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医院病案数据仓库的研究

减小字体 增大字体 作者:暂不清楚  来源:www.bob123.com  发布时间:最新发布
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  [摘要]本文从医院的实际需求出发并结合当前计算机信息技术,简要介绍了医院病案数据仓库的研究意义和方法。病案数据仓库不仅能处理报表,而且能够提供数据分析,提供决策支持及医疗诊断支持,能够帮助解决医院高层管理及医疗诊断上的众多非结构化或半结构化的问题,无疑是医院病案管理的今后发展的方向。
  [关键词]医院病案数据 数据仓库 病案管理
  
  一、医院病案数据仓库研究的意义
  
  随着医疗制度和社会医疗保险体制的改革发展,“以病人为中心”的医院全面质量管理模式将突破过去传统的经验型管理模式。建立科学化决策的管理程序对于加强医院的管理提高工作效率和医疗质量,促进医院发展和保障人民身体健康是十分重要的。
  内蒙古医学院第一附属医院是一所及医疗、科研、教学、预防为一体的大型“三级甲等”医院,其医疗范围主要覆盖全区12盟市及周遍省市还有蒙古国部分地区。医院在十多年的信息化建设中已经建成了包括医疗、医技、管理等部门的综合性局域网络。由于数据分散存储和面向专业操作,很难从业务数据中提取出分析性、决策性的信息。病案管理是医院管理的重点,目前在病案管理系统中已经积累了大量的病人病案资料数据,包括数据型、文字型以及静态医学图像信息,记录着病人病史、诊断、治疗的全过程,尤其像病历、化检验、影像资料等历史信息的保有价值相当高。病案作为医院诊疗信息的主要载体,体现着医疗护理的技术水平,也为医疗投诉和保险部门理赔提供重要资料。
  建立病案数据仓库就是要建立一种体系化的数据存贮环境,将分析决策所需的大量数据从传统的操作环境中分离出来,使分散的、不一致的操作数据转换成集成的、统一的信息,通过运用多维统计分析的方法,为医生诊断、用药提供指导,如疗效分析;还可以利用这些分析统计数据形成教学案例,通过趋势分析提出某些职业病的防治措施,等等。病案数据仓库支持“以病人为中心”的全过程医疗服务和各医疗服务环节质量优化和效率的提高,充分体现了现代医院管理思想与计算机信息技术的完美结合,这对我国边疆少数民族地区医疗资源相对不足的现状而言,具有现实意义。
  
  二、该领域目前国内外研究概况
  
  目前,数据仓库技术的发展将支持多媒体、支持结构化和非结构化数据,除了访问传统的RDBMS外,还可以从用户所持有的Excel 数据和文本文件获取数据,即向通用数据库发展,具有面向对象的能力。高性能数据库服务器、并行数据库技术、数据分析工具和人工智能代理工具的成熟和广泛使用为数据仓库的应用开辟了新思路。随着Internet/Intranet技术的广泛应用和发展,数据仓库将与Internet/Intranet进行很好的集成。
  从国际发展趋势看,医院信息系统已从重在费用信息管理的阶段发展逐渐发展到面向临床医疗信息管理的CIS(Clinic Information System)阶段,包括电子病历 (computer-based Patient Records CPR)系统、医学影象系统(Picture Achieving and Communication System, PACS)、实验室检查系统和远程医疗等交互式网络信息服务功能的开发和应用。目前国内多数大、中型医院都纷纷建成了医院信息系统(HIS),但应用的层次深度亦各不相同。有的停留在计算机网络的物理连接,还做不到数据共享,多数停留在业务处理层,利用信息提高操作效率阶段上。尽管借助电子病案,医生可随时查询病人历次就医的处方信息、医嘱信息、检查/检验结果、诊疗过程、医学影像等各种参照信息,利用这些信息后,医生可以较快地做出诊疗方案并形成医疗文书,提高了工作效率,但作为数据分析、辅助高层决策并不是很好的解决方法。
  
  三、研究内容及实现方案
  
  1.本课题研究的重点内容
  本课题将以“病案” 为主题进行数据仓库设计。从病案管理系统等数据库中,通过数据转换服务,包括数据验证、数据合并、数据清理等过程来汇集用于分析的原始数据。
  通过确立不同的维度、粒度来构建多维数据仓库,并存储在SQL Server联机分析处理服务的多维数据集中。
  前端采用应用工具Visual Basic 6.0,使用ADOMD数据对象接口(DataObject Interface)以及 MDX (Multi-Dimension extension 多维扩展)语法,通过OLE DB for OLAP Server来读取多维数据集的数据,最后形成多种形式的分析展示结果。
  2.实现方案的选择
  病案数据常常由多个分散的、独立的业务处理部门来录入和使用,一般存入的只是近期的细节数据。对于这些大量细节数据的统计分析,一是严重影响分析效率,二是不利于对数据进行长期趋势预测型的综合、聚集。为了提高数据分析和决策的有效性,将适合分析的数据从事务处理环境中提取出来,建立数据仓库这一分析型数据平台,充分利用各种历史数据、统计信息以便作出及时和准确的决策。
  医院管理涉及人、财、物的科学化管理,数据仓库的使用必须保证能够接收并重新组织医疗、人事和财务信息的各类数据,完成综合查询与辅助决策。从医院目前的实际情况出发,建立一个庞大的数据仓库系统不大现实,而建立面向临床医疗护理部门的小型数据仓库——数据集市具有现实意义。在数据仓库建立的初期就应考虑系统的集成和扩展性问题。
  临床医疗部门的各种联机事务处理(OLTP)系统均采用MicrosoftSQL Server 2000数据库系统,为保持系统的兼容性,本数据仓库系统也采用Microsoft SQL Server 2000数据仓库系统,利用DTS(Data Transformation Service,数据转换服务),结合Analysis Service 的分析服务进行数据仓库的建立。
  (1)对适合病案分析的多种数据源进行抽取和净化
  为保证进入数据仓库的数据的一致性和完整性,需要对来自不同数据源的数据进行数据集成,它不是原有数据的简单拷贝,而是经过统一、综合、计算。 病案数据已经有较为规范的数据格式和分类标准。
  (2)确定数据仓库模型
  以“病案”为主题建立数据仓库,按时间、年龄、职业、疾病类型等划分不同的维。在维的层次上可以进一步按时间(年、月、日)划分层次。维的层次越多,粒度层次越丰富,可以得到不同综合层次的数据视图。
  (3)数据管理系统采用多维数据库
  多维数据库为面向主题的分析决策提供了更大的灵活性。根据主题确定维的数目和内容,在每个维中根据不同的汇总路径和综合方式建立不同的层次结构,支持数据的钻取分析以及数据的切片和切块。
  (4)采用Microsoft SQL Server 2000 中的数据仓库工具OLE DB数据库引擎、数据转换服务、数据更新、联机分析处理工具,提供对多数据库的访问支持以及数据管理。
  
  四、主要关键技术
  
  数据仓库是一个面向数据分析型处理的数据环境。数据仓库的数据具有四个基本特征:面向主题的、集成的、不可更新的、随时间不断变化的。本课题主要关键技术如下:
  1.面向主题进行数据组织 2.多数据源的数据集成
  3.元数据的管理 4.OLAP技术 5.数据更新
  抽取的数据一旦进入DW不再修改,DW的数据操作只有载入和提取,无需修改,数据相对稳定。但不是说数据永远不变。数据仓库的数据必须不断捕捉OLTP数据库中变化的数据,并追加到数据仓库中去,才能提供准确及时地分析报告。数据更新应保证新增或修改的数据的完整性,保持与多维数据集同步。
  
  五、展望
  
  对于有效的知识获取需要在数据来源和方法上得到保障,今后应该将数据仓库技术充分应用于住院部份的信息存储上,实现患者病例信息电子化,并使病例信息规范,为数据挖掘分析的实现,提供良好的数据源保证。
  
  参考文献:
  [1]陈京民编著.据仓库原理、设计与应用[M].国水利水电出版社.
  [2]张世红,徐国桓等.数据挖掘在医学上的应用[J].学情报工作2004,6.
  [3]罗运模等编著.QL Server 2000数据仓库应用于开发[M].民邮电出版社,2001,7 .
  [4]孙微微,刘才兴.数据仓库与数据挖掘[J].农业网络信息,2005,1.
  (作者单位:内蒙古医学院)
  
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