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基于数据仓库的医院决策支持系统的研究与设计(可编辑)

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基于数据仓库的医院决策支持系统的研究与设计(可编辑)基于数据仓库的医院决策支持系统的研究与设计(可编辑) 基于数据仓库的医院决策支持系统的研究与设计 总第期. . 计算机与数字工程 年第 期 基于数据仓库的医院决策支持系统的研究与设计 俞 磊 杨松涛 王宗殿 安徽中医学院医药信息工程学院 合肥 摘 要 在医院原有信息系统 的基础上,综合运用数据仓库、联机分析处理 、数据挖掘 等新 兴技术,搭建了一个完整的医院决策支持系统。清楚简明的介绍了系统的体系结构和总体实现,并对 、 和 等 关键部件的设计作了详尽的探讨。 关键词 决策支持系统;数据仓库;联...

基于数据仓库的医院决策支持系统的研究与设计(可编辑)
基于数据仓库的医院决策支持系统的研究与 设计 领导形象设计圆作业设计ao工艺污水处理厂设计附属工程施工组织设计清扫机器人结构设计 (可编辑) 基于数据仓库的医院决策支持系统的研究与设计 总第期. . 计算机与数字工程 年第 期 基于数据仓库的医院决策支持系统的研究与设计 俞 磊 杨松涛 王宗殿 安徽中医学院医药信息工程学院 合肥 摘 要 在医院原有信息系统 的基础上,综合运用数据仓库、联机分析处理 、数据挖掘 等新 兴技术,搭建了一个完整的医院决策支持系统。清楚简明的介绍了系统的体系结构和总体实现,并对 、 和 等 关键部件的设计作了详尽的探讨。 关键词 决策支持系统;数据仓库;联机分析处理;数据挖掘 中图分类号. , ,, ,. , , . , , , .设已成为数字化医院建设的一个新的发展方向。 引言 本文便在安徽中医学院第一附属医院原有 的 近年来,国内医疗市场竞争日趋激烈,社会对 基础上,综合运用数据仓库 、联机分析处理 医疗质量、医院工作效率和服务质量的要求越来越 、数据挖掘 等新兴技术,提出了一个完 高,医院信息系统】 整的决策支持系统设计方案。, 有助于医院各类资源的系统整合,对提 医院决策支持系统的体系结构 高医院的事务处理水平产生了积极的促进作用。 但随着管理和临床数据的大量积累, 原有相对 本系统采用的是基于 的这一新型框 架结构。具体结构如图 所示,分为四层 : 简单的统计功能已不能满足人们日益增长的需求。 人们需要随时获取患者、资金、物流、工作量等方面 最底层为数据获取层,数据源主要包括患者信 的数据、指标和报 关于同志近三年现实表现材料材料类招标技术评分表图表与交易pdf视力表打印pdf用图表说话 pdf ,需要采用复杂的统计分析方 息、药品信息、门诊信息、住院信息以及一些外部数 法和数据挖掘技术反复处理海量历史数据以便从 据。外部数据主要包括竞争数据及国家的相关政策 中 总结 初级经济法重点总结下载党员个人总结TXt高中句型全总结.doc高中句型全总结.doc理论力学知识点总结pdf 出临床医学和医院管理方面的新知识。于 法规等,其它信息来自医院信息系统 。为保持 是以医院数据仓库为基础的医院决策支持系统建 数据一致性,必须对数据源中的数据进行清理、抽 收稿日期: 年 月 日,修回日期:年 月 日 基金项目:安徽中医学院校级研究项目编号: 资助。 作者简介:俞磊,女,硕士,助教,研究方向:决策支持系统、数据挖掘。杨松涛,男,硕士,副教授。年第 期 计算机与数字工程取、转换,生成综合性统一的数据 类型存人医院 。 其相应的管理系统部分。通过 与 从 数据存储层主要用来存储和管理加工处理后中得出有用的信息和知识。 的面向决策主题的综合性数据,并按决策主题的需 数据访问层为决策者提 供与系统交互的人口。 求进行重新组织,为决策支持提供大量的数据依 把数据处理层得到的信息和知识通过人机交互界 据。 面展现给用户,主要包括用户交互、 格式 pdf格式笔记格式下载页码格式下载公文格式下载简报格式下载 化查询及 数据处理层包括模型库、数据挖掘、 及 报表和统计图的生成等。 数据获取层 数据存储层 数据处理层 数据访问层 冒圆一一一一一一一一 一。一一一一一一一一 ‘一一一一一一一一一 。 一一一一 懒 取 一 量堕堡簦薹 系笙一一 圆 数 模型库 圈 人 数据仓 模型库管理系统 漆 管 机 交 据仓库管 ~ 兰 一知识知库识管库理系统. 售 互 . 界 库 理系 筵知 面 识 一 统 厂五/ 图 医院决策支持系统的体系结构 数据模型的事实表,并根据各个指标的约束因素, 医院决策支持系统的设计与实现 确定多维数据模型的各个维。以“门诊费用”主题 本系统采用 下的后台服务器/中 为例,它含有时间维、科室维、疾病维、费用类别维 间服务器/客户端三层结构。其中后台服务器利用 四个维,形成了“门诊费用”分析的不同角度 某段 来设计、存储和管理医 时间、某个科室、某种疾病和某类收费 。事实表由 院 ;中间服务器采用 这四个维的主键和一个度量值即“门诊应付费用总 自带的,用来创建基于医院 计”组成。一个事实表与四个维表联系起来构成了 一的多维数据集和 模型;客户端为 个四维分析空间。 人机交互界面,采用 开发。 下面,对其进行逻辑结构设计。医院决策支持 . 数据仓库 的设计 系统的数据仓库采用星型模型,每个子主题对应一 . . 数据建模 个星型模型结构。星型模型由一个事实表和多个 在设计 之前,必须先确定主题。主题是一 维表构成。比如对“门诊费用”这个子主题,其星型 个在较高层次将数据归类的标准,它能反映出分析 模型结构如图 所示。 对象所涉及的各项数据以及相互联系。经过对医 时间维表 疾病维表 门诊费用事实表 时问代码 院业务的仔细分析,我们确定了三个基本主题:患 疾病代码 患者流水号 周 . 疾病名称 \ 时问代码 者主题、药品主题、费用主题 ,其中每个主题又可 月 疾病类别 /科室代码 / 季度 焦 以划分为若干个子主题。各主题的详细内容如表 / 疾病代码 费用类别代码、 所示。 \ 科室维表 费用维表 表 医院数据仓库中各主题详细内容 科室代码 费用项名称 门诊应付费用总计 科室名称 费用类别名称 主题名称 子主题名称 内容 科室负责人 费用类别代码 图 “门诊费用”主题的星型逻辑模型 . . 数据集成 确定了 的数据模型之后,下一步就是把源 数据集成到 中,具体的分为数据抽取、数据清 理、数据转换和数据加载这四个步骤。其中数据抽 取主要是通过网络把从 中提取出的数据传输 接下来,根据不同的分析主题,确定描述各个 到系统中。要完成以上工作,需利用 一 主题中可用于分析与决策支持的相应指标,即多维俞 磊等:基于数据仓库的 医院决策支持系统的研究与设计 第 卷 的数据转换服务包 分析的深度,可 以发现更为复杂、细致的信 组件,在包中指定源数据与目标数据间的映射关 息,其设计的重点是挖掘方法的选择及挖掘出知识 的表示。目前已形成多种 方法 分类、聚类、关 系,把数据转换和导人导出过程保存在存储过程 中,让服务器自动、定期的执行。 联、决策树、神经网络等 和多种知识表现形式 规 . 联机分析处理 的设计 则、决策树、知识集、网络权值、公式、案例等 ,它 们均有各自的优点和不足。由于 是基于 的信息分析处理过程,主要 是通过切片、切块、钻取上卷、下钻 、旋转 等 只提供了决策树和聚类两种挖掘模 型,所以这里选用专门的 工具 ? 方法来进行面向数据的查询、分析、归纳和总结。 实现 的基础是建立多维数据模型。在本系,它是目前应用最广泛的统计软件之一。 统中,多维数据模型的建立非常简单:首先连接医 本系统对数据的挖掘主要在以下几个方面:院 作为分析系统的数据源,然后根据 中 关联分析 利用关联规则可以从数据仓库中分析某种疾 的维表和事实表,利用中的多维数据集创建向导或维度编辑器来创建共 病治疗过程中诱发其他疾病的概率以及与时间的 关系等。这里挖掘算法可采用 算法。 享维度与专用维度,并定义维度的层次关系,这样聚类分析 就建立了用于决策分析的多维数据模型。多维数 聚类是将选定的数据对象分成若干个簇,使得 据模型物理实现主要有三种方式:基于多维数据库 簇内的数据相似度高,而不同簇中的数据相似度低。 的 、基于关系表的 和前两者混合 的。这里选用方式,因为此 利用聚类分析可以对某些疾病的前兆特征进行分 析,发现多种疾病之间的并发关系等,还可分析患者 是建立在原有医院信息 系统 基础上,而 的来源分布、职业分布和年龄分布等,以便能够有针中数据都是以二维关系 表形式存在的。 对性地采取一些措施来提高医疗服务质量。 有一点需要提及的是:为了更好地实现人机交离群点分析 互,可通过 的离群点是指在数据集中存在的不符合数据一 接口透视表服务 ?把数据从分 般模型的数据对象,一般被视为噪声或异常而丢 析服务器传送至客户端,在客户端产生多维数据集 弃,然而在某些医学应用中罕见的病例可能比正常 文件,从而模拟 进行多维数据分析。 出现的病例更有用。通过对疾病特征的聚类分析, 在本系统中,分析主要概括为以下几个 可以辅助给出诊断结论,但可能有些患者的某些病 方面:征不属于我们前面划分的任何簇,对这种情况就要 疾病分析:各类疾病的季节和地域分布情况 及时反映给有经验的上级医生,进行进一步的观察 及医疗费用分析。和诊断,以防止给出错误的治疗方案 。 患者分析:患者的地区分布、年龄分布、公费 医疗比例及就诊时间情况。 结语门诊分析:各时间段内的门诊人次、住院人 本文在医院原有信息系统 的基础上,综 次、床位周转率以及医生出诊情况。合运用 、、 等新兴技术,搭建了一个 药品分析:每类药品的金额、消耗数量以及 基于 的医院决策支持系统。该系统利用利润情况等。存储和管理医院中日 益庞大的业务数据,利用 科室分析:对各科室不同时期的产生费用 从各个角度、各个层次对业务数 据进行准确 挂号费、化验费、医药费等 进行比较分析 。 分析,并通过 技术挖掘出深层次的信息知识。 以上分析的结果可有多种方法展示:如果决策 随着数据的进一步采集与整理以及挖掘算法的不 人员想查阅具体详细的数据则可选用多维报表显 断完善,必能为医院疾病诊断和治疗、医院管理决 示,即通过不同的维、维的不同层次组合展现;如果 策等带来极大的方便和可观的效益。 想查看各种因素对问题的影响及问题的发展趋势 等,则可选用饼图、柱状图、曲线图等表示。 参考文献 . 数据挖掘 的设计 王徐冬,杨希武.数据仓库与数据挖掘在医院信息系统可以利用 的分析结果, 可以拓展 中的应用 .医院数字化, , :
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