医院信息智能统计分析系统设计与实现

郝昱文，卢沙林，杨宇，闫小萍

中国人民武装警察部队总医院 计算机管理中心，北京 100039

0 前言

近几年来，我国各级医疗机构信息化的快速发展，积累了海量的管理与临床医疗数据。但在这些信息资源的开发与应用方面，普遍存在以下几种现象：原始信息多、加工整理少；孤立分散的多、联合共享的少；为宏观服务的多、为微观服务的少；静态的信息多、动态信息少。信息部门花费人力物力去维护却难以充分利用，管理部门也无法利用这些数据帮助自己更好地了解医院的运营状况。因此，开发一个快捷、高效、易用的智能统计分析平台可以快速提升医院信息化管理水平。

1 医院信息系统现状

我国医院的信息化建设大致包括4个部分：

（1）以病人为中心面向患者的高效前台作业系统：医院信息系统（HIS），用于病人管理、手术管理、住院管理、门诊管理等。

（2）为医生临床治疗提供支持信息的作业系统：图片存档及通信系统（PACS）、实验室信息系统（LIS）、合理用药、重症护理病房（ICU）、血库管理系统等。

（3）为医生提供规范化、标准化辅助临床活动的作业系统：用于电子病例、临床记录、医嘱等管理。

（4）面向内部管理人员提升运营水平的后台管理系统：办公自动化系统（OA）、成本核算系统、人力资源管理系统等。

以上各个系统相互独立，数据无法进行有效的共享，管理者也不能全面了解医院运营状况。为此，一些医院建立的基于院长查询的统计分析系统，大多系统的报表设计是固定的，不能更改，一旦数据结构或者需求发生变化，需要重新开发，缺乏灵活性。另外，也不能够进行多维数据分析，实现的是传统的统计查询功能，无法为领导决策提供支持。

2 医院信息智能统计分析系统的结构与功能

整合医院业务数据，按照统一指标、统一统计口径、统一数据概念的要求[1]，搭建数据中心，即建立综合查询分析中心、建设基于KPI（关键绩效指标法）的医院绩效考核体系和领导决策提供支持中心。系统项目内容，见图1。

图1 系统项目内容

通过规范数据信息流程和集中交换达到数据的一致性和准确性[2]，实现管理决策的适时性和动态性。通过对门诊分析、住院分析、经济收入分析、医疗质量分析、药品分析、物资分析等数据的整合，使各个业务的数据相互共享、相互参照，实现智能统计分析功能。

2.1 数据中心

医院内部经过多年的正常运行，产生了大量的业务数据，这些历史业务数据如果继续存储在业务系统或者Excel中，不能对目前业务起参考价值，使业务系统的历史数据价值大打折扣。如何做到既不影响业务系统的正常运行又最大限度地利用历史数据的价值，唯一的办法就是建立数据中心，定期将业务系统数据、其他相关数据，按照统一指标、统一统计口径、统一数据概念的要求，抽取到数据中心，使各个业务系统的数据相互共享，进行集中式处理和管理。

2.2 综合查询分析中心

运用商业智能（BI）技术将医疗信息数据分为两部分[3]：一是描述性的信息，如日期、科室名称、病人身份、医生所属科室、药品名称等，称之为维度；二是表示数量的信息，如门急诊人次、收治病人数、费用等，称之为量值。维度和量值构成分析报表的行和列，两者任意组合就能够得到我们所需要的任意报表，并在此基础上构建综合查询分析中心[4]。

在数据中心基础上搭建的综合查询分析平台不仅能实现单业务系统的简单查询，还能实现如下业务系统所不能实现的查询分析功能： ① 实时查询，报表之间的相互关联查询； ② 多业务系统之间的综合查询，根据数据模型来实现数据的钻取、旋转、交叉等分析；③ 线图、柱状图、饼图、面积图、直方图、ABC分类图等图表连动直观分析；④ 数据统计分析以及分组统计分析；⑤ 相关分析、趋势分析、趋势预测、聚类分析等高级分析。

2.3 基于KPI的医院绩效考核体系

在全面对医疗数量、医疗质量、医疗效率、医疗经济、科研统计分析的基础上，选取关键指标，并根据相应权重进行打分，建立科室和个人绩效考评体系。

2.4 领导决策支持中心

一个成功的决策等于90%的信息加上10%的直觉。医院信息化最重要的目标之一就是决策支持[5]。充分利用现代统计学理论、商业智能技术整合医院业务数据，规范数据信息流程实时为医院领导在宏观决策和微观管理中提供决策支持[6]。

3 医院信息智能统计分析系统的实现

系统整合以HIS为主，兼顾LIS、PACS等系统的数据，建立数据中心，并且按照统一指标、统一统计口径、统一数据概念的要求，将各个业务系统的数据按照统一的标准抽取到数据中心，使各个业务系统的数据相互共享，进行集中式处理和管理。然后，将收集的历史数据根据业务流程、日期、部门等因素进行整理、汇总和分类，通过对其进行分组统计分析、周期分析和趋势分析，得到关键指标的变化情况和变化趋势，并用简单直观的图表形式展示，见图2。

系统为了将数据转化为知识，利用了数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。其关键是从许多来自不同的医疗信息系统的数据库中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load），即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到整个医院医疗管理数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、多维OLAP（MOLAP）、混合 OLAP（HOLAP）、关系 OLAP（ROLAP）等对其进行分析和处理，使信息转变为辅助决策的知识，最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持[7-8]。

图2 系统数据展示

4 结束语

该系统整合了以HIS数据库为主的医疗信息、物资管理、人事管理等其他信息资源，建立统一的报表分析中心，实现了全院信息系统的无缝链接，不仅能够为医护人员进行科研工作提供数据分析依据，而且能够在此基础上构建医院绩效考评体系，进而为领导决策提供支持。真正实现了“信息一点就来，报表一点就出”。

[1]Mettler T,Vimarlund V.Understanding business intelligence in the context of healthcare[J].Health Informatics Journal,2009,15(3):254-264.

[2]刘帆,王杉.决策:用数据说话[J].中国医院院长,2010,(5):68-73.

[3]陈金雄,刘雄飞,王庆森.医院数据仓库的设计与实现[J].医疗卫生装备,2004,(8):37-39.

[4]候海军,吕正祥.用数据仓库技术辅助医院管理决策科学化[J].现代医院,2007,7(12):118-119.

[5]李怀庆,张文东.基于数据仓库的医院信息系统概述[J].中国医疗设备,2008,23(1):53-55.

[6]李希光.建设医院数据仓库 支撑医院管理决策[J].吉林医学,2010,(18):2970-2971.

[7]刘兴淮.建立短信平台实现医疗设备效益分析[J].中国医疗设备,2012,27(12):59-61.

[8]樊同科,陶紫琼.数据仓库技术及其在医院信息系统中的应用[J].电脑知识与技术, 2009,(9):2051-2052.