关于医院信息化建设中数据仓库技术的应用研究

发布时间：2020-03-02

　　互联网环境下，医院进行信息化建设的过程中，可利用数据仓库技术反映医院医疗服务中的历史变化情况，以数据仓库技术提高医院的运营管理能力。本文首先对医院信息化建设的实际要求加以明确，进而探讨医院信息化建设中的数据仓库技术应用策略及应用方法，从而有效提高医院的医疗服务质量及服务水平。

　　随着科学技术的不断发展，计算机技术与信息技术已经在人们的生产生活中占据愈发重要的作用，以信息技术为支撑的数据量呈爆炸式增长，通过数据信息的合理运用，作为历史情况分析的数据支撑，判断用户需求变化趋势，也可作为预测用户未来行为的基础数据。

　　一、医院信息化建设要求

　　现代化医院大多采用数据化医疗管理及服务方式，在这个过程中会产生大量医疗数据信息，这些医疗数据信息的覆盖范围也非常广，可通过计算机实现数据信息的聚集，通过数据信息统计分析了解人们的实际需求。另外，医院的数据信息并不仅仅是文本数据，还包括各种超声成像等音频及图像数据资料，数据结构的多样化，也要求人们通过高效的技术手段及硬件设备进行数据处理，以充分发挥这些多样化数据信息的巨大价值。医院每天产生的规模巨大的数据信息，在信息化环境下，这些数据信息价值参差不齐，且包含大量的噪音信息，要想充分发挥网络环境下数据信息的真正价值，就需要在海量数据中进行深入的数据挖掘，以提炼对自己真正有价值的信息，通过真正有价值的算法保证数据挖掘与提炼的有效性。

　　网络环境下，医院的数据信息产生速度极快，实时生成的大量数据信息，需要进行及时传输与高效分析，一旦数据信息没有被及时挖掘，则可能很快失去效用。因此，在医院信息化建设中，对于数据技术的应用，应当采用更加有效的算法，以避免这些信息变成无效信息，提高信息数据的处理效率与利用价值。

　　二、医院信息化建设中的数据仓库处理技术

　　(一)数据分析挖掘技术

　　医疗数据含有巨大价值，在医院的信息化建设过程中，需要充分利用各种数据技术，实现对于医疗数据的有效挖掘与深入分析，切实发挥医疗数据信息的真正价值。在这个过程中，要充分保障数据信息的真实性与数据提炼的精准性，有效避免重复信息及冗余信息，突出信息收集与信息处理的及时性与时效性。在处理突发事件时，需要采用大量的历史医疗数据，作为数据分析的基础与依据，但许多情况下，历史医疗数据分析的科学性不足，需要以先进的算法及强大的运算能力进行信息优化，保障信息捕捉与信息提炼的有效性。信息化建设中的医院数据信息系统，采用了网络化与数据化技术，通过简单操作即可获取大量信息，在这些信息中，不乏垃圾信息与噪声信息，因此需要对这些信息加以鉴别与挖掘，排除不重要信息，保证信息收集与推送的高效性。

　　(二)可视数据信息技术

　　医院的诊断与治疗过程中，可能会采用可视化成像等技术手段，也因此而产生大量医疗图像资料，数据结构呈现出多样化态势。为充分发挥这些可视化数据信息的巨大价值，许多医院通过对图像特征加以提炼，增加文字描述，将图像转换为文本，或者将文本信息转换为可视化图像，以更加清晰、更加直观的方式体现医疗数据信息的巨大价值，以便于数据提炼与数据挖掘。通过对可视化数据信息的融合与挖掘，保证信息数据的高层次匹配，凸显信息的可用性。

　　医疗数据信息可作为分析病患情况、提炼用户行为的重要依据，可进行有针对性的医疗数据的推送。在进行用户信息及用户行为的提炼与读取时，可通过网络途径进行代码嵌入，用于用户行为进行在线采集，具体的用户行为包括检索、点选、下载、登录、分享及浏览等，具体到每个网页的用户停留时长，用以实现对于医疗数据的高效、精准分析，可迅速掌握用户行为。

　　(三)数据仓库技术应用

　　以A医院为例，该院很早就开始进行信息化建设，并且在2014年1月份开始利用数据仓库技术作为医院信息化建设的技术支撑。为充分明确医院信息化建设的实际需求，在正式采用数据仓库技术之前，通过访谈及反馈收集等方式，了解门诊病患对于医院医疗服务的满意度。采用数据仓库技术进行医院信息化建设的过程中，可首先对数据仓库的运行环境加以设定，具体的技术运行环境为客户 /服务器结构。

　　分析用户实际需求，采用数据仓库技术实现数据信息的有效组织。这一过程中，首先进行主题确定，对单一病种的特征加以分析，具体涵盖各种单一病种的治疗方案，治疗费用及治疗时长等信息。进行数据分析模型构建时，主要采集与医院管理决策切实关联的数据信息，以联机分析处理原则就数据信息采集与仓库模型建立结果加以记录。

　　完成数据仓库模型建立之后，可充分利用数据模型进行数据信息的收集与提取，通过SQL2000实现数据信息的有效转换，并通过Visual Basic编程语言对DTS数据转换服务加以实现。在提炼其中数据信息的过程中，需要首先对目标数据源加以搭建，对数据仓库模型进行参考，生成可供数据查询的SQL程序包，向数据库事实表提供数据库信息。完成数据信息提炼，可创建数据表，通过数据分析方式，创建多维数据集，通过多维数据集，实现对于事实表的数据挖掘。

　　(四)数据仓库基础建设

　　数据仓库技术应用过程中，其中地方数据信息是以宏观分析主题为导向的，以数据仓库模型的构建，实现宏观分析主题的定义，将宏观分析主题作为数据仓库技术应用的第一目标，并通过以下流程实现数据准备。首先，对宏观分析主题加以确定，合理搭建数据结构，基于数据仓库，搭建事实表及维度表，合理调整数据仓库表的相关连接表。

　　其次，基于医院信息系统，结合外部数据源的相关数据信息，利用数据仓库技术进行外部数据源数据的处理。搭建数据仓库模型，以医院业务运行系统为基础，通过数据挖掘技术实现数据仓库数据的挖掘与处理，合理选择相应参数，生成主题数据仓库模型。通过联机分析处理技术实现以不同数据参数为基础的主题模型的对比与测评。在这一过程中，合理建立最优化的技术模型，采用业务语言对最优模型进行描述，以迭代软件工程对最优模型加以不断优化与修整，确保最终的最优模型达到技术应用标准。数据仓库技术的应用中，需要基于数据仓库进行相关知识的挖掘及数据规律的总结，利用该模型，有利于发现数据仓库规律。

　　(五)数据仓库功能建设

　　利用数据仓库技术对病患结构进行有效分析，通过数据仓库功能对医院门诊及住院病患的具体结构进行有效分析，针对不同结构及不同类型的病患提供针对性的医疗服务，有效提高医疗服务质量及服务水平，提高服务效率，增加门诊量及收容量。利用数据仓库技术对病患的就诊时间加以分析，明确门诊病患就医时间结构及时间分布，减少病患的就医障碍与就诊时间。以数据仓库技术分析医药费用构成，从医院、科室、岗位、病患等各种角度，有针对性地对药物费用比重加以有效控制。除了对病种进行分析之外，还可以进行成本效益的数据分析，通过数据仓库技术实现各个系统的数据有效集成，全面分析医院的成本效益，挖掘医院业务利润波动趋势与规律。医院在开展信息化与数据化建设的过程中，可采用数据信息系统，有效融合数据仓库技术及联机分析处理技术，以数据仓库技术为基础，建立医院信息系统，以该信息系统为支撑，面向及医疗业务层，实现对于日常业务的有效处理。

　　信息时代，在医院的信息化建设过程中，可充分利用数据仓库技术以有效评估医疗数据，以医疗数据为医院的决策与业务开展提供数据支撑。在利用数据仓库技术推动医院信息化建设的过程中，需要充分考量医院数据信息的特殊性性与巨大价值，结合数据挖掘技术、数据仓库技术等技术手段，建设数据仓库。

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