数据仓库在医院信息系统中的应用浅析(提交百度).doc
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1、数据仓库在医院信息系统中的应用浅析摘要:充分利用现代信息科技技术,自动快速获取有用的决策信息,为医院提供快速、准确的决策支持,已成为医院生存和发展的关键所在。通过引入数据仓库技术,可以有效地利用已有的信息系统数据,为管理决策提供足够的信息支撑.本文从使用角度简要分析说明了数据仓库在医院信息系统中的应用。关键词:数据仓库;OLAP;DM;HIS【引言】从70年代末计算机开始进入我国医疗行业,到当前HIS系统(Hospital Information System)的全方位普及,医院信息系统已得到广泛地应用,在简化工作流程、减轻劳动强度、规范数据录入等方面有效地促进了医院现代化管理水平的提高。通过
2、多年的积累,系统中已拥有了大量的医疗生产历史数据,如何深入挖掘这些数据信息、提供详实的数据分析、辅助医院运营决策和医疗诊断成为了急需解决的问题.并且随着医院间的竞争日益加剧,正确及时的决策是医院生存和发展的关键所在,这也对医院决策支撑系统提出了新的要求。HIS系统和普通的数据库只具备业务处理和数据存储功能,属于事务处理型系统,无法对数据进一步组织、分析和挖掘,这时引入数据仓库(Data Warehouse)技术,就成为解决发展瓶颈的一个有效的解决方案。【数据仓库引入医院信息系统的必要性】数据仓库是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrated)、相对稳定的(N
3、onVolatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合,它用于支持管理中的决策制定过程(Decision Making Support).数据仓库是一种信息技术,是将大量的操作型数据通过集成抽取,进而提供分析数据,其目的是充分利用已有的数据资源,帮助使用人员更好地理解信息,从多种角度去看问题,获得更好的洞察力和发展趋势,并且从中发掘出更多有价值的信息和知识,更好地进行辅助决策。目前医院信息系统的普遍的现状是,积累了大量的数据,加之不断增加的查询统计,对实时性要求很高的HIS系统产生了非常大的影响。为了提高效率,历史数据或被备份后删除,或增加历史服务器支撑对历史数据的查询。同
4、时,也可以考虑将历史数据导入数据库仓库中,利用多维分析和动态报表,从多层面对历史数据进行分析,使数据不再局限于检索应用,发挥更大的功效。从实用角度考虑,建立数据仓库也是在不增加业务系统负荷的前提下满足管理层信息需求的一种合理的解决方案.【数据仓库技术说明】数据仓库常用的技术包括联机分析(OLAP)、统计报表(RP)和数据挖掘(DM)等,联机分析可从各个角度对医院中的业务问题进行全方位的解析,统计报表可以满足医院日常运营中的管理信息要求,数据挖掘用于透过数据本身发现医院发展中的特征及规律。联机分析即OLAP(On-Line Analytical Processing),是共享多维信息的、针对特定
5、问题的联机数据访问和分析的快速软件技术。它通过对信息的多种可能的观察形式进行快速、稳定一致和交互性的存取,允许管理决策人员对数据进行深入观察。医院在日常运营过程,管理者需要及时全面地了解各种宏观信息,如接待病人能力状况、收入增长趋势、在行业中的占比定位等。借助一些报表工具,基于强大的医院数据仓库系统,可以有效快速地支撑这类需求,使管理者能够及时正确的决策,同时在展现层面也达到统一样式、直观清晰的效果。数据挖掘Data mining,指从医院信息数据仓库中发现有价值的、未知的知识,为医学研究和医院行政管理决策、经济管理决策提供服务。基于模糊集理论和粗糙集理论的数据挖掘算法,可以有效的挖掘医院信息
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