医院数据挖掘与决策支持

2016-09-22 10:07:19 阅读

目前医院每年产生的数据都是以GB或TB级增长,如果在海量的数据中挖掘对医院自身建议有用的统计结果,查找一些深层次、规律性的问题,为医院管理者提供分析问题、建立模型、决策过程和方案的数据环境,辅助医院管理者提高决策水平和质量。

传统的临床业务系统一般都带有一些关于自身业务的统计分析报表,但涉及综合性、深层次、规律性的分析以及与其它异构数据库之间的数据交互就明显表现弱势,甚至无法完成这些需求。

数据集成平台是独立超脱于全部临床业务系统的,通过数据集成平台融合相关临床业务系统数据,运用一系列方法和模型,达到立体化展现、智能化应用。具体包括数据获取、数据管理、数据分析和数据展现。

数据获取是分析与展现的基础,结合医院的实际情况,对目前已经正在运行的临床信息系统进行梳理,把各信息孤岛通过平台进行融合,通过一定的规则,对重复数据处理、缺失数据处理、数据逻辑错误检查;

 数据管理是在已经获得的数据的基础上根据实际需要结合在线与离线、短期与长期、现实与抽象,进行数据抽取、数据计算、数据分组、数据转换、数据抽样;

 数据分析是对已经清洗完成的数据,按宏观与微观,现实与未来的要求,以分析方法论为基础,通过科学的分析方法,如对比分析法、结构分析法、分组分析法、平均分析法、交叉分析法、矩阵关联分析法、高级数据分析方法等对数据进行系统分析;

 数据展现是对已经分析完成的结果进行用户体验的过程,为决策者提供大量的、全局的、科学的、准确的数据信息,提高管理者对全院运行分析、质量跟踪、运营情况、服务评价、科研方向的决策水平。常用的数据展现图表有双坐标图、瀑布图、平均线图、帕累托图、矩阵图(散点图)、漏斗图、气泡图、旋风图、发展矩阵图等。

通过上述活动,通过建立统一数据集成中心,将分散在不同的业务系统中的各类数据进行聚集,最终的目的是构建一个医疗质量监控与决策支持系统,对医疗活动的事前、事中、事后进行全过程监控与分析评价。通过建设集中统一的信息门户,管理者不用通过不同的业务系统来处理不同的事务,可随时完成即席查询和综合分析信息等所需的各种信息。通过定制不同管理者对不同信息的需求,进入系统后能看到自己最关注的信息,这些信息通过图形化和人性化的界面进行展示,并能逐步深入,由宏观到微观,可以逐步找到所需的所有信息。通过全自动分析,能够通过对各种数据的抽取、清洗、装载、挖掘和分析,为管理者决策提供准确的数据支持。通过医疗质量控制指标和绩效评价,实现对全院各类医护人员和科室全面综合评价,对持续改进医疗质量提供参考指标,对激励政策的制定提供依据。


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