基于数据仓库技术的医院综合信息系统的设计与应用

王梓江, 黄欣磊, 林顺和, 王顺鑫, 林亚忠

(联勤保障部队第909医院(厦门大学附属东南医院) 信息科， 福建 漳州 363000)

0 引言

随着医院信息化建设的深入发展，各类业务系统和应用软件越来越多(例如HIS、LIS、EMRS、RIS、手麻系统、人力资源系统等)。这些业务软件在满足各类医疗业务的同时，生产并积累了海量的医疗业务数据。但这些数据孤立分散，且无统一的标准，无法进行多维的数据分析并展示出实时的医疗状态[1]。医务人员在集成和对比相关数据时需要频繁切换多个系统和软件，极易出现差错影响医疗质量和医疗服务。管理者们更难以将这些分散、沉积的数据转变为“知识”[2]，透视出隐藏在其背后的深层次信息为医院的管理和决策提供深度支持。其问题主要表现在几个方面。

(1) 缺乏统一的平台 医院信息化建设初期由于缺少统一规划，各类系统来自不同厂商，导致数据分散，以致出现了“信息孤岛”等现象[3]。

(2) 缺乏统一的标准 各类业务系统由于缺乏统一的数据出口，导致原始数据格式不一致，经常出现“交叉”“打架”的现象，难以进行融合、集成，给医疗业务流程的可持续发展带来困难[4]。

(3) 缺乏有效的利用 由于大量数据缺乏统一的标准且数据分散，为不同数据的提取、整理及分析增加了难度，难以深入挖掘和整合医疗数据资源，使数据没有得到有效利用。

(4) 数据增值服务差 当前各类医疗业务系统还多停留在具体业务处理上，无法做到数据的深度挖掘和多维度分析，使丰富的原始数据长期闲置浪费，难以提升数据的潜在价值。

因此，如何充分利用这些宝贵的数据信息来为医疗服务和医院管理提供科学的决策，为医院管理层提供实时、权威、有效的决策支持，将成为未来医院信息化发展的趋势。我院基于当前成熟安全的数据仓库技术，研发出一套医院综合信息系统，将现有的数据转化为信息和知识以满足医院管理者日益提高的决策需求。

1 系统的架构设计与功能实现

1.1 系统架构设计

以数据仓库为核心建立医院综合信息系统。

首先，设计数据仓库的主题(按照决策分析的主题来组织数据)并建立规范的数据标准。其次，对当前医院的各个系统进行统一抽取，并按照统一的数据标准进行清洗，转化成统一的、规范的数据后才能加载到数据仓库。最后，根据医院各项业务管理需求，并通过智能工具分主题, 以专题报告、报表查询、图型分析、决策预警等多样化的形式展示给使用者或管理者，为医院管理决策提供有力的数据支撑[5]。系统架构如图1所示。

图1 系统架构图

1.2 功能实现

1.2.1 数据源

主要实现各类业务数据的存储。主要来源是以HIS为中心的临床业务系统数据库(还包括：LIS、RIS、PACS、其他操作型数据库等)，以及非结构化的外部数据如各种文件等[6]。

1.2.2 数据集成

主要实现对各类业务系统数据库的数据清洗，其实就是对临床业务数据进行抽取→清洗→过滤→转换→加载(Extract Transform Loading，ETL)的过程[7]。

由于医院数据仓库的数据源非常复杂，既包括操作型数据库如HIS、人事管理系统等，又包括非结构化的外部数据如各种文件。各种来源的数据在结构和组织方式上可能存在较大的差异，也可能包含噪声、空缺、不一致的数据等[8]，因此数据源的数据必须经过严格的抽取、清洗和转换，才能加载到数据仓库，即实现数据ETL的过程。例如：在处理住院患者费用的ETL过程中，其部分代码如下。

insert into WSADMIN.INPBILL_INP_BILL_DETAIL

(

PATIENT_ID,VISIT_ID,

ITEM_NAME,ITEM_CODE,ITEM_SPEC,AMOUNT,

UNITS,ORDERED_BY,

PERFORMED_BY,COSTS,

BILLING_DATE_TIME,OPERATOR_NO,

RCPT_NO,SPECIAL_CHARGES,

BILLING_DATE_TIME_ORI,YB_RCPT_NO

)

select PATIENT_ID,VISIT_ID,

ITEM_NAME,ITEM_CODE,ITEM_SPEC,

AMOUNT,UNITS,ORDERED_BY,PERFORMED_BY,

COSTS,BILLING_DATE_TIME,OPERATOR_NO,RCPT_NO,

SPECIAL_CHARGES,BILLING_DATE_TIME_ORI,YB_RCPT_NO

from WSADMIN.I_INPBILL_INP_BILL_DETAIL

1.2.3 数据中心

主要是构建一个面向主题的、集成的、非易失的数据集合，是支持管理部门决策过程的数据仓库平台[9]。其四个关键特征：面向主题的数据集合、集成的数据集合、时变的数据集合、非易失的数据集合[10]。通过使用数据仓库技术，可以对各项指标进行多维度挖掘分析，比如药占比，可以从院→科→组→员工逐级挖掘；也可以实现日常使用报表的无纸化，把医院日常应用的报表集成在统一的平台之上，能更方便、更快捷地辅助管理者进行决策。

1.2.4 可视化终端

主要是在数据仓库的基础上，从各数据主题中提取已整理好的数据,通过数据展示工具,以专题报告、报表查询、图型分析、决策预警等多样化的形式展示给使用者或管理者[11]。我院实现的可视化浏览终端分成9个主题模块，包括：综合信息、决策预警、医生行为、药品分析、参保分析、病源分析、病种分析、报表及专题分析。同时提供用户、权限和报表管理等功能，如图2所示。

图2 医院综合信息系统平台主题模块

每个主题模块均包含不同方向的特定专题，对医院业务数据进行深度挖掘和多维分析。并从不同的角度用文字、表格和图形化报告的方式为医院的运营、管理以及绩效等提供数据分析。例如，在专题分析主题模块中包括：卫生经济分析、门诊情况分析、住院情况分析、运营效率分析、护理情况分析、手术情况分析、医技情况分析、医保情况分析及人力资源分析等医院各主要管理部门的专题分析报告。管理者可通过各专题分析报告快速了解该部门的实时运行情况及相应数据分析，为下一阶段的医疗决策提供丰富的参考信息。

2 部分应用展示

2.1 门诊(住院)患者主题模块

通过对门诊(住院)患者的身份类型、年龄构成、门诊流量及住院情况等数据的集成和对比分析,如图3、图4所示。

图3 门诊患者年龄段构成

图4 每日门诊患者流量

可辅助医院管理者对医生门诊坐诊、科室床位安排、医护弹性排班等决策进行科学调整。

2.2 医生行为主题模块

通过对各临床医生的诊疗行为，如处方量、药占比、药品费用及治愈率等数据的集成和对比分析,如图5、图6所示。

图5 医生综合信息

图6 处方费别分析

可辅助医院管理者对医生的诊疗行为等进行多维度的预警。

2.3 药品分析主题模块

通过对医生的用药情况，如全院药占比、医保药占比、抗生素使用分析、药品费用分析等数据的集成和对比分析,如图7、图8所示。

图7 药占比信息

图8 药品预警

可辅助医院管理者对医生用药情况进行逐级钻取并分析预警。

3 应用效果

本系统采用B/S架构[12]，通过多个主题进行展示，在很大程度上改善了传统综合信息系统的缺陷与不足。在我院上线使用后性能稳定可靠、反响良好，深受医院管理层和医护工作者的好评，在推进医院精细化管理和辅助决策的过程中发挥了积极作用。

3.1 提升医院管理者的工作效果

综合信息系统实现了从多个数据源点抽取数据，将以往分散在各个不同医疗业务系统中的数据进行集成、对比。方便了医院管理者对各类医疗信息的调阅，提高了数据分析的工作效率，减低了决策难度。使用该综合信息系统后，管理者工作效果显著提升,对比如表1所示。

表1 综合信息系统与传统模式工作效果对比

3.2 提高医院精细化管理水平

传统的医疗分析报告通过手工处理或业务系统定制而成。由于手工处理过程中存在一定的误差或因人工统计的不确定因素而带来的影响，导致在最终的数据结果上可信度大大降低[13]。但是在综合信息系统中，通过一系列标准化的算法、工具、模型可精准地分析数据并得出结论，大大提高了获得信息的准确度,对比如表2所示。

表2 分析报告误差及可信度对比

3.3 满足医院不同分析维度的需求

传统的数据分析报告仅能通过单一维度(如根据患者或药品等)进行同比或环比分析[14]，而本综合信息系统则通过建立各种主题，对数据进行多维度、多角度的钻取分析，逐级深入、集成共享，以辅助管理层做出决策。根据医院运营管理的需要，可建立六大维度，包括：人员维度、时间维度、科室维度、地区维度、病种维度和费用维度，并把各个维度进行连接，大大提高了管理者的使用满意度,对比如表3所示。

表3 系统报告维度和满意率对比

综上所述，综合信息系统的应用给管理者带来了极大便利，但在集成、分析较多历史数据时，由于数据提取、运算复杂，有时也会存在卡顿的情况，系统还有待进一步完善。

4 总结

综合信息系统的研发和应用是对现有医疗业务系统的有效补充，以适应“全方位、立体化”的信息交互形势，使医院管理更趋于规范化和科学化。实现了对各业务系统中海量数据的集成和分析，进而转化为辅助决策的知识展现给医院管理者，在提升医院医疗管理质量、实施医院精细化管理等方面起到了积极作用。但大量数据集成、分析时，有时也会发生片刻的卡顿现象，对管理者的使用满意度造成了一定影响，需进一步对系统集成、分析代码及服务器硬件配置进行优化和完善。随着该系统平台的进一步完善，将不断改善医院管理者的决策效率，提升医院的信息化管理水平。