【目的】区域人口健康信息平台是区域卫生管理决策的中枢,其数据主要来源于区域内人口健康信息的三大基础数据库。构建顺应“大数据”时代特色的区域卫生管理决策支持系统,能够挖掘纷繁复杂的数据背后隐藏的规律和特征,为决策者提供科学合理的依据。【方法】本文运用文献研究法、专家咨询法、对比分析法等研究方法,对卫生管理决策支持信息系统的研究现状进行了分析与了解,对健康医疗大数据的来源和数据特征进行了深入剖析,设计出基于健康医疗大数据的决策支持系统框架。围绕大数据时代下的区域卫生信息平台,针对卫生信息平台的异源异构的数据进行收集和处理,提出了一套基于Spark大数据平台的解决方案,并运用Spark大数据平台的关键技术和统一建模语言进行了系统模型库设计和系统需求分析,并结合具体应用场景利用SparkR进行了展示。【结果】本文运用大数据平台技术,基于区域人口健康医疗大数据,做了以下研究,研究结果如下:1.对大数据环境下的区域卫生管理决策支持系统进行了详细的需求分析和功能结构设计。将区域卫生信息平台的需求分为功能模块和业务模块两部分进行剖析:公共卫生、医疗服务、基层卫生、医保管理和药品管理五个基本业务模块,查询监管模块、绩效评估模块和预测规划三个功能模块,为设计卫生决策支持系统设计提供支持。2.对大数据决策支持系统涉及到的关键技术和核心理念进行了梳理和学习。对构建系统的功能模块涉及到的大数据处理技术进行了研究学习,选定了适用于HMDSS的大数据关键技术组合。这些技术包括分布式存储(HDFS,Hadoop Distributed File System)技术、NoSQL(Not only SQL)数据库技术、大数据挖掘技术和可视化技术等。3.根据医疗卫生大数据决策支持系统的具体业务需求,完成了系统的总体设计、逻辑设计和模型库设计。基于统一建模语言对数据存储模块、数据预处理模块和数据类型进行了设计,最后利用Spring和Java DAO接口实现系统决策模型的需求和设计。4.在对系统设计的基础上,对区域卫生决策支持系统部分应用场景进行了模拟分析,在此基础上,结合SparkR和JavaDao对决策支持系统部分功能进行了设计和系统模型进行了封装。【结论】本研究基于区域人口健康信息平台的健康医疗大数据,完成了基于Spark大数据平台的区域卫生管理决策支持系统的框架设计。基于健康医疗大数据的区域卫生决策支持系统利用大数据技术和平台为决策者提供实时、可视化的决策依据,相比以往决策支持系统更适应“大数据”时代决策的需求。