数据仓库与数据挖掘技术在卫生信息化中的应用探究

摘 要：二十世纪是信息化时代，早在数十年前，各个医疗卫生机构就开始了信息化建设，通过数据仓库与数据挖掘技术等信息技术的应用，建立了独立的卫生信息管理体系。在卫生部门中，统计信息是部门管理的重要决策依据，其信息化流程包括数据采集、清洗、转换、抽取、装载以及数据挖掘等，取得的最终成果将应用于医疗卫生机构的资源管理、诊治管理及医疗费用管理等多个环节，对于提高卫生机构管理水平具有重要作用。

关键词：数据仓库；数据挖掘技术；卫生信息化；应用

DOI：10.16640/ki.37-1222/t.2017.05.126

在大数据时代背景下，信息技术飞速发展，广泛应用于各个行业的测绘、统计领域中。近年来随着我国医疗机构制度改革的深化，采集各个医疗机构的发展性数据成为卫生部门的基本工作，旨在监测各地医疗改革进展，为制定下一阶段的医改目标提供数据支持，不断完善医疗体系，为人民提供高质量的医疗卫生服务[1]。在工作过程中，涉及到患者基本资料、诊治过程、医学检测数据等多种信息，信息量庞大且种类丰富，应用数据仓库与数据挖掘技术，对于加快卫生信息化建设，提高卫生部门的工作效率及质量具有重要意义。

1 数据仓库与数据挖掘技术模型的建立

1.1 数据仓库

数据仓库（Data Warehouse，DWH）的本质是一个信息平台，具有时变性、稳定性、集成性和面向主题等基本特征，依靠单个数据的存储，将大量的数据信息积累数据仓库原有的资料存储构架中，对信息进行统一分析处理，是联机分析处理技术（OLAP）、数据挖掘（Data Mining）的应用基础[2]。在企业智能的构建过程中，数据仓库是不可或缺的关键性技术，能够帮助决策者在海量信息中快速筛选出有效信息，为企业的正确决策提供数据支持。

1.2 数据挖掘技术

数据挖掘技术是一门集合数字化、智能化现代技术于一体的数据处理技术，能够在海量数据中提取出有效信息，从流程上来看该技术的应用包括信息收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、数据挖掘、模式评估、知识表示这8个过程，且具有重复性的特点[3]。这一技术的应用是建立在数据仓库存在的基础之上的，在第一步信息收集中就需要应用到数据仓库，而且所有的流程都需要数据仓库提供支持。

1.3 模型建立

在卫生统计工作中，信息量比较大，数据仓库的建立能够帮助工作人员将收集到的海量信息存储下来，便于开展接下来的信息化建设工作，而数据挖掘技术在医疗卫生领域中的应用，主要用到了数据预处理、信息融合、高效精确的挖掘算法等关键性技术。在医疗机构中建立数据处理模型的具体流程为：①数据采集，建立源系统不断采集变量数据；②数据清洗，将无法辨认的不具有实际作用的数据清除出去；③数据转换、抽取、装载，数据仓库具有固定的资料存储构架，在存储时需要经过一系列的转换排除最终形成完整的医院资料体系；④数据挖掘，应用数据挖掘技术处理数据，发掘管理者所需要的信息资源。

2 数据仓库与数据挖掘技术在卫生信息化中的应用

海量的卫生信息虽然在收集处理过程中有很大的难度，但是其价值与难度是成正比的，且数据仓库与数据挖掘技术的使用，大大降低了信息处理难度，再加上目前医疗设备的功能更为先进，各种资料都可以通过网络平台共享，卫生信息化建设进程的推进使得卫生部门的工作越来越简单。除此之外，这两项技术的使用，对于我国医疗机构的发展建设也具有重要的作用。

2.1 健全卫生统计服务体系

数据仓库与数据挖掘技术的联合使用，使得医疗卫生机构的相关性数据使用便利度大大提升。例如，在进行下一阶段医疗费用的预测时，就可以通过自组织数据挖掘法建立预测模型，首先明确影响医疗费用的各个因子（包括医疗卫生服务成本、医疗卫生支出、保险福利费用等），对接下来几年我国的卫生总费用进行一个大概的预测，并以此为依据制定科学合理的卫生制度，加强医疗卫生服务成本控制，深化医疗保险制度改革。此外，在医院的管理中，医保支出是一项比较难以控制的费用，目前我国的医保机制尚未完善，在际施行过程中仍存在较多的问题，医院数据仓库模型的建立，能够帮助医院掌握好医疗成本和医保支出的平衡。

2.2 推动医院管理现代化建设

目前大部分的医疗设备都属于电气设备，设备上的医疗信息可以直接传输到数据库中，大大降低了卫生信息化建设的难度。大部分的医疗卫生机构都有独立的信息管理系统，管理者可以根据这些信息来进行医院的管理，比如说医疗费用管理、医疗资源管理以及人力资源管理等。愈是庞大的数据群，其中包含的信息价值就越大，而且准确性更高，深入挖掘数据中的信息资源，对于推动医院管理的现代化建设具有实际意义。以急救门诊为例，该科室每天都需要接待大量的危急重症患者，如果按照正常就诊顺序进行救治其实是不合理的，通过对门诊信息的分析，可以确定常见危急病症的治疗顺序，让有需要的患者及时接受治疗，降低医疗风险。

2.3 提高医疗机构的诊治水平

卫生统计其实是疾病诊治中的重要组成部分，医疗水平的提升其实就依赖于临床经验的积累，而数据也正是临床工作经验累积的成果之一。就疾病诊断来说，病症的临床表现和检测结果并不具有唯一性，极易与其他病症混淆，而临床数据统计能够通过病症诊断经验不断完善其诊断标准，提高疾病诊断正确率。

3 结语

卫生统计工作是一项挑战性极大的工作，其中涉及到的信息量比较大，而且种类丰富，对于卫生部门而言既是一块闪闪发光的金子，掌握这些信息才能够作出正确决策，推动医院的现代化建设，提高医疗服务质量，同时也是一块难啃的骨头，其中涉及到的信息量国语庞大，囊括了图像、数据、文字等多种信息来源，且信息质量不一，如果按照以往的统计方式，是无法胜任这一工作的。因此，卫生信息化建设刻不容缓，引进数据仓库和数据挖掘技术等先进的信息技术，才能保证卫生部门在短时间内收集并处理各个医疗机构的信息，为部门的正确决策提供科学的信息支持[4]。

参考文献：

[1]周光华，李岳峰.数据挖掘技术在卫生统计信息工作中的应用研究[J].中国卫生信息管理杂志，2012（06）：82-86.