日期 ：０ ９—１ ２ ２０ ２— ０
作者简介 ： 磊（９ １一）， ， 俞 １８ 女 安徽合肥人 ， 硕士， 安徽 中医学院医药信息工程学院教师； 杨松涛（ ９ ０一）， 硕士 ， １６ 男， 副教授 ．
近 年来 ， 内医疗市 场竞 争 日趋 激 烈 ， 会对 医 国 社 疗 质量 、 医院工 作效 率和 服务 质量 的要 求越 来越 高 ．
基 础．
２ 医院决策支持系统 中数据仓库的设计
数据仓库的设计包括需求分析、 主题 确定和数
据仓 库建 模 ． 求 分 析就 是 确定 系统 的使 用 者 所关 需
ＯＡ Ｌ Ｐ集中于数据的分析 ， Ｍ则致力于知识的 自动 Ｄ 发 现． 具体 结构 如 图 １所示 ， 为 四层 ． 分 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、 院信息 以及一些外部数 住
临床数据中心CDR在医院的五大应用
临床数据中心CDR在医院的五大应用临床数据中心通常称为临床数据存储库（clinical data repository，CDR），是一个通过标准信息表达和临床术语支撑的临床数据库，集成了来自医院不同临床信息系统的业务数据，实现多个业务域之间临床数据的存储。
CDR的基本功能应当包括基本查询、数据分析和决策支持3个层次，其中对于数据的查询和检索是最基本的应用。
同时在海量数据的基础上，医学科研活动离不开大量病历的总结、分析、提炼和管理。
在日常医疗服务过程中，制度化、流程化地将电子病历数据及时汇集到CDR，通过医院CDR上开发的各种服务为临床医疗活动提供科学智能的数据支持，实现临床知识库的建立。
电子病历检索根据辅助诊断或科研教学的需要，CDR提供可授权的检索病人病历的功能，用户自定义列表检索条件，根据病人基本信息、诊断、症状、治疗结果等对符合条件的电子病历进行检索，用类似于Google的电子病历搜索引擎对自然语言进行分析，获取结果列表。
通过不同的检索条件取得相关的病历资料。
在相关检索中，通过隐私和安全保护措施，对病人的敏感信息严格保密，所有从系统中取得的病历资料都将隐去病人的一般身份信息，主要为姓名、住址、电话等，并且所有的查询都将记录成日志，可追溯。
电子病历共享（一）病人主索引由于病人数据存在于医院多个应用系统中，病人有多个不同的身份标志，病人的数据不是连续的、完整的，甚至不是正确的，跨系统、跨机构的诊疗服务无法关联。
需要为病人建立唯一的主索引把在不同系统或相同系统中所注册的各种ID关联到同一个真实的病人，以给医生呈现完整的病历记录。
（二）电子病历浏览器CDR的数据来源于各应用系统，但又独立于各应用系统，通过临床数据浏览器可对外提供统一的病人诊疗数据视图，并嵌入到各应用系统。
实现以病人为中心的浏览方式，从时间、诊疗事件、主要疾病和健康问题3个维度展现病人的健康状态和临床记录。
主要包括主要资料、家庭信息、健康摘要、主要问题、健康档案（CDA 文档）、用药记录、健康指标等。
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数据仓库技术在医院信息系统中的应用
本文介绍了数据仓库技术的发展历程及特点，对数据仓库技术在医院信息管理平台的应用进行了分析，并对医院信息平台使用数据仓库技术提出了建议，为数据仓库技术在医院的建设及使用提供了一定有价值的参考。
标签：数据仓库；医院信息；应用
数据仓库可为所有类型的数据起到支持与集合作用，也是企业发展过程中对决策定制必须要用到的。
数据仓库作为独立的数据存储，对企业业务报告进行分析以及作出决策等提供一定支持，对业务流程、所花费成本以及质量等进行控制的一种系统。
1 数据仓库技术
数据仓库由数据仓库之父比尔·恩门（Bill Inmon）于1990年提出，主要功能是将组织透过资讯系统之联机事务处理（OLTP）经年累月所累積的大量资料，透过数据仓库理论所特有的资料储存架构，有系统的进行分析整理，以利于各种分析方法如联机分析处理（OLAP）、数据挖掘（Data Mining）的进行，并进而支持如决策支持系统（DSS）、主管资讯系统（EIS）的创建，帮助决策者能快速有效的从大量资料中，分析出有价值的资讯，有利于决策拟定及快速回应外在环境变动，帮助建构商业智能（BI）[1]。
数据仓库技术主要对数据库中获得的信息进行研究和分析，以找出解决方法，因此，数据仓库最大的特点就是具有集成性、稳定性和实时性。
2 数据仓库的特点
数据仓库最大的特点就是可以在数据库存储大量数据的情况下，还可以对数据进行深度挖掘，以对企业在决策问题上提供支持。
数据仓库同其他系统大型数据库不同，数据仓库存在的最主要目的就是为企业所得数据进行分析与查询，以为企业提供数据依靠，所以在所用的存储量上较多。
数据仓库为了能为企业提供更多前端应用服务，在其实际应用过程中还存在以下几点特点：
2.1对数据仓库要求效率过高数据库对数据进行分析也是有其规律的，分别按照年、季、月、周、日为周期对数据进行分析。
以日周期为例，对数据仓库的要求上尤其高，要求其分析数据的频率能够在客户所要求的时间内得出结果。
但对于大型企业来说，每天企业所涉及的数据量非常多，如果数据仓库使用不恰当则会延误客户的需求，进而给企业造成影响。
2.2对数据质量要求严格数据仓库所收集到的各种信息必须保证准确，如果在某一数据或者某一代码中出现错误，那么往往就会造成部分数据失真。
在数据仓库实际使用过程中所涉及环节较多，且内容复杂，因此，在为客户所提供的数据信息上仍会有错误数据存在，使客户作出错误的判断，进而对企业造成损失。
2.3擴展性数据仓库技术可以将企业多年积累的数据唤醒，不仅为企业管理好这些海量数据，而且挖掘数据潜在的价值，从而成为企业运营维护系统的亮点之一[2]。
基于数据仓库的决策支持系统广义的说主要由三个部件组成，数据仓库技术，联机分析处理技术和数据挖掘技术，其中数据仓库技术是系统的核心，很多数据仓库系统在最初的设计过程中就以存储空间大、运行机制复杂等为目标进行架构。
这是因为所设计的数据仓库本身所存储数据较多，在使用中避免反复升级和扩展，在未来几年间可以得到稳定利用。
而且，为了使数据仓库中能够对数据缓冲上有足够时间，在数据仓库设计时就将数据过多运行慢的因素考虑进去，所以在数据仓库中设计一些中间层用以解决这类问题。
2.4面向主题其他数据库在处理数据的时候所有业务系统之间都是单独运作的，而数据仓库对数据处理时则是根据主题进行分析的。
在数据仓库中，将企业信息系统中的各项数据综合管理，并进行分类进行分析和使用。
3 数据仓库技术在医院信息管理平台的应用分析
我国医院信息化建设主要分为患者医疗信息、医院管理信息以及医院经济信息。
使用数据仓库的目的就是为了能够在医院日常经营活动中将医疗问题、经济问题以及管理问题能够通过电子化的方式进行管理，能够提高医院在管理工作上的效率，对医院运行发挥着重要作用。
但是，纵观现今医院在数据库的使用上仍以传统数据库为主，而现在患者病例以及医疗设备、仪器上的数字化，还有在医学影像系统上的广泛应用，对医院所使用的传统数据库来说受到极大限制，根本无法满足现今医院对数据库的需求[3]。
目前国内很多大医院在医学信息技术上有了很大提升，尤其是在医院资源管理、质量管理、经营管理、财务管理等方面上的数据都可以通过数据库进行积极利用。
通过对数据库中历史数据的记录，再结合患者的病例情况，两者结合能够将相同类型的病例通过模型的方法建设出来。
通过对病例模型的构建，能够及时的对这类患者作出针对性强的解决方案，以此促进医院服务质量的提高[4]。
4 数据仓库技术在医院信息系统中的使用建议
医院信息管理系统的构成医院信息管理系统（HIMS）是各类处理医院医疗数据的软件总称。
信息管理系统中包含了医院多个业务系统，并在信息管理综合应用平台上将收集到的信息放到数据仓库进行处理，然后对所得数据进行分析与数据深挖掘。
通过这种方式可以将医学数据统计的报告以自动决策报告系统的方式呈现出来，有效促进了医院对信息管理系统的应用。
只有所建立的数据库或者数据仓库能够在设计过程中对构架设计上非常严密，并且能够兼容更多数据信息，才可以准确地处理信息管理工作的目标，并给与临床诊疗与行政决策最大支持[5]。
4.1明确医院数据仓库系统建设的应用原则医院信息化建设从信息系统的功能上可分为业务信息系统、分析决策信息系统以及管理信息系统三大类。
一方
面，医院对信息化建设过程中对数据仓库的构建上应以适用性为主，能够将医院日常的数据进行传递、存储、共享，以电子化和网络化的形式对所有信息进行保存；另一方面，医院管理层要充分利用数据仓库和数据挖掘技术工具，分析理解、获取数据库中有价值的知识和信息，从而提升医院的经营管理水平与科研水平。
4.2掌握数据挖掘技术的基本流程对数据挖掘技术的流程操作上可以选择合理的方式进行操作，如对目标确定、数据准备之后就可以在可视化条件下进行操作，这对数据挖掘系统如何使用以及解释能力都起到重要影响。
4.3排除制约因素各个医院在信息系统数据结构上都存在一定差异，因此对医院的数据进行挖掘的话非常困难。
只有在各医院在临床信息上能够统一，才可以对建设结构化的临床信息。
4.4深入挖掘患者的综合信息对于患者病例记录问题，在信息系统中可进行信息挖掘技术，将病例进行数据分析，对患者潜在的综合信息挖掘出来，以对患者相关数据进行分析，为医院决策分析服务。
4.5医院绩效考核应用利用HIMIS下的医疗工作量、医疗质量、财务数据、人力数据、成本数据等综合指标，定期考核各科室、各医务人员的绩效情况，为合理人员配置、合理金分配、职称考评等方面提供依据[6]。
4.6医疗质量分析医疗治疗找出评价医疗工作质量的影响因素，主要是能反映科室工作效率、所取得的经济效益以及病患治疗情况。
可借鉴灰色关联分析法对正常值以外的病例进行分析、提示，能够在住院过程中进行实际监控，能够提升医疗费用的透明化，提高患者对医院的满意度。
参考文献：
[1]王珊.数据仓库技术与联机分析处理[M].北京：科学出版社，1998.
[2]高岚.医学信息学[M].北京：科学出版社，2007.
[3]苏新宁.信息检索理论与技术[M].北京：科学技术文献出版社，2004.
[4]刘建辉.对医院管理信息化建设的基本认识[J].中国卫生事业管理，2008，28（6）：426.
[5]郭庆，谷岩.数据挖掘技术在医院信息系统的统计分析与决策中的应用[J].中国医疗设备，2010，25（5）：64-67.
[6]赵宁，金新政.区域卫生信息系统集成化探讨[J].中国卫生质量管理，2009，12（4）：53-55.。