数据仓库技术在医院病案统计中的应用

点赞:11743 浏览:47612 近期更新时间:2023-12-30 作者:网友分享原创网站原创

【摘 要 】 就医院病案统计中采用现代数据仓库技术重要性展开探讨.选择医院病案统计资料,分析现存问题,并加强数据仓库技术的应用,回顾分析相关优势.目前医院信息系统中,国内数据挖掘技术、数据仓库尚在起步阶段,有广阔发展空间,应用数据仓库对提高医院整体医疗水平和怎么写作质量,促使医院信息利用的完善有非常重要的意义,为医院决策和管理提供了有力参考依据.

【关 键 词 】 数据仓库技术; 医院病案统计; 应用研究

中图分类号 R194 文献标识码 B 文章编号 1674-6805(2014)16-0153-02

医院病案统计管理随新形势下现代医学发展进程,已成为一门学科,在医院管理体系中发挥着信息交流枢纽的作用,其重要性已被引起广泛重视.临床医疗实践以病案信息资源为原始记录,是医务人员正确诊治疾病及预后的全部总结,其质量的好坏对医院日常工作所取成效和管理水平有决定性作用,统计分析病案信息,获取可供统计的原始数据,在医院和医疗管理部门决策制定中发挥前瞻性参考作用[1].但随着HIS系统在医院的运营,查询分析复杂性增加及系统数据量增大,统计查询速度明显减慢,对高效率的要求无法满足,找寻一种有效的解决方案是改变此种状况的关键.数据仓库技术具集成性、时变性、变向主题性、非易失性特点,对决策有支持作用,在医院病案统计中有广泛应用前景.本次研究就相关内容展开研究,现总结报告如下.

1.医院病案统计存在问题分析

1.1 历史数据利用受限

因HIS系统通常在日常事务处理中应用,作用针对OLTP系统数据库发挥,为满足处理事务速度,且在系统数据量显著增多的情况下,现有系统与历史数据脱离,历史数据应用受限,无法提供给决策者直观分析现有和历史数据的图表,对工作的开展造成了一定影响[2].

1.2 查询及统计速度缓慢

在系统数据量不断增大的情况下,明显增加了HIS查询、统计的复查性,速度明显减慢,进而影响操作效率.

1.3 报表形式单一

传统对OLTP怎么写作的数据库,组织方式相对单一,对数据处理决待分析及多样性需求无法满足.历史数据应用传统方法及事务型数据库系统的统计报表分析,阻塞了有效利用的实现[3-4].

在上述不同因素共同作用下,病案统计信息相关利用度明显受到影响,病案诊治中,病案信息具参考价值,除在教学示范科研中应用外,还用作论文写作参考.

2.数据仓库技术核心作用

对传统数据库系统作用展开探讨,在数据统计分析操作过程中仅能完成日常数据报告及动态原始数据,不能完成辅助决策和数据分析工作,而数据仓库在数据挖掘技术和数据分析方面占有较大优势.解析传统数据库技术特点,在组织方式上,较为单一,其作用仅适合在操作型事务处理中发挥.此外,研发和应用数据仓库,在一定层面上促使操作型环境与分析型环境分离,显著减轻了操作型数据库负担,而数据仓库技术,使数据统计分析速度明显提高[5-6].数据仓库为联机实施数据处理操作、访问并对某个特定主题展开分析,从多种数据、多个维度综合程度通过直观的方式展现结果给用户,并非简单存储数据,而对数据有再组织功能.


3.应用数据仓库技术特点

3.1 建立数据仓库

设定数据仓库运行环境、操作系统,可选择企业版产品,为VB开发程序语言,展现工具为BO,CPU硬件实现环境,硬蛮IBM 80 G,内存512 M.三层客户/怎么写作器结构为:数据仓库-OLAP分析怎么写作器-WEB怎么写作器-前端展现工具[7].

3.2 数据仓库模型建立

建立模型需分析需求,按决策分析主题由数据仓库对数据进行组织,仅需对决策分析所需的数据库中部分事务处理数据提取,如正确确定主题,对单病种特点展开分析,即单病种治疗方案的制定、所花费医疗费用、平均住院时间、医生对医疗经验的总结等,提供缩短病程、降低患者医疗负担、获得最佳治疗方案、保障医院效益的条件.仅需提取医疗费用、疾病诊治统计表,无需提取无关表格如职业来源等.在模型建立过程中,无需采集与决策无关的数据,参考OLAP原则,描述事件相关因素,明确属性,准确记录[8-9].

3.3 提取数据

建立数据仓库模型后,即面对数据提取工作,即依据数据仓库要求,对外界数据源中的数据进行收集并提取,在此种情况的操作系统中,包括三种数据提取方法,即取DTS数据转换怎么写作在SQL 2000中应用;存储过程详细于ORACLE上填写,提取数据相应置于ORACLE设计的临时表空间,再细致转存至SQL 2000怎么写作器;将获取的数据在PB系统数据管道作用下,向SQL 2000怎么写作器提出,数据采用第一种设定的方案方案获得,通过VB编程的应用实现DTS,在抽取数据过程中,首先对目标数据源与数据源建立,后事实表、维表创建相关工作在目标数据源怎么写作器中统一完成;参考模型,再生成SQL数据查询相应程序包,后执行,向数据库中的事实表和维表提供源数据库数据,源表大小对数据提取时间有决定性作用[10-11].

3.4 多维数据表创建、分析

提取数据后,数据仓库的创建过程未完成,还需创建,对多维数据集分析的过程.对各个星型结构中的维表和事实表进行连接,是多维数据集生成的过程,以获取相应多维数据表,后各角度预计算均在上述操作基础上完成,对计算结构进行存储,进一步形成多维数据库,含两种生成方法,其一为采用多维数据集编辑器或多维数据集向导,应用此主法为多维数据集指定事实数据表、数据源、维度和度量值,多维度应用数据仓库新产品软件处理;其二为多维数据库采用程序设计方法完成,处理多维度数据后,OLAP可为分析者提供过去及现在状况,但无法分析潜在事务间的联系,需行数据挖掘处理[12].

3.5 数据挖掘特点总结

包含多种数据挖掘方案,使用频率较高的为统计分析方法、可视化技术、模糊教学方法等,因各方法操作原理存有差异,故结果有所不同,但均可从不同侧面、方位、角度反映事务本质.应用统计分析方法和可视化技术,参考数据仓库数据,进一步挖掘不同疾病、不同年龄段的平均医疗费用、治愈所需时间、临床总有效率等,并了解不同疾病在分布特点上的差异.此外,可应用粗糙集、神经网络等算法,对数据库中病理记录进行挖掘,参考国际疾病相关编码标准、疾病在病案中的特征,构建疾病分类模型,总结有儿治疗方案.此外,还可通过序列模型应用,挖掘病情预测情况,为预防提供参考依据. 目前医院信息系统中,国内数据挖掘技术、数据仓库尚在起步阶段,有广阔发展空间,应用数据仓库对提高医院整体医疗水平和怎么写作质量,促使医院信息利用的完善有非常重要的意义,为医院决策和管理提供了有力参考依据.

数据仓库技术在医院病案统计中的应用参考属性评定
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