深度挖掘醫(yī)療數(shù)據(jù) 實現(xiàn)醫(yī)院智能化、信息化

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　　雖然醫(yī)院每天產(chǎn)生出大量的數(shù)據(jù)，但光有數(shù)據(jù)是不行的，只有對這些數(shù)據(jù)進行分析和深度挖掘，才能真正發(fā)揮出信息化的作用。

　　近年來，隨著醫(yī)院信息化的不斷發(fā)展完善，筆者所在醫(yī)院內(nèi)部先后建立起了HIS（住院收費管理軟件）、CIS（臨床信息系統(tǒng)）、LIS（實驗室信息系統(tǒng)）、PACS（影像歸檔和通信系統(tǒng)）、EMR（電子病歷）等業(yè)務系統(tǒng)。隨著這些業(yè)務系統(tǒng)的穩(wěn)定運行，在規(guī)范醫(yī)院診療流程的同時，各系統(tǒng)所收集的數(shù)據(jù)量也呈指數(shù)級增長。如何實現(xiàn)對這些大數(shù)據(jù)的有效利用，已經(jīng)成為當下醫(yī)院管理者極為關注的事情。

　　要使數(shù)據(jù)真正有管理意義，數(shù)據(jù)的質(zhì)量非常關鍵。然而由于日常業(yè)務數(shù)據(jù)分散在不同的應用系統(tǒng)中，各應用系統(tǒng)上線的時間跨度大，各公司標準不統(tǒng)一，使得數(shù)據(jù)描述參差不齊。更糟糕的是，數(shù)據(jù)源還可能存在A系統(tǒng)記錄的數(shù)據(jù)與B系統(tǒng)記錄的數(shù)據(jù)有出入的情況。各部門品種繁多且頻繁變動的報表與分析需求，讓業(yè)務部門頭痛，也讓IT人員沮喪。

　　BI（商業(yè)智能）提供了一個解決問題的途徑。由于BI的存儲結(jié)構(gòu)是“數(shù)據(jù)倉庫”形式，具有多維度、矩陣化的特征，它將有直接關系的數(shù)據(jù)裝載入同一矩陣中，各矩陣之間通過共同或關聯(lián)數(shù)據(jù)建立聯(lián)系，通過矩陣運算可以實現(xiàn)強大的數(shù)據(jù)整合、統(tǒng)計、分析等功能。

　　像其他企業(yè)一樣，醫(yī)院中不同層次的管理者對數(shù)據(jù)分析有著不同的需求。醫(yī)院領導層希望實時監(jiān)控醫(yī)院的業(yè)務狀況、科室工作量統(tǒng)計、科室和人員的收入分析、患者丟失分析、合理用藥分析、單病種質(zhì)量監(jiān)測、成本核算與成本控制及醫(yī)療設備使用率等，希望商務智能平臺能實時匯總醫(yī)院整體醫(yī)療狀況，并根據(jù)這些數(shù)據(jù)，對未來一段時間的醫(yī)療發(fā)展趨勢做出分析預測，以輔助醫(yī)院調(diào)整未來的醫(yī)療策略。而對于各臨床業(yè)務部門來說，則需要及時獲取各種準確的信息報表，如專病專科申報表、醫(yī)生獎金統(tǒng)計表、工作完成進度等。

　　BI在指標計算方面存在巨大優(yōu)勢。如基于底層數(shù)據(jù)將相關數(shù)據(jù)進行挖掘、清洗、累加、匯總后，可精確計算門診住院患者人次、病種分布、平均住院日、床位使用率、藥費比、診斷符合率、治愈好轉(zhuǎn)率等各項質(zhì)量、效率指標。不僅如此，還可發(fā)現(xiàn)工作內(nèi)容或工作流程缺陷，并追溯原因，如門診患者住院率為什么低，患者丟失率為什么高等。

　　以門診患者住院率為例，醫(yī)院管理者面對住院率報表往往束手無策，因為可用的信息量太少，管理干預無從下手。而利用BI，則可在審視、保存所有門診患者記錄后，進一步篩選出其中住院治療的患者，同時保存這些住院患者的所有信息；還可以進一步明確地告知醫(yī)院管理者這些住院患者的診斷、門診科室、門診醫(yī)師、診療費用、支付方式等詳細數(shù)據(jù)，進一步將同類數(shù)據(jù)匯總、分析后，即可發(fā)現(xiàn)是哪一類患者易離院（從診斷、經(jīng)濟、就醫(yī)需求等多角度分類）。筆者所在醫(yī)院領導掌握了這些數(shù)據(jù)與報表，在加強臨床重點學科發(fā)展的同時，采取了全面提升醫(yī)療質(zhì)量，加強社保、新農(nóng)合參合患者的管理，優(yōu)化服務流程等有效的管理干預，將筆者所在醫(yī)院門診患者住院率成功提升了8%。