论文部分内容阅读
摘要：目的：为院长正确决策，医疗质量评价，医院等级评审，医院管理流程优化等提供数据支持。方法：通过ETL，CDC等多种技术抽取生产数据库的数据，构建基于Oracle数据库的数据仓库。然后基于数据仓库的数据进行分析，对生产数据库和在线业务系统不产生影响。结果及结论：医院决策支持系统的研究和实现将改变医院管理现状，提高医院管理水平和效率，促进医院健康发展。
关键词：医院管理;决策系统;数据仓库
中图分类号：R-058 文献标识码：A
文章编号：1009-3044（2019）32-0011-03
1背景
随着信息化不断发展，对医院信息化建设要求越来要高。多年来，医院在信息化建设方面进行许多探索，实现不同程度的信息化。医院信息化建设极大地提高医院运行效率，为医院能更好地服务病人提供保障。
现在，国内大型医院都有比较成熟的信息化系统，医院内实施有HIS，LIS，PACS，EMR，OA，临床路径等系统。对系统进行集成，从业务系统查询报表，进行统计，统计结果可以为医院管理提供数据支持。但是从系统进行查询报表存在许多问题，首先各个业务系统的统计口径不一致，导致查询出的报表结果存在很大的差别。其次，在业务系统中不能统计时间过长，否则，会影响业务系统的使用。最后，各个系统账号和密码不同，如果要进入不同的系统，操作频繁。因此，一套既能满足业务部门的业务需求，又能为院长提供决策支持的系统显得尤为重要。医院决策支持系统可以查询所有想要的信息，而不必登录多个系统。医院决策支持系统拥有集中，统一，宏观的操作界面，更加简洁，人性，满足院长需求。
2系统设计
2.1系统架构
医院决策支持系统可以基于多层架构实现，在业务层，是医院已经应用的各种业务，包括HIS，ERM，LIS，RIS，PACS，手术，麻醉，体检，人事，财务，人工管理以及其他业务系统。各个业务系统每天运行，运行过程当中，产生各种运行数据，这些数据保存在各自系统的数据库之中。每种业务系统使用的数据库不尽相同，包括Oracle，SQLserver，DB2，My SQL，Sybase，Cache等多种数据库。系统架构如图1所示。
医院决策支持系统在后台基于大型数据库Oracle，构建数据仓库。利用ETL，CDC等多种技术从各个业务系统中，抽取各种数据库中的源数据。通过这种方式，所有的数据查询与检索都基于构建的数据仓库，不占用各个业务子系统的生产数据库资源，因此不会影响医院业务系统的运行效率。
2.2数据仓库
对医院中已有的业务系统和信息系统中分散的数据库，进行数据抽取，清理，经过加工，汇总和整理，从而构建医院决策支持系统所需要的数据仓库，利用这种方法消除源数据库中数据的不一致性，从而保证数据仓库内数据的一致。通过数据仓库，为前端查询和分析作基础。数据仓库中的数据随着时间变化，但同时大量数据保持相对稳定。
医院决策支持系统中数据仓库的架构已经非常成熟，首先利用Flume进行数据采集，采集的数据经过处理后被存储下来，然后利用Hive，MR，SparkSQL等技术进行数据的分析和计算。分析和计算得到的有用的结果共享，为报表应用提供数据。医院决策支持系统中，主要对数据进行查询操作，没有数据库的增加，删除，修改操作。
數据仓库设计中，首先要根据医院的需求确定主题域的边界，在医院决策支持系统中需要提供的主题有：综合运营主题，门诊主题，住院主题，手术主题和临床路径主题。确定主题域后要确定各个主题的量度，综合运营主题需要考虑的指标包括：门急诊收入，住院收入，门诊人均费用，住院人均费用，住院耗材，门诊耗材等。门诊主题需要考虑的指标包括：门诊预约类型，门诊量统计，门诊病人来源，门诊费用分类等。住院主题需要考虑的指标包括：床位资源，医疗组，平均住院费用，平均住院天数，药占比等。手术主题需要考虑的指标包括：手术例数，出院手术占比，手术分级占比等。临床路径主题包括：使用率，入径率，完成率，变异率等。
2.3ETL
ETL技术将数据从来源端经过抽取，交互转换，加载至目的端。医院中各个业务系统中的数据经过抽取，清洗，转换后加载到数据仓库。形成标准统一的数据集合，为医院决策提供分析依据。
在ETL设计中，主要分为三个部分。数据抽取，数据清洗转换，和数据加载。ETL实现的方法很多，其中有ETL工具，SQL方式实现以及两者结合的方式。当数据抽取的时候，对于与数据仓库相同数据库系统的数据源，抽取的方式采用两者之间建立链接关系的方式即可。如果数据仓库和数据源的数据库系统不同，可以通过ODBC方式建立数据库连接。对于文件类型数据库，需要利用数据库工具导入指定数据库，然后从指定数据库进行提取。对于数据量巨大的数据库系统，采用增量更新的方式进行抽取。
抽取后的数据需要进行冲洗和转换，对于不完整的数据，首先将其选择出来，然后对缺失部分进行补充完整，然后再写入数据库。对于错误数据，通过SQL语句查询，交给医院业务部门修改后，再进行抽取。对于重复数据，删除重复部分，然后进行抽取。有时候，对不一致数据还要进行数据转换，这是一个不同业务系统数据整合的过程。有些业务系统的数据非常详细，但是数据仓库并不需要如此详细的数据，因此业务系统的数据需要按照数据仓库粒度进行聚合。ETL需要记录运行日志，日志包括执行过程日志，错误日志和总体日志。如果ETL运行出错，可以向系统管理员发送警告。
2.4CDC
CDCESJ是一种增量数据采集的解决方案，这种技术是在or-aele数据库中使用的，这种技术可以识别上次提取后发生变化的数据。CDC技术结构基于发布者和订阅者模型，发布者可以捕捉系统中变化的数据，订阅者从发布者得到变化的数据。在Oracle系统中，CDC拥有一个发布者和多个订阅者。 CDC拥有两种模式，同步模式和异步模式。在同步模式中，CDC可以实时的捕获业务数据库中数据的变化，并将变化的数据存储到变化表中。异步模式中，读取日志记录来捕捉变化的数据。
3系统实现
医院决策支持系统分模块实现了不同的功能，其中包括综合运营指标，门诊运营管理，住院运营管理，手术统计分析，临床路径管理五个大的功能。综合运营指标有医院主页数据视图，医院就诊患者地区分布;门诊运营管理包括门诊科室主页，医院门诊病人总体分析，科室门诊业务分析，科室门诊手术分析;住院运营管理包括科室住院業务分析，病区住院业务分析，HIS病区住院业务分析，医疗组住院业务分析，科室住院收入分析，病区住院收入分析，HIS住院收入分析，医疗组住院收入分析。手术统计分析包括按病区手术统计，按医疗组手术统计，按科室手术统计;临床路径管理包括科室临床路径统计和病区临床路径统计。医院决策支持系统如图2所示。
在医院决策支持系统主页界面可以看到门诊统计信息，其中包括：门诊量，门急诊收入，人均门诊费用，门诊耗材占比，门诊药占比。门诊信息统计如图3所示。
住院统计信息，包括住院病人，人均住院费用，住院药占比，耗材占比，住院收入，平均住院天数以及手术例数。住院信息统计如图4所示。
为满足不同的需求，还可以将门急诊和住院信息进行合并统计。综合信息统计如图5所示。
4系统效果
医院决策支持系统实施后，对医院管理帮助效果显著。医院管理层可以随时监管医院医疗，护理，行政等运营情况，为医院精细化管理提供了有力的数据支撑。1）通过医院决策支持系统可以及时发现医院存在的问题，即使采取有效措施进行改正，使得医院可以持续，健康平稳的运营。2）医院决策支持系统可以帮助提高医院的运营效率，降低医院的运行成本，使得医院节省不必要的开支，增加医院利润。3）医院决策支持系统还可以提高医院医疗水平，帮助院领导即使掌握门诊，病房等等关键部门的整体信息，以便于对医院医疗资源进行科学合理的分配。41医院决策支持系统集成了全院所有相关信息系统形成统一数据仓库，构建基于运营管理，绩效考核，质量控制，目标管理，物价监管的多维数据分析，为院领导提供全院级的宏观管理，为临床科室主任提供科室及医疗组的综合分析，真正地做到医院管理有目标，科室主任有监管，医疗组长有改进的全方位决策。
5结束语
信息化的发展，促进医院数字化，智能化建设。医院决策支持系统就是在信息化大背景下的产物，由于医院的复杂性和特殊性，以及医院庞大医疗数据的产生，通过医院决策系统，对医院各种数据进行采集，汇总，分析，为院领导决策提供数据支撑，才能保证医院向着更加科学，更加健康，更加稳定的方向发展。
关键词：医院管理;决策系统;数据仓库
中图分类号：R-058 文献标识码：A
文章编号：1009-3044（2019）32-0011-03
1背景
随着信息化不断发展，对医院信息化建设要求越来要高。多年来，医院在信息化建设方面进行许多探索，实现不同程度的信息化。医院信息化建设极大地提高医院运行效率，为医院能更好地服务病人提供保障。
现在，国内大型医院都有比较成熟的信息化系统，医院内实施有HIS，LIS，PACS，EMR，OA，临床路径等系统。对系统进行集成，从业务系统查询报表，进行统计，统计结果可以为医院管理提供数据支持。但是从系统进行查询报表存在许多问题，首先各个业务系统的统计口径不一致，导致查询出的报表结果存在很大的差别。其次，在业务系统中不能统计时间过长，否则，会影响业务系统的使用。最后，各个系统账号和密码不同，如果要进入不同的系统，操作频繁。因此，一套既能满足业务部门的业务需求，又能为院长提供决策支持的系统显得尤为重要。医院决策支持系统可以查询所有想要的信息，而不必登录多个系统。医院决策支持系统拥有集中，统一，宏观的操作界面，更加简洁，人性，满足院长需求。
2系统设计
2.1系统架构
医院决策支持系统可以基于多层架构实现，在业务层，是医院已经应用的各种业务，包括HIS，ERM，LIS，RIS，PACS，手术，麻醉，体检，人事，财务，人工管理以及其他业务系统。各个业务系统每天运行，运行过程当中，产生各种运行数据，这些数据保存在各自系统的数据库之中。每种业务系统使用的数据库不尽相同，包括Oracle，SQLserver，DB2，My SQL，Sybase，Cache等多种数据库。系统架构如图1所示。
医院决策支持系统在后台基于大型数据库Oracle，构建数据仓库。利用ETL，CDC等多种技术从各个业务系统中，抽取各种数据库中的源数据。通过这种方式，所有的数据查询与检索都基于构建的数据仓库，不占用各个业务子系统的生产数据库资源，因此不会影响医院业务系统的运行效率。
2.2数据仓库
对医院中已有的业务系统和信息系统中分散的数据库，进行数据抽取，清理，经过加工，汇总和整理，从而构建医院决策支持系统所需要的数据仓库，利用这种方法消除源数据库中数据的不一致性，从而保证数据仓库内数据的一致。通过数据仓库，为前端查询和分析作基础。数据仓库中的数据随着时间变化，但同时大量数据保持相对稳定。
医院决策支持系统中数据仓库的架构已经非常成熟，首先利用Flume进行数据采集，采集的数据经过处理后被存储下来，然后利用Hive，MR，SparkSQL等技术进行数据的分析和计算。分析和计算得到的有用的结果共享，为报表应用提供数据。医院决策支持系统中，主要对数据进行查询操作，没有数据库的增加，删除，修改操作。
數据仓库设计中，首先要根据医院的需求确定主题域的边界，在医院决策支持系统中需要提供的主题有：综合运营主题，门诊主题，住院主题，手术主题和临床路径主题。确定主题域后要确定各个主题的量度，综合运营主题需要考虑的指标包括：门急诊收入，住院收入，门诊人均费用，住院人均费用，住院耗材，门诊耗材等。门诊主题需要考虑的指标包括：门诊预约类型，门诊量统计，门诊病人来源，门诊费用分类等。住院主题需要考虑的指标包括：床位资源，医疗组，平均住院费用，平均住院天数，药占比等。手术主题需要考虑的指标包括：手术例数，出院手术占比，手术分级占比等。临床路径主题包括：使用率，入径率，完成率，变异率等。
2.3ETL
ETL技术将数据从来源端经过抽取，交互转换，加载至目的端。医院中各个业务系统中的数据经过抽取，清洗，转换后加载到数据仓库。形成标准统一的数据集合，为医院决策提供分析依据。
在ETL设计中，主要分为三个部分。数据抽取，数据清洗转换，和数据加载。ETL实现的方法很多，其中有ETL工具，SQL方式实现以及两者结合的方式。当数据抽取的时候，对于与数据仓库相同数据库系统的数据源，抽取的方式采用两者之间建立链接关系的方式即可。如果数据仓库和数据源的数据库系统不同，可以通过ODBC方式建立数据库连接。对于文件类型数据库，需要利用数据库工具导入指定数据库，然后从指定数据库进行提取。对于数据量巨大的数据库系统，采用增量更新的方式进行抽取。
抽取后的数据需要进行冲洗和转换，对于不完整的数据，首先将其选择出来，然后对缺失部分进行补充完整，然后再写入数据库。对于错误数据，通过SQL语句查询，交给医院业务部门修改后，再进行抽取。对于重复数据，删除重复部分，然后进行抽取。有时候，对不一致数据还要进行数据转换，这是一个不同业务系统数据整合的过程。有些业务系统的数据非常详细，但是数据仓库并不需要如此详细的数据，因此业务系统的数据需要按照数据仓库粒度进行聚合。ETL需要记录运行日志，日志包括执行过程日志，错误日志和总体日志。如果ETL运行出错，可以向系统管理员发送警告。
2.4CDC
CDCESJ是一种增量数据采集的解决方案，这种技术是在or-aele数据库中使用的，这种技术可以识别上次提取后发生变化的数据。CDC技术结构基于发布者和订阅者模型，发布者可以捕捉系统中变化的数据，订阅者从发布者得到变化的数据。在Oracle系统中，CDC拥有一个发布者和多个订阅者。 CDC拥有两种模式，同步模式和异步模式。在同步模式中，CDC可以实时的捕获业务数据库中数据的变化，并将变化的数据存储到变化表中。异步模式中，读取日志记录来捕捉变化的数据。
3系统实现
医院决策支持系统分模块实现了不同的功能，其中包括综合运营指标，门诊运营管理，住院运营管理，手术统计分析，临床路径管理五个大的功能。综合运营指标有医院主页数据视图，医院就诊患者地区分布;门诊运营管理包括门诊科室主页，医院门诊病人总体分析，科室门诊业务分析，科室门诊手术分析;住院运营管理包括科室住院業务分析，病区住院业务分析，HIS病区住院业务分析，医疗组住院业务分析，科室住院收入分析，病区住院收入分析，HIS住院收入分析，医疗组住院收入分析。手术统计分析包括按病区手术统计，按医疗组手术统计，按科室手术统计;临床路径管理包括科室临床路径统计和病区临床路径统计。医院决策支持系统如图2所示。
在医院决策支持系统主页界面可以看到门诊统计信息，其中包括：门诊量，门急诊收入，人均门诊费用，门诊耗材占比，门诊药占比。门诊信息统计如图3所示。
住院统计信息，包括住院病人，人均住院费用，住院药占比，耗材占比，住院收入，平均住院天数以及手术例数。住院信息统计如图4所示。
为满足不同的需求，还可以将门急诊和住院信息进行合并统计。综合信息统计如图5所示。
4系统效果
医院决策支持系统实施后，对医院管理帮助效果显著。医院管理层可以随时监管医院医疗，护理，行政等运营情况，为医院精细化管理提供了有力的数据支撑。1）通过医院决策支持系统可以及时发现医院存在的问题，即使采取有效措施进行改正，使得医院可以持续，健康平稳的运营。2）医院决策支持系统可以帮助提高医院的运营效率，降低医院的运行成本，使得医院节省不必要的开支，增加医院利润。3）医院决策支持系统还可以提高医院医疗水平，帮助院领导即使掌握门诊，病房等等关键部门的整体信息，以便于对医院医疗资源进行科学合理的分配。41医院决策支持系统集成了全院所有相关信息系统形成统一数据仓库，构建基于运营管理，绩效考核，质量控制，目标管理，物价监管的多维数据分析，为院领导提供全院级的宏观管理，为临床科室主任提供科室及医疗组的综合分析，真正地做到医院管理有目标，科室主任有监管，医疗组长有改进的全方位决策。
5结束语
信息化的发展，促进医院数字化，智能化建设。医院决策支持系统就是在信息化大背景下的产物，由于医院的复杂性和特殊性，以及医院庞大医疗数据的产生，通过医院决策系统，对医院各种数据进行采集，汇总，分析，为院领导决策提供数据支撑，才能保证医院向着更加科学，更加健康，更加稳定的方向发展。