数据挖掘技术在医疗信息管理中的应用

廖 亮



数据挖掘技术在医疗信息管理中的应用

廖 亮

本文阐述了数据挖掘技术的基本概念，结合医院信息数据的特点，探讨数据挖掘技术在医疗信息管理中的应用。

随着计算机技术的发展及其在医疗行业应用的深入，各级医院都建设了医院信息系统，特别是大型医院，随着建设数字化医院和无纸化办公概念的引入，医院对医疗信息系统依赖程度越来越高，建设的系统越来越多，也越来越复杂。就目前而言，简单的对数据的查询已经逐渐无法满足医院管理者的需求，如何从大量的医疗数据中提取有助服务临床和领导管理决策的数据显得越来越重要，医疗数据挖掘由此应运而生。

数据挖掘技术概述

数据挖掘（Data mining），是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、事先未知的、潜在有用的信息和知识的过程，其主要特点是对数据库中的大量数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，并从中提取辅助决策的关键性数据。数据挖掘是数据库知识发现（Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD）中的重要技术，它不是用规范的数据库查询语音（如SQL）进行查询，而是对查询的内容进行模式的总结和内在规律的搜索。

医疗数据的特点

医疗数据挖掘和其他领域的挖掘有所不同，其数据主要来源与病人诊疗过程中获得的，包括了与病人的谈话记录，各种仪器的图片或影像数据，检验检查数据等。具体特征归纳如下：

种类多 医疗数据主要来源于医院日常经营，包括有医院管理中的人财物数据，也有来自临床的诊疗过程中如出入院、检查、诊疗、医嘱等信息，数据类型包含有文字的、图片的、语音的、数值的、动态影像等。

数量大 随着国家全民医保时代的来临及人们对医疗保健的重视，到医院就诊人数与日俱增，加上越来越多的医院高科技大型医疗设备（如MRI，PET，大C臂等）的投入使用，而这些大型设备每天都会产生上千兆字节的数据。

非完整性 病案登记信息不完整可能导致病例信息的不完整性，以及不同医生在诊疗过程对医学信息的表达和记录具有不确定性和模糊性，有一定的主观性。

冗余性 医学数据库有成型的数据模板，有大量的医学数据仓库，每天都有大量相同或相近的数据产生，造成了医疗数据的大量冗余。

隐私性 医学信息包含大量的病人隐私信息，在数据挖掘过程总，既要对医疗数据进行合理挖掘应用，又要注重保护数据的安全性和机密性。

数据挖掘技术在医院信息管理中的应用

通过将海量的、模糊的、不完整的、冗余的原始医疗数据进行清理和过滤，转换为合适挖掘的形式，然后根据数据挖掘的目标和数据特征，采用合适的技术和工具，建立合适的数据模型，运用于实际问题。

在临床医疗活动中的应用

随着医疗信息化的发展，各大医院都逐步建立了自己的电子病历（EMR）系统，通过建立合适的数据挖掘模型，分析电子病历里的数据，将不同病种的各种检验检查结果及各种病症情况对应，形成一个庞大的医疗诊断知识仓库，医生在诊断病人时可以根据病人所做检验检查结果及病症情况，结合医疗知识库快速进行诊断，提高医生诊断效率。同时，还能记录不同病种不同年龄段病人数，方便医生以后进行统计分析。

在医保系统中的应用

国家对医保投入逐年加大，可以说迎来了全民医保时代，住院病人中各类医保病人比例越来越高，医保收入在医院营业收入比重也越来越大。然现在医保种类繁多，各种医保政策也不尽相同，如何帮助医生控制各类医保病人费用总数及自费比例，已成为医院管理一项重要工作。

利用数据挖掘技术建立医院HIS与各类医保的数据接口，建立药品、材料、诊疗项目等的对照表，制作医嘱、费用传输模块，实现HIS与医保系统之间数据上传与下载，便于医保中心跟医院对医保病人进行实时审核、监管等；通过数据挖掘技术在医生站开医嘱时，根据病人医保类型、医生级别等，提示或限制药品、诊疗等的使用；制作医保病人费用查询报表，使各科室能实时了解本科室医保病人费用情况，合理控制医疗费用，同时，医院医保部门能实时了解各科室医保病人自费药品、材料等指标情况，便于对科室的监督管理、医保政策的把握。

在医院管理中的应用

通过对各类医疗数据进行挖掘，可形成功能完整的数据报表系统，为管理者们提供高可信的医疗数据，对医院管理决策、控制医疗费用、控制医疗成本、分析经济效益、规范医生医疗行为提高医疗服务质量等起到重要的作用；

通过对门急诊病人就诊时间、排队等候时间、就诊情况进行分析，制定合理的政策提高医疗服务质量，合理优化门诊就医流程；根据挖掘得出的结论，对全院医护人员配置进行相应调整，合理安排人力资源，杜绝人力资源浪费和短缺。

在医院市场分析中的应用

对病人来源、年龄、病种等信息进行挖掘统计，分析病人的区域特性、疾病特性、年龄特性等特征，制定合理的市场开拓政策，拓展医疗市场。

在科研活动中的应用

数据挖掘技术在医疗科研中应用也比较广泛，如分析历史病例资料辅助科研论文的撰写，在基因研究中对基因序列功能构成的预测和分类预测，新药研发过程中采用数据挖掘技术进行系统设计，以及肿瘤学、肝病学等专科领域研究。

结语

随着医疗信息化的不断发展，医院数据量日益庞大，如何提取各类型数据间的关联，发现其规律，从繁杂的数据中提供对决策者有用的数据，是当今医疗信息发展的一个重要研究方向。随着医疗数据挖掘技术不断深入，在医院医疗活动中的应用越将来越广泛，对医院管理者做出明智决策，对医生的诊断和治疗，临床、药品、信息等合理化管理，对人类疾病和健康研究都起着极为重要的作用。

廖 亮

南华大学附属南华医院信息科廖亮，本科，工程师。

10.3969/j.issn.1001-8972.2016.11.017