数据挖掘技术在医院信息系统中的应用

何佳

摘要：医院建设完善的信息化系统，并且借助网络现代化、计算机管理手段等，提出综合性的管控目标，将重心放在财务流动、人口流动、物流等多个方面。还需要针对于医院各个阶段产生的数据，获取到生产相关信息，为医院提供自动化信息管理服务打下来良好基础。然而，医院内部的信息较多，需要借助数据挖掘技术，并获取到价值较高的信息，提升信息处理效率。本文首先分析了數据挖掘技术的特点，并且结合医院的实际情况，提出HIS中的数据挖掘技术的应用策略，具体内容如下。

关键词：数据挖掘;数据仓库;医院信息系统

当前，计算机信息技术的发展速度较快，使得数据库的规模也随之扩大，逐渐形成了大型数据库。在互联网信息数据库中，许多大量的数据是无法辨认出来的。要想从这些隐藏数据中获取到有效的信息，就需要做好数据挖掘的工作，分析当前医学领域发展的需求，合理的利用到医院管理活动中。

1.数据挖掘技术

数据挖掘技术的基本含义，就是在建设的数据库中，做好信息数据的研究与开发工作。最初大量的数据都是在计算机数据库中存储的，后来就可以从数据库中获取到相关的数据信息。基于计算机技术持续发展的条件下，数据挖掘技术得到了广泛的利用，数据库建设也进入到了全新的发展阶段，有助于及时发现数据库中存在的数据关联，并且构成成熟、稳定、容易理解与操作的数据挖掘技术[1]。开展数据挖掘的工作，主要就是在不完全、不随机、模糊的数据中，获取到事先不知道、隐藏数据知识与信息的重要过程。

2.医院信息系统（HIS）中的数据挖掘技术

2.1 HIS中的数据挖掘

在HIS系统中，利用数据挖掘技术，主要就是为了做好医院信息化管理工作，并且提供高质量的医疗服务，促进经济活动顺利的运行。在为医院各项重大决策提供参考依据的同时，整合资源储备信息、医院医疗质量信息、经营状况等。当前，经常利用的数据挖掘算法很多，大部分都是数学统计方法、人工神经网络、人工智能等。具体利用的数据挖掘算法如下：

2.1.1决策树算法

决策树算法主要的功能就是预测与分类，包括节点、叶子、分支等多个部分。其中一个决策树代表了一项问题。在建立决策树模型的时候，不断的做好数据切分、剪枝的工作，能有效的解决存在的关键问题。借助这一算法，能对医务人员配药情况实施动态化监测，相关管理人员可以通过监测的结果，及时洞察与制止存在的恶意配药问题。

2.1.2关联规则算法

利用关联规则算法，可以从大量的数据库存储信息中，分析数据的关联性与规则。在做好医院信息化管理系统数据挖掘工作的同时，监控药物的使用途径、实际用量、抗药性等，并且对医院药物的利用情况进行监测。在发现不同病历相关性的基础上，挖掘患者的并发症。

2.1.3人工神经网络算法

人工神经网络算法主要就是利用数据继承的算法，学习相关的知识，并做好分类与预测的工作。通过将各个节点连接在一起，做好不同节点的预测工作[2]。人工神经网络算法具有明显的优势，能解决多个参数存在的问题，并且使得整个运行的过程更加简单。在医院的信息管理系统中，借助人工神经网络算法可以顺利的完成分类、关联数据挖掘任务，了解疾病与药物的关系。

2.1.4遗传算法

利用计算机对当前基因群体的个体环境进行分析，还需要提出适应度函数，对适应度较好的交叉配对繁殖。在医院内部，能通过遗传算法分析病症，不断提升医院的医疗服务水平。

2.2HIS系统中的数据挖掘技术的应用

2.2.1加强医院的经济效益

医院要想创造出更高的效益，则需要提升客户的满意度，并充分的考量患者的潜在价值。通过对患者期望值的分析，提供高质量的医疗服务。采用建立预测模型的方式，对未来的就诊患者人数进行判断，及时提出各项运营方案，确保医疗设备的科学化配置。

2.2.2培养人才

医院每年都会组织安排外出培训的机会，鼓励医务人员去国外进修，提升自身的医疗水平。但是外出进修的名额是有限的，并不是所有的医务人员都能有这样的机会。而对于普通医务人员来说，其可以通过查阅病例，直观了解到更多患者的病症[3]。从海量患者案例中，获取到关键的参考信息。采用数据挖掘的技术，获取到有用的信息。结合患者的疾病名称、临床症状等，检索相关的内容，成为医院必不可少的人才。

2.2.3医疗监控

采用对处方的有效监督控制方式，进而减少患者药品费用支出。由于医院的药品输出量较大，所以数据库中的信息也比较多。相关人员可以分析患者的诊断报告，提出合理的质量方案。在对药物摄取量进行控制的同时，减少患者药品费用支出。

2.2.4完善药品采购计划

做好药品库存管理工作，属于医院各项经营活动的核心内容，其能显著的提升库存管理效率。在对药品实际销售量进行分析的同时，判断订货量，充分了解患者实际需求。发挥数据挖掘技术的优势，实现对药品库存的动态化预测，进而减少库存成本消耗，显著提升医院服务效率与水平。

2.2.5促进医疗设备的管理

在医院内部，医疗设备管理是关键的内容，也是提升医疗服务水平的关键。领导层需要通过对医疗设备的分析与预测，了解是否需要购置医疗设备。采用建立数据挖掘模型的方式，了解预测收益，并判断是否需要购置医疗设备，避免出现占用医院资金的情况发生。

3.结束语

基于信息化技术持续发展的环境下，医院开始建设自身的信息系统，数据库的规模也显著扩大，功能体现出了复杂性的特点。因此，利用数据挖掘技术中的人工神经网络算法、遗传算法、决策树算法等，有助于强化对各项医疗活动的管控力度。并且挖掘深层的数据信息，为医院的各项医疗活动开展提供关键的支持。在医院的信息管理系统中，数据挖掘技术的发展前景良好，能为各个科室与部门的管控开辟全新的路径。

参考文献：

[1]金晶.浅谈数据挖掘技术在医院信息系统中的应用[J].计算机产品与流通，2019（10）：161.

[2]乐茜.数据挖掘技术在医院信息系统中的应用[J].信息与电脑（理论版），2019，31（18）：149-150.

[3]刘瑜楠.数据挖掘技术在医院信息系统中的应用[J].工业控制计算机，2019，32（01）：126+129.