最新构建基于数据仓库的医院辅助决策支持系统
医院大数据智能辅助决策系统设计与应用
医院大数据智能辅助决策系统设计与应用引言：医院作为人们生命健康的守护者，一直以来都在不断探索利用新技术来提高医疗服务的质量和效率。
随着大数据和人工智能的快速发展，医院大数据智能辅助决策系统应运而生，为医生提供了更多全面、准确的信息，并帮助他们做出更明智的医疗决策。
一、系统设计1. 数据收集与存储医院大数据智能辅助决策系统的设计首先需要考虑如何收集和存储数据。
该系统应能够收集从各个科室、病案室、实验室等环节产生的数据，包括患者的基本信息、病例资料、检查结果、医嘱等。
这些数据应以结构化方式存储，并建立相关的数据库。
2. 数据清洗与预处理在数据收集完毕后，需要进行数据清洗和预处理。
这一步骤旨在清除数据中的噪声和冗余信息，并对数据进行标准化、归一化处理，以提高数据的质量和一致性。
同时，对缺失数据进行填充和纠正错误数据。
3. 数据分析与挖掘医院大数据智能辅助决策系统的核心功能就是通过对数据的分析和挖掘来提供决策支持。
可以利用数据挖掘算法如决策树、聚类分析、关联规则挖掘等来发现有用的信息和关联关系。
通过这些分析，系统可以生成有针对性的建议和推荐。
4. 模型建立和优化为了更好地支持医疗决策，系统需要构建具体的模型，比如预测模型、诊断模型、风险评估模型等。
这些模型需根据医院的具体需求来建立，并不断地优化以提高准确性和可靠性。
5. 用户界面设计医院大数据智能辅助决策系统的用户界面应简洁、直观，确保医生能够方便地使用该系统。
界面需要提供查询和过滤功能，允许医生根据特定的条件访问和分析数据。
界面还应提供可视化工具，例如图表和报表，以便医生能够更直观地理解数据和分析结果。
二、系统应用1. 临床决策支持医院大数据智能辅助决策系统可为医生在临床决策过程中提供关键的支持。
通过对大量的病例数据进行分析和挖掘，系统可以提供潜在的诊断指导、治疗方案建议和药物选择等。
这将大大提高医生的诊断和治疗准确性，并减少患者的不必要的痛苦和费用。
基于数据仓库和OLAP技术的医院决策支持系统
第 ８ 第 ５期 卷
基 于 数 据 仓 库 和 ＯＬ 术 的 医 院 决 策 支 持 系统 Ａ Ｐ技
杨 凤 娟
（ 建 工 程学 院 ， 福 福建 福 州 ３ ０ １ ） ５ ０ ４
【 摘 要 】 以医院项 目为背景， 出了一绅基 于数据仓 库技术≠ 联机 分析处理 的医院决策支持 系统的实现方案： 给 口 立用数撂仓库技术解决 了医院“ 数据丰富但信 息贫乏” 的尴尬 局面， 用 Ｏ Ａ 利 Ｌ Ｐ技术 可以多角度 、 多层次快速观 察
持（ Ｓ ） ， 共 存 于同一 个数 据 库 系统 中时 ， 两 Ｄ Ｓ应 Ｅ ｝ ｊ 这 种类型 的处理就会 产生 明显 的冲突 。应用数 据仓库 和联机分 析 技 术 能 有效 地 解 决 分 析 处 理 和 决 策 支 持。
本文采用 数 据 仓 库 和 ０ Ａ Ｌ Ｐ技 术 研 究 医 院决 策支 持系统 ， 实现利用 Ｄ Ｓ工 具直 接从 信息 池 中随 Ｓ 机地 提取 、 析数据 ， 医院提 供 及 时 、 确 的分 析 分 为 准 和预 测数据 ， 使医 院管 理 者能 够真 正有 效地 加 快决 策速 度 ， 提高 医院管 理决策水 平 ：
２ 医院决 策 支持 系统 的分 析 与设 计
医院决策 支持 系统包括决 策支持 和数据 仓库 的 管理 。其 中决 策 支持 包 括预 测 、 析 和决策 。预测 分 包括 门诊和住 院就诊 容量 的预 测 、 种 的分 布预测 、 病
基于大数据分析的医学辅助决策系统研究
基于大数据分析的医学辅助决策系统研究随着大数据技术的不断发展和医学领域的不断进步，基于大数据分析的医学辅助决策系统已成为现代医疗领域中的一项重要研究内容。
本文将针对这一任务名称，探讨基于大数据分析的医学辅助决策系统的研究现状、应用价值以及未来发展趋势。
首先，我们需要明确什么是基于大数据分析的医学辅助决策系统。
简单来说，它是利用大数据技术对医疗数据进行收集、整理、分析和利用，以辅助医生和医疗机构做出更准确、高效的决策和诊断。
这种系统可根据患者的病情、病史、生理指标等客观参数进行预测、诊断和治疗建议，帮助医生更好地制定治疗方案。
目前，基于大数据分析的医学辅助决策系统已经在医疗领域取得了显著的成果。
首先是在健康管理方面，这种系统能够利用大数据分析患者的病历、体检数据等信息，帮助医生进行疾病风险评估和预测。
其次，这种系统在医学影像领域也有广泛的应用。
通过大数据分析，可以快速准确地对医学影像进行筛查和诊断，为医生提供参考意见。
此外，大数据分析还可应用于药物研发、临床试验等领域，加快科学研究和药物发现的进程。
基于大数据分析的医学辅助决策系统的应用价值不仅体现在提高医疗效率和准确性上，还有助于降低医疗成本，提供个性化的医疗服务。
通过对大量的医疗数据进行分析，医生能够更加精确地制定诊断和治疗方案，避免不必要的检查和治疗，减少医疗资源的浪费，从而降低医疗成本。
同时，这种系统还能根据个体的差异性，提供针对性的医疗建议，为患者提供个性化的医疗服务，提高患者满意度。
然而，基于大数据分析的医学辅助决策系统也面临一些挑战。
首先是数据隐私和安全的问题。
医疗数据属于敏感个人隐私，如何在保证数据安全的前提下进行大数据分析，是一个关键问题。
其次是数据质量和有效性的问题。
医疗数据的质量和有效性直接影响到分析结果的准确性和可靠性，所以在建立大数据平台的过程中，需要仔细选择和整合可靠的数据源。
此外，怎样将大数据分析结果有效地应用到临床实践中，也是一个需要解决的问题。
基于数据仓库技术的医院管理决策支持系统的研究
决 策作 用 ， 高 医 院 管理 质 量 和 服 务 质 量 ， 面提 高 医 院 的 管理 水 平 和 决 策 效 率 。 提 全
【 关键词 】 数据仓库
决策 支持 系统 医院信息管理
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传 统 的关 系数 据 库 是 以 规 范 化 的 结 构 可 在 最 小 的 空 间 中存 储 最 多 的数 据 ， 调 了 存储 的灵 活性 和高 效 性 。而 数 据 强
的决策支持系统是一个崭新 的数据库应用领域 ， 由于其功能
特 点 而 成 为 当今 有竞 争 力 企 业 的基 础 。
掘 （ ａ ｎ ｇＤ 。 Ｄ ｔ Ｍｉｉ ， Ｍ） ａ ｎ
本 研 究 是 结 合 我 院 的 医 院信 息 系 统实 际情 况 ， 立 基 于 建
数据仓库技术 的医院管理决 策支持信息 系统 ， 以提高对医院 信息系统海量 数据的信 息深层应用 ， 向医院各级管理层提供
表， 也就是“ 一次信息集成” 数据应用 程度较低 。医院管理 ，
层 对 医 院运 营业 务 及 临 床 诊 疗 的 决 策 主 要 是 经 验 式决 策 ， 未
“ 数据仓库 ” 的这术语 ， 最早 出现 在 Ｄ ｖ ｎ和 Ｍｕｐ ｙ ｅｌ ｉ ｒｈ 在 １８ ９ ８年 发 表 的关 于数 据 仓库 论 述 的文 章 中。在 １９ ９ ３年 ， Ｗｉｉ ．ｎ ｏ ｌａ Ｈ Ｉｍ ｎ在其 论著 《 ｕｌｉｇｔｅＤ ｔ Ｗａ ｈｕｅ 首 ｌｍ Ｂ ｉ ｎ ｈ ａ ｒ ｏｓ） ｄ ａ ｅ ） 先系统地 阐述 了关于数据仓 库 的思 想 、 理论 ， 为数据仓 库 的
基于数据仓库的医院决策支持系统的研究与设计
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 ， Ｓ原 有相 对 ＨＩ 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 、 流 、 物 工作 量等 方 面 的数 据 、 指标 和报 表 ， 要 采用 复 杂 的 统计 分 析方 需
Ａｂ ｔａ ｔ Ｔｈ ｅ ｔｃ ｎ ｌｇ ｆｄ ｔ ｒｈ ｕ ｅ（ ｓ ｒｃ ｅｎ ｗ ｅｈ ｏｏ ｙｏ ａａｗａ ｅ ｏ ｓ ＤＷ ） ｎｌ ｅａ ａｙ ｉ ｌ ｒｃ ｓｉｇ （ ，ｏ －ｉ ｎ ｌｔ ａ ｏ ｅ ｓｎ ＯＬＡＰ ｎ ａａｍｉｉｇ （ ｎ ｃ ｐ ）ａ ｄｄ ｔ ｎｎ ＤＭ ）
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医疗辅助决策支持系统设计与实现
医疗辅助决策支持系统设计与实现摘要：随着医疗技术的快速发展和医疗信息化的推进，医生在进行诊断和治疗决策时往往需要面对大量的复杂数据和信息。
医疗辅助决策支持系统（CDSS）的设计与实现能够在提供更准确、全面的医疗决策信息的同时，提高医疗工作的效率和减少错误发生的可能性。
本文将介绍医疗辅助决策支持系统的概念和目标，并着重讨论系统设计与实现的关键问题。
1. 引言医疗辅助决策支持系统是一种基于计算机技术和医学知识的决策支持工具，旨在为医生提供决策过程中的各类辅助信息，帮助他们更准确地做出诊断和治疗决策。
随着临床医学和医学信息学的融合，CDSS的设计与实现逐渐成为了医学界的研究热点。
2. 医疗辅助决策支持系统的概念和目标医疗辅助决策支持系统是基于医学知识和现代信息技术，为医生提供全面、准确的医疗决策信息的一种计算机系统。
其目标是通过分析和综合病人的医疗数据，为医生提供更科学、客观的医疗决策依据，以提高医疗决策的准确性和效率，并有效减少医疗错误。
3. 医疗辅助决策支持系统的设计与实现3.1 数据采集与整合医疗辅助决策支持系统需要从多个信息系统中采集、整合大量的医疗数据。
这些数据包括患者的个人信息、诊断结果、治疗方案等。
系统应支持多种数据源的接入，并通过数据整合算法将不同来源的数据进行整合，以提供医生所需的全面信息。
3.2 知识表达与推理医疗辅助决策支持系统需要将医学知识以计算机可理解的形式进行表达，并通过合适的推理机制，将患者的病情与医学知识联系起来，从而生成相应的辅助决策结果。
知识表达可以采用专家规则、本体论和机器学习等多种方法。
3.3 决策结果展示与解释医疗辅助决策支持系统在生成决策结果后，需要将结果以直观、易理解的方式展示给医生。
此外，系统还需提供对决策结果的推理过程进行解释的功能，以增加系统生成结果的可信度。
3.4 用户界面与人机交互医疗辅助决策支持系统的界面设计应简洁明了、易于使用。
系统需要根据医生的需求和偏好，提供个性化的用户界面，并支持多种交互方式，如键盘、鼠标、触摸屏等，以便医生能够高效地使用系统，并及时获取所需的决策支持信息。
基于数据仓库的医院临床决策支持系统研究
１ ． ２ 主要方式 临床决策支持系统主要有 ４种 支 持方 式 ： １ ） 检 查提醒 与 自动 报 警 ， 对 近 期检 验 系 列 结 果 的判 断 ， 对 差别 较 大 或危 机 生 命 的 结 果 提
示 及 时复查 。 ２ ） 药学 监护 ， 通 过规 范建 立 的药 品数
应监测和安全评价， Ｇ Ｃ Ｐ和 Ｓ Ｏ Ｐ药物实验临床研 究机 构要 求等 资料 。 ３ ） 循证 医 学和诊 疗 指南 ， 临床 指 南将 大 量 的 临床 经 验 和 证据 概 括 为 简 洁 、 明 了 和便 于应 用 的形式 ， 帮 助 临床 医生 科 学决 策 ， 规 范 诊疗 过 程 ， 选 择 最优化 的解 决 方案 。 ４ ） 临床 路径 与 流程 控 制 ，临床 路径 是 医护 人 员和 其他 专业 人 员 针对 某 种疾 病或 手术 所做 出的最 适 当 、有先 后 顺 序 和 时间性 的照 顾计 划 ， 目的在 于提 高 效率 ， 使 患 者得 到优 化 的医 疗照顾 品质 。 １ ． ３ 主要 内容 以合理 用 药监 测 系统 为例 ， 临床 决策 支 持 系统 一 般 有 以下 内容 ： １ ） 提 供 药 品使 用 剂量。 在 下达 药物 医嘱 时 ， 识 别合 适 的药物 剂量 范 围， 并提 供 每 日最大 剂 量 提 醒 ； 计 算 药 物剂 量 ， 剂 量范 围 ； 以剂量 计算 为 目的 ， 供 选择 的剂量 一体 质 量 参考 。 ２ ） 可检 查和 提醒 医 生 ， 处方和 当前 用 药 的 交互 作用 ； 检 查药物 过 敏情 况 。３ ） 药物 的禁 忌 症 。 在下 达药 物 医嘱 时 ，检 查 患者是 否有 该 药物 的禁 忌症 。４ ） 提 供 药 品配伍 禁 忌 。重 复检 查 、 检 验 提 醒； 检 查 药物 处方和 食 物 的相 互影 响 ； 根据 实 验 室 结果、 检 查报 告 、 患者 症 状 等 ， 建 议 采 取相 关 诊 疗 措施； 根据患者检查检验结果 ， 检 查医嘱合理性 ； 记录 医 生未采 纳 的临床 提醒 及 原 因。 １ ， ４ 主要功能 警报： 显 示 超 出 范 围 的实 验 值 。 提醒 ： 提 醒 临床 医师 申请 ｘ光 检 查等 。评 论 ： 拒 绝
基于大数据分析的智能医疗辅助决策系统设计
基于大数据分析的智能医疗辅助决策系统设计智能医疗辅助决策系统：基于大数据分析的未来之道在当今医疗领域，随着大数据技术的飞速发展，以及人工智能算法的迅猛进步，我们目睹了医疗行业的变革。
基于大数据分析的智能医疗辅助决策系统被认为是实现医疗智能化、提高医疗水平的重要途径。
一、智能医疗辅助决策系统的意义智能医疗辅助决策系统是医学专家和医疗工作者的得力助手，能够根据海量的医疗数据、临床指南和先进的人工智能算法洞察病情、预测风险，为医生提供决策建议，从而提高诊疗水平，减轻医生的工作负担。
此外，智能医疗辅助决策系统还可以帮助医院或医保部门进行资源规划、病例分析，为决策者提供科学依据。
二、基于大数据分析的智能医疗辅助决策系统的原理基于大数据分析的智能医疗辅助决策系统的设计原理主要包括数据采集、数据预处理、数据分析模型构建和决策支持。
1. 数据采集：智能医疗辅助决策系统通过收集医疗机构的临床数据、电子病历、医学文献等数据来源，构建庞大的医疗数据库，这些数据包含了患者的临床信息、疾病的发病机制、治疗方案等。
2. 数据预处理：在大数据分析的过程中，数据的预处理是非常重要的一步。
这一步骤包括数据清洗、数据集成、数据变换等。
通过清洗数据，排除异常数据、重复数据和缺失数据，确保数据的准确性和完整性。
3. 数据分析模型构建：在数据预处理之后，智能医疗辅助决策系统将运用各种机器学习算法和人工智能技术对数据进行分析和建模。
这些算法和技术能够提取出数据中的关键信息、知识和规律，用于辅助医生进行诊断、决策和治疗。
4. 决策支持：系统通过将数据分析结果与基于临床指南和专家知识的规则库相结合，为医生提供个性化、全面的决策支持。
医生可以通过系统获得疾病诊断的可能性、治疗方案的效果评估、药物选择的建议等。
三、智能医疗辅助决策系统的优势与挑战1. 优势：（1）个性化诊疗：基于大数据分析的智能医疗辅助决策系统能够根据患者的个体特征和疾病的特点，提供个性化的诊疗方案，为医生在临床决策过程中提供有力支持。
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构建基于数据仓库的医院辅助决策支持系统目前，多数医院对于医院信息系统数据的后期处理基本处在基于数据库技术的查询、统计的事务性操作上，这些统计查询分析并不能对医院的业务流程优化、成本控制乃至医院的长期发展提供数据支持，更不能为医院决策者提供数据支持。
兰州大学第二医院构建了基于医院信息系统数据仓库为基础的辅助决策支持系统，为医院管理决策者提供了数据支持。
【关键词】数据仓库决策支持医院信息化1 概述医院决策支持系统不应该是单纯的事后统计，它必须与医院管理紧密相连，做到事前评估、事中监控、事后分析。
医院决策支持系统必须和医院业务环环相扣，其所分析的数据必须能够为医院的实际发展提供支持和导向。
下述实例，列举了医院决策支持系统在实际运行中应该为医院提供的数据支持和医院管理层的实际需求指标：1.1 医院门诊综合需求医院门诊新大楼完工并投入使用，预计每天可增加500-800门诊量，那么该医院每天应该产生放号信息有多少，应该安排多少医生出诊、应该设置多少个挂号和收费窗口，门诊药房的配药发药压力是否会大幅度上升等等。
1.2 医院平均住院日分析平均住院日是评价医院效率和效益、医疗质量、技术水平及管理水平的硬性综合指标，医院应该在确保医疗质量和医疗安全的前提下尽量缩短平均住院日。
1.3 医院就诊流分析患者仅挂号，医生无诊断、无医嘱或者医生下过医嘱，患者并未按照医嘱缴费并接受治疗。
以上两种人群是医院病人流失的主要原因，如何及时分析原因并采取正确的措施，减少医院损失。
1.4 医院高值耗材相关分析通过数据挖掘，找到每种高值耗材在医院的使用情况，各科室使用分布、人群使用分布，针对使用高值耗材病人往往医疗费用较高，通过监控该病人的医保支付情况，及时与病人沟通，减少欠费及医患纠纷的风险。
1.5 医院大处方及合理用药通过对大处方的处方类型（一般情况下，抗菌类处方占大多数）、病人诊断、开单医生进行汇总分析，控制医药合谋以及医患合谋；基于处方点评子系统，分析各科室处方点评率、处方合格率，对问题处方的原因进行分析，并采取有效整改措施，减少由于医疗质量问题带来的医患纠纷。
以上仅仅列举了几个医院具有代表性的需求实例，在医院的实际运营管理过程中，决策支持系统分析的数据指标应该可以按照各个临床业务、教学、行政管理科室的要求，基于医院信息系统数据仓库，为医院的管理者提供详细精准的数据支持。
2 辅助决策系统的组织结构及应用框架在医院的基于医院信息系统数据仓库的决策支持系统的实际设计与实施中，应该包括管理模块、模型管理模块、知识管理模块以及用户界面。
基于数据仓库的医院决策支持系统体系结构包括：2.1 数据获取层主要完成将医院运行业务数据的清理、转换、抽取为综合统一的数据形式到医院数据仓库。
2.2 数据存储层主要完成统一管理和存储面向决策的按主题划分的综合数据，这些数据由医院信息系统运行产生，并且按照相应主题的需求及结构对数据进行整合和组织，为医院的管理决策者提供大量的数据支持。
2.3 数据处理层主要包含模式库、数据挖掘、联机分析处理以及相关的管理系统，通过联机分析和数据挖掘从数据仓库中提取出有价值和管理层感兴趣的信息和数据。
2.4 数据访问层主要为医院的管理决策者提供决策支持系统的人机交互入口，将数据处理层整合和处理的信息和数据通过友好界面展现给用户，包括二维表、仪表盘、曲线图、柱状图等形式。
3 数据仓库的构建数据仓库的构建设计始终处于一个动态循环与改进的过程，与业务系统数据库的设计与构建不同。
业务系统数据库在设计完成、业务系统正常运行之后，除非在原业务系统上进行二次开发，否则很少轻易改动其中的结构，避免对业务系统的性能及数据库安全性产生安全漏洞。
而数据仓库因为需要满足不同的业务需求、适应不同的业务环境。
在将业务系统产生的原始系统提取到数据仓库之后，它通过准确动态的理解不同用户的需求，为用户提供准确的决策信息。
医院数据仓库的构建主要包括确定分析主题、数据准备、建立模型、??用模型等过程。
3.1 分析主题的确定数据在数据仓库中的组织形式是面向主题的，根据医院各科室的业务需求、各级管理机构对医院的考核指标以及医院管理决策层所敏感的医院信息数据，目前我院确定的数据仓库分析主题主要有：住院主题、出入转汇总主题、医保明细费用主题、固定资产主题、高值耗材主题、总收入主题、手术主题、门诊处方主题、门诊发药主题等等。
根据所确定的主题，可以确定医院信息系统数据仓库的逻辑模型，以所分析的主题作为事实表。
以医院总收入主题为例，其所涉及的事实表包括：医嘱主表、医嘱分类表、账单主表，病人医嘱费用明细表、账单收费项目明细表、住院发票表等。
3.2 总收入主题3.2.1 维度以及粒度的设计数据仓库设计过程中一个核心的过程就是粒度的划分，合适准确的粒度划分是非常复杂的问题，粒度的确定是业务分析决策、数据仓库以及软硬件使用方式的平衡，必须从数据仓库实际数据存储的物理容量、数据构成量以及业务部门的实际应用需求等方面考虑进行粒度的设计。
根据上述设计理论，结合医院业务需求以及指定的分析主题。
3.2.2 事实表、维表及模型根据医院总收入主题以及维度和度量的设计，总收入分析主题涉及的维表主要包括：（1）病人基本维（病人姓名、性别、身份证号、联系电话、职业）；（2）病人就诊信息维（病人姓名、性别、住院号、住院登记号、门诊登记号、病历号、证件类型）；（3）医嘱大类维表（类别ID、类别）；（4）医嘱项维表（ID、项目名称、项目所属医嘱子分类ID、项目所属医嘱大分类ID）；（5）病人账单收费项目明细表（收费项目ID、单价、数量）等。
事实表为病人医嘱费用明细表（病人住院登记号、医嘱项ID、收费项目ID、总计费数量、退费数量）等。
3.3 医保主题医保费用明细主题事实表、维表根据医院医保费用明细主题维度和度量的设计，医保费用主题涉及的维表主要包括：（1）病人基本信息维（病人姓名、性别、身份证号、联系电话、职业）；（2）病人就诊信息维（病人姓名、住院登记号、病人科室、病人医生、病人费别、结算状态、就诊类型、住院天数）；（3）病人医嘱费用明细表（病人住院登记号、医嘱项ID、收费项目ID、总计费数量、退费数量）等；（4）病人账单明细维（病人登记号、病人姓名、医保类别、中成药费、中草药费、取暖费、手术费、挂号费、检查费、材料费、治疗费、化验费、床位费、挂号费、其他费用）等；事实表为病人账单维（病人登记号、医保类别、人员类型、结算状态、统筹支付累计、个人现金支付额、乙类自理金额、公务员补助、医保定额、自费材料总费用、自费药品总费用、自付费用、进入统筹费用、高值耗材统筹、出院时间、结算时间）。
3.4 数据整理与转换数据整理与转换功能主要完成对医院已经产生的业务活动数据按照构建数据仓库过程中设计的维度、度量以及事实表、维表通过ETL过程导入到数据仓库中。
ETL（Extract Transformation Load）是构建数据仓库承前启后的重要步骤，它将异构的、不同数据源中的?稻莩槿『蠼?行清洗、集成和转换，再加载到数据仓库或者数据集市当中，为联机分析处理和数据挖掘提供数据基础。
相较与关系数据库，数据仓库中没有严格的数学理论，数据仓库则主要面向实际的业务及工程应用。
4 应用speedminer工具实现基于Web的辅助决策支持应用分析4.1 收入结构分析的Pivot及Dashboard创建（1）Pivot主要完成医院决策支持系统体系结构中的数据处理层的分析处理和挖掘功能。
在Pivot创建之前，首先考虑我们需要展示并分析的数据应该包含的内容，住院科室收入结构分析应该分析的对象是科室以及收入结构。
因此，将开单科室作为维度即展现的行；其度量组成应该是各个收入结构。
在pivot的过滤条件中可以指定按照某种条件来展示，在住院科室收入结构分析中，我们制定其按照指定的时间段来展示结果，这部分内容也可以直接在Dashboard创建界面展示时制定。
在每个度量中，需指定过滤收入的条件，双击度量组成的某个度量，使“收入会计大类=度量所指收入”。
度量过滤条件相当于查询总收入中会计大类为材料收入类型的收入金额。
（2）Dashboard主要完成医院决策支持系统体系结构中的数据访问层功能，主要为管理决策者创建决策支持系统的人机交互界面，将数据处理层整合和处理的信息和数据通过友好界面展现给用户。
Dashboard展示界面包括二维表、仪表盘、曲线图、柱状图等形式。
换句话来说，Dashboard就是将前述中的pivot 的分析和挖掘结果使用友好的人机交互界面展示出来。
在Dashboard创建过程中，首先需要进行Dashboard与pivot的关联，结合功能需求，然后按照美观、简介的原则规划Dashboard中各个二维表、仪表盘及柱形或曲线图的位置，将结果展示出来。
在Dashboard创建过程中，我们可以将数据按照一定过滤条件再次钻取。
4.2 总结使用基于Web辅助决策支持工具可以将临床业务或者医院决策管理层的不同需求制定相应的pivot，然后通过Dashboard展示出来，供相关部门分析使用，但是在这之前，同样需要设计相关主题的维度及粒度，并使用ETL过程将数据导入数据仓库中。
目前我院根据各个业务科室以及管理决策部门提出的数据分析需求，已经在Speedminer中部署了20余个业务主题、10余种大类分析、50余种子类分析目标，基本上满足了医院决策管理者对医院信息系统提供业务数据分析的需求，同时完成了各级部门考核医院以及医院等级评审所需的相应指标的分析与钻取，大大提升了统计工作效率。
在这些数据及分析结果的展现过程中，采用了多样化形式，除了上述的二维表直观表现、柱形曲线图，还包含了相关重要指标动态监控的方式。
如图1所示。
总之，无论是数据的多角度、深层次钻取分析、还是数据查询统计与数据的直观分析，在使用基于医院信息系统数据仓库的决策支持系统后，效率得到了明显提升，为医院管理决策者制定医院发展规划、规范医疗质量、业务流程优化最终实现医院大发展提供了坚实基础和便利条件。
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