电子病历与数据挖掘技术在智慧养老中的应用研究

［胡金海 谭钦红 李晗琳］

电子病历与数据挖掘技术在智慧养老中的应用研究

［胡金海 谭钦红 李晗琳］

文章介绍了智慧养老系统的概念，现有智慧养老系统的发展现状与不足，引进了电子病历技术，通过数据挖掘技术，发现老人电子病历信息中隐含的有价值信息，为老人提供更加合理和智能的养老服务。

智慧养老 电子病历 数据挖掘

胡金海

硕士研究生，重庆邮电大学信号与信息处理重庆市重点实验室，研究方向为物联网技术、计算机应用技术。

谭钦红

重庆邮电大学，副教授，信号处理与片上系统、物联网技术实验室。主要研究方向为复杂可编程逻辑器件、无线电电子学、互联网技术。

李晗琳

重庆邮电大学，信号与信息处理重庆市重点实验室在读学士，研究方向为通信信号处理和图像处理。

引言

智慧养老是将互联网技术应用于养老服务中，它以信息网络技术为主要支撑，通过引入物联网、大数据和云计算等新技术，优化传统养老服务的服务方式、管理方法和商业模式，为老年人提供更加安全、舒适、健康、便捷的生活服务[1]。

目前我国60岁以上的人口占总人口的比例已经超过10%，我国已经进入了人口老龄化的时代[2]。随着我国“互联网+”行动计划的实施和政府对智慧养老产业发展的大力支持[3]，我国智慧养老产业已经迎来了发展的春天，部分地区已经实际运营智慧养老系统。由于我国的智慧养老产业尚处于起步阶段，因此现有的智慧养老系统还存在着许多不足。目前我国绝大多数的智慧养老产品是以数据呼叫中心为核心的平台模式，主要是老年人借助呼叫接入智慧养老平台，要求提供相应的服务，智慧养老服务功能主要体现在对老年需求的被动响应上[4]，同时智慧养老系统对老年人的电子健康档案和电子病历设计和管理不够完善[5]。为了解决上述问题，本文将电子病历技术引入到智慧养老系统中，结合数据挖掘技术，通过分析老人健康信息、生活信息、服务信息等，挖掘老人健康状况、生活规律、物质需求等信息，提供主动的、一站式的养老服务。

1 电子病历

电子病历EMR(Electronic Medical Record)也叫计算机化的病案系统或基于计算机的病人记录。它是用电子设备保存、管理、传输和重现的数字化的病人医疗记录，取代手写纸张病历，是对个人医疗信息及其相关处理过程综合化的体现[5]。目前电子病历主要应用于医疗卫生机构。

1.1 国内电子病历发展现状及在智慧养老中的应用

相对于美国、日本、英国和欧洲等发达国家，我国的电子病历技术发展起步较晚，国家卫生部在2010年后陆续下发了《卫生部关于开展电子病历试点工作通知》，颁布了《电子病历系统功能规范》，为我国电子病历的发展奠定了基础[6]。由于我国智慧养老产业尚处于起步和发展的阶段，智慧养老服务功能仍体现在对老人需求的被动响应上，对所采集的数据缺乏有效的管理和信息挖掘，因此目前我国绝大多数智慧养老系统中老人的健康信息记录较为单一，主要记录老人的基本信息，老人用药记录，老人体检记录，老人就诊记录，加之不同系统所使用的记录方式不同，因此无法为医务工作人员提供有效的信息检索和数据录入服务。

1.2 智慧养系统老电子病历设计

1.2.1 电子病历设计原则

① 病历的构建和实现基于HL7（美国卫生信息传输标准）电子病历模型；

② 病历能够真实地按照时间顺序反映用户的治疗与护理过程；

③ 病历能够真实地反映医务工作人员对该治疗与护理过程所做的记录（包括修改记录）；

④ 病历具有良好的层次结构和定义，提供较好的可维护性；

⑤ 对于工作人员，电子病历要可操作、易操作，对于通过智能终端检测的老人的健康信息，如血糖、血压、心率、血脂等，能够通过智能终端自动存入老人病历记录；

⑥ 满足保护患者个人隐私的安全性需求，只有合法授权用户才可以查询对应权限范围内的用户病历信息，只有合法医务工作人员才有权限修改病历记录；

⑦ 信息处理的准确性和实时性。

1.2.2 电子病历功能模块设计

电子病历的功能模块如图1。

图1 电子病历功能模块设计

电子病历主要由病历头和病历内容两个板块构成。病历头主要包括病历文档的标识、病人的个人基本信息、医疗服务提供机构与人员和摘要，病历头的主要作用是标识病人、医疗机构的基本信息；病历内容由主诉、体格检查、现病史、既往史、医学检验、诊断、操作、用药、诊疗计划、评估、诊疗过程记录、医疗费用、护理和健康指导共14个部分组成，各个部分再进行细分，实现详细记录病人的医疗信息。以既往史为例，其又包括疾病外伤史、手术史、诊疗史、输血史、免疫史、过敏史、用药史、家族史、婚姻史等9个部分。

图2 既往史细分模块

1.2.3 电子病历数据库表格设计

智慧养老系统电子病历数据库表格设计是对数据库物理结构进行设计，通过转换关系模型，结合电子病历的特性，确定表格字段的类型、名称、约束、缺省值和字段说明。本系统采用MySQL数据库管理系统创建数据库并进行表格设计。在表格设计中，通过规范命名方式，依据电子病历功能模块进行电子病历表格的详细设计。

图3 数据标识格式

表格中，数据标识格式如图3，第一位是数据组类型标识符，H标识病历头，T标识病历内容；第二位标识数据组顺序号，由两位数字组成，分别表示电子病历功能模块中病历头和病历内容下的子类；第三位标识子数据组顺序号，表示各功能模块下细分的子类。

智慧养老系统电子病历模块中包含的数据组列表如表1。

表1 智慧养老系统电子病历数据组列表

在智慧养老系统电子病历表格设计中包括许多表格，这里以用户的就诊记录表user_diagnose_record为例来说明电子病历表格的设计。

表2 user_diagnose_record 用户就诊记录

在完成电子病历规范化设计后，就可以针对系统中电子病历记录的老人健康信息，运行数据挖掘技术，挖掘其中隐藏的关联关系，使系统更加智能地主动提供养老服务。

2 数据挖掘技术

数据挖掘(Data Mining)，又称为数据库中的知识发现 (Knowledge Discovery in Database)，是从大量的、不完整的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据中提取隐含在其中的、人们事先未知的、具有潜在价值的信息和知识的过程[7]。本文中通过采用关联规则算法，对电子病历中海量老人的健康信息进行挖掘，总结出系统中老人的健康状况及其关联因素，从而更好地提供养老服务。

2.1 关联规则算法

在关联规则算法中，常用的主要 有Apriori和AprioriTid，两者的区别如表3。

本文选择AprioriTid算法做为系统中关联规则挖掘的基本算法。为了进一步提高挖掘效率，本文中结合我国学者对关联规则挖掘算法的改进，通过事务压缩、项目压缩和频繁项目集压缩[8-11]，减少算法生成候选项目集的数量，优化算法执行效率。

2.2 数据挖掘在智慧养老中的应用

随着我国智慧养老产业的快速发展与养老服务的融合，将老人的电子病历引入智慧养老系统并建立老人的健康档案势在必行。在医学上的应用引入并整合到智慧养老系统中，可以充分利用系统中采集和存储的海量老人的健康信息，生活信息，兴趣爱好等等，通过数据挖掘技术，找出隐藏在其中的规律，为老人提供更加智能更加便利的养老服务。

本系统中数据挖掘技术在智慧养老系统中的应用如图4。

表3 Apriori算法和AprioriTid算法对比分析

图4 数据挖掘在智慧养老中的应用

2.3 数据挖掘流程与实现方法

关联规则挖掘主要是强规则挖掘，其主要应用是在数据库D中找出具有用户给定的最小支持度(minsup)和最小置信度(minconf)的关联规则，主要由发现大项目集和生成强规则两个部分组成。关联规则挖掘算法目前已经应用在医疗诊断中。

AprioriTid关联规则算法主要挖掘流程如图5。

图5 AprioriTid 数据挖掘算法挖掘流程图

其实现方法如下：

输入：事务数据库D，最小支持度minsup，最小置信度minconf

输出：最大频繁项目集L

方法：

3 结束语

本文通过完善智慧养老系统中老人的健康信息和病历信息，采用基于HL7标准的电子病历，完善了老人电子病历的内容，统一了电子病历中关于老人健康信息和就诊信息的记录规范，同时，通过引入数据挖掘技术，提高了智慧养老系统的“智慧”，优化了传统智慧养老系统的被动响应模式，提高了系统的服务功能。随着科技的发展，老年人需求的改变以及智慧养老终端产品的不断丰富，智慧养老系统将具有较大的发展和改进空间。

1 张丽雅,宋晓阳.信息技术在养老服务业中的应用与对策研究[J].科技管理研究,2015，32(05):171-174

2 寇江泽.截止去年底中国60岁以上老年人口已达2.12亿[N].人民网-人民日报,2015,(06)

3 任剑岚.关于“互联网+”行动计划的实施背景、内涵及主要内容探析[J].通讯世界,2016,5(03):32-38

4 蒲瑶琼,卢明威,陈东仿.重庆市南岸区智慧养老模式建设探析[J].广西师范学院报告(哲学社会科学版),2015,36(04):80-83

5 高端对话智慧养老[J].中国信息界,2015,1(03):50-54

6 马锡坤,杨国斌,于京杰.国内电子病历发展与应用现状分析[J].计算机应用与软件,2015,32(01):10-12

7 Han Jiawei，Kamber M.数据挖掘概念与技术[M].范明,孟小峰等译.北京:机械工业出版社,2001

8 李绪成,王保保.挖掘关联规则中Apriori算法的一种改进[J].计算机工程,2002,28(7):104-105

9 徐章艳,刘美玲,张师超等.Apriori算法的三种优化方法[J].计算机工程与应用,2004,40(36):190-192

10 胡吉明,鲜学丰.挖掘关联规则中Apriori算法的研究与改进[J].计算机技术与发展,2006,16(4):99-101

11 吴斌,肖刚,陆佳炜.基于关联规则挖掘领域的Apriori算法的优化研究[J].计算机工程与科学,2009,31(6):116-118

10.3969/j.issn.1006-6403.2016.11.019

（2016-11-01）