基于数据仓库、数据挖掘技术的医院现代化管理
基于大数据的医院数据中心建设思考
基于大数据的医院数据中心建设思考在当今数字化时代，大数据技术的应用已经渗透到各个领域，医疗行业也不例外。
医院作为医疗服务的核心机构，每天都会产生大量的医疗数据，包括患者的基本信息、诊断记录、治疗方案、检查结果等。
这些数据对于医院的管理、医疗质量的提升、科研创新以及患者服务都具有重要的价值。
因此，建设一个高效、安全、可靠的医院数据中心已经成为医院信息化建设的重要任务。
一、医院数据中心建设的背景和意义随着医疗信息化的不断推进，医院内部的信息系统越来越多，如医院信息系统（HIS）、电子病历系统（EMR）、实验室信息系统（LIS）、医学影像存档与通信系统（PACS）等。
这些系统在提高医疗服务效率和质量的同时，也产生了大量的分散、异构的数据。
由于缺乏统一的数据管理和整合，这些数据往往难以被充分利用，导致数据的价值无法得到有效发挥。
建设医院数据中心的意义主要体现在以下几个方面：1、提高医疗服务质量通过整合和分析患者的医疗数据，医生可以更全面地了解患者的病情，做出更准确的诊断和治疗决策。
同时，数据中心还可以为医疗质量监测和评估提供数据支持，帮助医院发现医疗过程中的问题，持续改进医疗服务质量。
2、支持科研创新丰富的医疗数据是开展医学研究的宝贵资源。
医院数据中心可以为科研人员提供大规模、高质量的数据样本，促进临床医学研究的发展，推动医学技术的创新。
3、优化医院管理数据中心可以对医院的运营数据进行分析，帮助医院管理者了解医院的资源利用情况、工作效率、成本效益等，从而优化医院的管理决策，提高医院的运营效率和经济效益。
4、提升患者服务体验基于数据中心，医院可以为患者提供个性化的医疗服务，如健康管理、疾病预防建议等。
同时，患者也可以更方便地获取自己的医疗信息，增强对医疗服务的信任和满意度。
二、医院数据中心建设的需求分析在建设医院数据中心之前，需要对医院的业务需求进行深入的分析，明确数据中心的建设目标和功能要求。
1、数据整合需求医院内部存在多个信息系统，这些系统的数据格式和标准各不相同。
医院信息系统中数据挖掘技术的应用
医院信息系统中数据挖掘技术的应用随着信息技术的不断发展，医院信息系统在提高医疗质量、提升医疗效率和优化医疗资源方面发挥着越来越重要的作用。
在医院信息系统中，数据是一种非常宝贵的资源，通过对这些数据进行挖掘，可以为医院提供丰富的信息和洞察，帮助医院管理者做出更明智的决策，提高医院的整体运营效率和服务质量。
本文将就医院信息系统中数据挖掘技术的应用进行详细的介绍。
数据挖掘技术是利用各种数据挖掘方法和工具对海量数据进行分析和处理，从中发现潜在的关联、规律和趋势。
在医院信息系统中，数据挖掘技术可以帮助医院管理者发现患者的病例特征、疾病的传播规律、医疗资源的利用情况、医院的运营情况等各种有价值的信息，为医院的管理和决策提供科学的依据。
数据挖掘技术主要包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测和预测等方法。
分类是指根据已知类别对数据进行分类，比如将患者分为不同的病种；聚类是将相似的数据点归于同一类别，比如将患者按病情相似度进行分组；关联规则挖掘是在大规模数据中寻找各种项目之间的关联关系，比如患者就诊的时间和就诊科室之间的关联；异常检测是检测异常值和离群点，比如发现异常的患者病历；预测是基于已知数据对未来事件进行预测，比如患者未来的病情发展趋势等。
1. 患者病例特征挖掘医院信息系统中积累了大量的患者病历数据，通过对这些数据进行挖掘，可以发现不同患者的病例特征和疾病发展规律。
通过分类和聚类方法，可以将患者按病情相似度进行分组，帮助医生更好地制定诊疗方案和进行个性化治疗。
通过关联规则挖掘方法，可以找出患者就诊的时间和就诊科室之间的关联规律，为医院的排班和资源配置提供参考依据。
2. 疾病传播规律挖掘在医院信息系统中记录了大量的疾病患者就诊信息，通过对这些数据进行挖掘，可以发现疾病的传播规律和扩散趋势。
通过关联规则挖掘方法，可以找出不同疾病之间的传播关联关系，帮助医院建立疾病防控模型和制定应对策略。
通过预测方法，可以对未来疾病传播趋势进行预测，帮助医院及时采取预防措施。
数据仓库和数据挖掘在医院信息系统中的应用
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摘
要： 由于传统的数据库技术具有单一性 ， 在处理操作型事务时具有一定 的优势 ， 但是不适合处理信息型事务 ，息系统 中的应用进行 了分析 ， 主要探讨了决策支持系统的应用结构、 数据仓库 、 联机分析
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
ｄ ｉ１ ． ９ ９ ｊ ｉ ｎ １ ７ —３ ２ ． ０ ０ ０ ． ０ ｏ ：０ ３ ６ ／ ． ｓ ． ６ １ ３ Ｘ ２ １ ． ２ ０ １ ｓ
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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
医院的数据化运营管理方案
医院的数据化运营管理方案概述随着信息技术的发展，医院管理也越来越倾向于数据化运营。
数据化运营管理方案能够帮助医院实现信息共享、流程优化以及医疗质量提升。
本文将介绍医院数据化运营管理的意义、目标和关键措施。
意义传统的医院管理存在着信息孤岛、流程繁琐和沟通不畅的问题。
而引入数据化运营管理方案，可以将医院各部门的数据整合起来，提高数据的精准性和时效性，进而提升医疗服务的质量和效率。
此外，数据化运营管理方案还能够为医院提供决策支持、进行资源优化和风险控制等方面的帮助。
目标医院数据化运营管理方案的目标是提高医院管理效率、提升医疗质量和满足患者需求。
通过数据化运营管理，医院可以实现以下目标：1.信息共享：各部门之间的信息共享，避免信息孤岛问题。
2.流程优化：通过数据分析和流程优化，提高医疗服务的效率和准确性。
3.决策支持：提供有形、有力的数据支持，为医院管理层的决策提供依据。
4.资源优化：通过数据分析，合理调配医疗资源，提高资源的利用效率。
5.风险控制：通过数据分析，及时发现和预测风险，采取相应的措施进行控制。
关键措施为了实现医院数据化运营管理的目标，以下是一些关键措施：1. 建立信息系统医院需要建立一个信息系统，将各个部门的数据整合在一起。
这个信息系统的功能包括患者信息管理、门诊、住院、药房管理等，同时还需要提供各种报表和分析功能。
2. 数据采集和整理医院数据化运营管理方案需要优化数据采集流程，确保数据的准确性和及时性。
同时，数据的整理也是关键的一步，要确保数据的可靠性和一致性，为后续的数据分析提供准确的基础。
3. 数据分析和报告数据分析是医院数据化运营管理的核心环节。
通过对数据的分析和挖掘，可以发现隐藏在数据背后的规律和问题。
同时，还需要生成相应的报告，向医院管理层和相关部门提供决策支持。
4. 流程优化和标准化通过对医院各个流程的分析，找出瓶颈和问题，并进行优化和标准化。
流程优化和标准化可以提高医疗服务的效率和准确性，减少人为错误和重复工作。
数据仓库和数据挖掘在医院管理中的应用
数据仓库和数据挖掘在医院管理中的应用
田霞; 许道芳
【期刊名称】《《医学信息》》
【年(卷),期】2011(024)007
【摘要】本文介绍了医院数据仓库和数据挖掘的概念，设计了数据仓库建立模型，以及建立数据仓库的具体方法。
简单介绍了数据挖掘技术在医院管理中的作用．并结合工作实际详细介绍了数据挖掘在管理和控制药占比中的应用，最后展望了医院数据仓库和数据挖掘技术的发展前景。
【总页数】2页(P4454-4455)
【作者】田霞; 许道芳
【作者单位】沂水县人民医院山东沂水 276400
【正文语种】中文
【相关文献】
1.数据仓库的建立和数据挖掘技术在医院管理中应用的讨论 [J], 解亚楼;党卓明
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应用质量管理方法和工具提升医院管理精细化水平
应用质量管理方法和工具提升医院管理精细化水平医院管理作为一个高风险、高复杂性的领域，对于质量的要求非常高。
只有通过科学的质量管理方法和工具，才能提升医院管理精细化水平，提高医疗质量和服务水平。
一、应用质量管理方法1.流程管理方法应用流程管理方法，可以通过定义流程、监控流程和优化流程三个环节来提升医院的管理水平。
在流程定义阶段，要考虑临床医生和护士的实际需求，将流程进行模块化和标准化。
在流程监控阶段，可以通过现代化的信息系统对流程进行实时监控，及时发现问题并解决。
在流程优化阶段，运用模型分析方法，对流程进行数据分析和建模，找到影响流程效率的瓶颈，并进行优化。
2.全员参与方法医院管理涉及全院所有人员，需要全员参与质量管理。
通过开展各种培训和交流活动，加强员工的管理意识和职业素养，培养员工的责任心和团队协作精神，增强员工的服务意识和服务能力，在服务质量、流程效率和服务满意度等方面实现全员参与。
3.数据管理方法应用数据管理方法，可以通过对医院的各种业务数据进行存储、分析和应用，实现精细化的管理。
通过数据挖掘技术，提取出有价值的数据结果，为医院的决策制定提供了科学的依据。
建立数据仓库、数据分析平台和数据可视化展示模块，可实现信息全面、精确、及时、可控。
二、应用质量管理工具1.绩效管理工具运用绩效管理工具，可以通过制定绩效目标、实施绩效评估、开展绩效奖惩等措施，实现对医院各个部门和员工进行管理，提高医院的经济效益和服务质量。
运用绩效管理工具，可以实现绩效指标考核的科学化、系统化和透明化，提高医院管理的精细化水平。
2.临床路径管理工具临床路径是医院流程优化的重要手段，运用临床路径管理工具，可以通过明确治疗流程、规范操作流程、降低院内传染率等方式，提高临床医疗效果，增强医院的竞争力。
同时可以在流程管理的基础上，对疾病诊断、治疗方案、医疗费用等方面进行精细化管理，提高医院管理的水平。
3.客户服务工具运用客户服务工具，可以通过开展患者满意度调查、质量问题反馈、投诉处理等方式，提高医院的服务质量和客户满意度。
医院智能化工程技术方案
医院智能化工程技术方案1. 概述本文档将介绍医院智能化工程技术方案，旨在提升医院的工作效率和服务质量，为医疗行业的发展提供支持。
2. 技术方案2.1 自动化系统为了实现医院的智能化管理，我们将采用自动化系统来优化和改进各项工作流程。
这些系统将包括但不限于：- 高效的医疗设备管理系统，以提高医疗设备的利用率和维护效率；- 智能化的排班系统，以实现医生和护士的合理调度；- 自动化的药品管理系统，确保药品的准确配药和存储；- 电子病历系统，以提高医疗信息的收集和共享效率。
2.2 数据分析与人工智能利用数据分析和人工智能技术，我们可以从大量的医疗数据中挖掘有价值的信息，为医院的决策提供支持。
具体的技术方案包括但不限于：- 数据仓库和数据挖掘平台，用于存储和分析医疗数据；- 人工智能辅助诊断系统，为医生提供准确和快速的诊断结果；- 患者风险评估系统，预测患者的疾病风险和预后情况；- 医疗资源智能调度系统，根据患者需求和资源供给进行合理调度。
2.3 联网与云计算将医院各个部门的系统联网，实现信息的共享和协同工作。
同时，将医院的数据存储和计算移到云端，提供更高的稳定性和可扩展性。
具体的技术方案包括但不限于：- 建立安全稳定的内部网络和外网连接；- 构建云计算平台，用于存储和处理医院的大数据；- 提供移动办公平台，方便医生和护士随时随地进行工作；- 通过远程医疗系统，实现医生对患者的远程诊断和治疗。
3. 实施计划为了顺利实施医院智能化工程技术方案，我们将按照以下步骤进行：1. 制定详细的工程规划和需求分析，确定项目的范围和目标；2. 选择合适的供应商和合作伙伴，进行系统的采购和定制开发；3. 进行系统的集成和测试，确保各项功能的正常运行；4. 开展培训和推广，让医院的工作人员熟悉和掌握新的系统和工作流程；5. 建立长期的维护和更新机制，保证系统的稳定和可持续发展。
4. 风险与挑战在实施医院智能化工程技术方案的过程中，可能会遇到以下风险与挑战：- 技术问题：可能会出现系统兼容性、网络安全等技术方面的问题；- 人员问题：需要培训医院工作人员使用新系统，可能遇到适应困难等问题；- 财务问题：实施智能化工程需要一定的投入，可能会面临财务压力；- 管理问题：智能化工程需要改变原有的工作流程和管理方式，可能会遇到管理难题。
数据仓库在医院管理和决策中的作用
革 的不断深 入 ，医学科学 的不断 进 步 ，医学 模 式 的 转变 和群众 医疗观念 的逐 步 改变 ，使 医 院管 理 的难
度更大 ，对管 理 的要 求更 高 。然 而 当今计 算 机信 息
和 网络 通信技 术 的深 入 发展 为提 高 医院管 理 水平 创
量数 据 中提取有 价值知 识 的工具 ，综 合性 信 息 系统
供优 质服 务 。有 利于 医院减 耗增 效 ，提 高 社会 效 益
和经济效 益 。
要想从 大量 的数据 中提取 有用 的信 息 供 医院决 策所需 要 的信 息 。我们需要 对 其 自身 医院 信息 各 系 统相 关 数 据 信 息 态 势 进 行 分 析 ，而 做 出有 利 的决
策 。这种决 策需要 对大 量 的业务 数 据 ，包 括 ：历史 业务 数据进 行分 析才能 得到 。数 据仓是 一 个作 为决 策支 持系统 和联机 分析应 用数 据源 的结 构 化数 据环
到 了广 泛应 用 ，然 而相 当多的医院 的信 息化建 设仍 然是 几 个独 立 的业务 系统 的应用 ，系统 间集 成
化水平 不高 ，数据不 共享 ，虽然 积累 了大量数 据 ，但 缺 乏有 效手 段挖 掘 数据 中隐藏 的重 要决 策 信
息 ，使 管理 决 策缺乏科 学依 据 ，管理水 平低 下 ，容 易造 成 决策 失误 。本 文 针对 这种 情 况 ，结 合 我
院实 际情况 ，应用数 据仓库 技 术对 已有 业务数 据 库进行 集 成 ，并 利用 数据 挖 掘技 术在 其 上进 行 数
据 分析 ，将 其 应用于 ：病人 分析 、 医院效益分 析 、员工 绩 效考评 分 析 、 医院预 测等 ， 明显地 改 善
数据仓库技术在健康医疗领域中的应用案例分析(九)
数据仓库技术在健康医疗领域中的应用案例分析引言：随着大数据技术的发展和医疗行业的数字化转型，数据仓库技术在健康医疗领域中的应用越来越广泛。
通过数据仓库技术，医疗机构可以收集、存储、管理和分析海量的医疗数据，进而为医生提供辅助决策和研究依据，为患者提供个体化的医疗服务。
一、医院管理对于医院管理来说，数据仓库技术可以帮助医院更好地管理和掌握医疗资源。
通过对医院信息系统中的数据进行收集和整合，数据仓库可以实时监测医院的医疗资源使用情况，比如床位、手术室等的利用率。
同时，数据仓库还可以分析就诊流程数据，帮助医院找出瓶颈和改进之处，提高病人的就诊体验。
二、临床决策支持医生在做出临床决策时往往需要依靠经验和专业知识。
而数据仓库技术可以将医生的经验和全球的医疗研究成果进行整合，提供给医生科学的、个性化的决策支持。
比如，数据仓库可以根据患者的病史和检查结果，给出不同治疗方案的效果预测和风险评估，帮助医生选择最适合患者的治疗方案。
三、疾病监测和预防数据仓库技术可以将社区、医院和疾病监测机构的数据整合起来，进行疾病的监测和预测。
通过对疫情数据的分析，数据仓库可以帮助政府和相关机构及时发现和评估疾病的风险，制定相应的预防措施。
此外，数据仓库还可以结合患者个人的健康数据，警示患者潜在的健康风险，并提供相应的干预措施，促进患者的健康管理和疾病的预防。
四、药物研发药物研发是一个复杂且耗时的过程。
而数据仓库技术可以通过整合各种临床试验数据、病人基因组数据和药物效果数据来加快药物研发的速度和准确性。
通过对大规模数据的分析，数据仓库可以发现某种药物是否适合特定人群，预测药物在人体内的代谢效果，为药物研发人员提供科学依据和指导。
结语：数据仓库技术在健康医疗领域中的应用案例正逐步展现其巨大的潜力和价值。
无论是在医院管理、临床决策支持、疾病监测和预防还是药物研发等方面，数据仓库技术都能帮助医疗机构和医生更好地利用和管理医疗数据，提供个性化的医疗服务，提高医疗质量和效率。
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国际医药卫生导报
２０年 ０７
第 １卷 ３
第 ０期 （ １ 半月刊）
医院竞争力而不 断努 力。三年前 ，该院多专科联 合为一 “ 连 场的激烈的竞争中立于不败之地；才能使医院持续高速地发
头婴”施行了分离手术 ，是我国该类手术的首例，手术的 展，不断地、更大地满足新世纪人民群众 的健康需求。 成功而 引起 了媒 体关注 。又如 ，该院器 官移 植工作起 步早 ，
１０ ２
维普资讯 年
第 １卷 ３
第０ １期 （ 半月刊）
理 的效 率，方便病人 就医 ；另一方面 减少了因手 工操 作数据 源进行抽取、筛选、清理、综合等集成工作 ，使数据仓库 孤 失误引起的医疗错误 ，提高 患者就 医的安全性 ，在给患者 带 中的数据 具有集成 性 。各 业务系统独 立建设 形成 了信 息 “
院管理信 息系统 开始 广泛使用 ，许多大 医院逐步建立 了 自己 及 医 院 自身 的财 务 管理 系统 、 员工 信息 系统 等 管理信 息 系
的 医 院 信 息 系 统 （ Ｓ ） ＨＩ 、医 疗 影 像 存 储 与 传 输 系 统 统 。这些 系统的使用 ，一方面提 高了医院管理 和 日常业务处
理 杂志，２ ０ ，２ ２ ：６— ０ ０ ５ ５（ ） ０６
补 了多项 当时的国内肝移植 的空 白。于 １ ９ ９ ６年成功实施 了亚 ［ 许苹， ３ 】 张鹭鹭， 周琳， 谈医院核心竞争力 ［ ． 等． Ｊ 中华医院 】 管理 杂志 ，２ ０ ，１ １ ：５ ７ ０ ３ ９（ ） －
志 ，２ ０ ， ２ ５： ５ － ０ ０ ２ ２（ ） ９ ６
出科学决簸分析，提高医院核心竞争力。
关键 词 数据仓库 数据挖掘 医院管理 文 章编 号：１ ０ － ４ ２ ０ ７ Ｉ ５（ ７）０ ０ ０ ０ ０ ２ ０ 卜 １ ４ ２—
中图分类号 ：Ｒ ． ２ １７ ３ ２ ９
文献标识码 ：Ａ
近 几年 我国医疗卫生行业信息化 工作不断深入 ，各种 医 （ Ａ Ｓ 、电子挂 号、 电子病历等 几大 核心 医疗业 务系统 以 ＰＣ ）
早在 １ ７ 年成功地施行 了我 国首例 肾脏移植 ，至今 已有 ３ ０ 参考 文献 ９２ ００
例 的骄 人成 绩 。后成 立 了器 官移植 科 ，在 医 院大力 的扶 持 … １余健儿． 让医院文化在组织中根植 ［】中国医院，２０，６ Ｊ． ０２ 下，开展 了肝移 植工作并 得到 了迅速 的发展 ，于 ｌ ９ 年 施 ９３
“ 信息孤岛” 虽然积累了大量数据， ， 但缺乏有效手段发现数据中隐藏的重要决篆信息， 使管理决策缺乏科学依据容易 造成 决策失误。 本文针对这种情况， 提出结合医院实际特点， 应用数据仓库技术对已有业务数据库进行集成， 并利用数据挖掘 技术在其上进行数据分析， 挖掘潜在有用的知识， 从而进一步改善医院服务质量， 高效益， 提 降低成本， 并指导管理者做
综上所述 ，没有个性 和特 色的医院文化是没 有生命力的 文化 。只有创建具有鲜 明 自身特色 的优秀 的医院文化 ，不断
收稿 日期：２ ０ － １ １ ０ ６ １－ ６
移植 手术，实施 了亚洲首例 多器官移植手术 。手术难度前 所 未有 ，技术创新 是其关键 。器官移植科 辉煌 的成绩说 明了：
来 便 利的 同 时，也 给 医 院带 来 了效益 。
岛” ，导致 多个管 理信 息系 统共存 使用 ，查 询起 来非常 不方
然而这些 系统的盲 目建 设和使用 也会带来许多弊病 ，通 便 。 因此 ，为 了 反映运 作 的 全局 模 式 ，数据 仓 库必 须 从各 常 这些信息系统 是在不 同时期分批 建成 的，系统间集成化 水 个业 务系统抽取 数据 ，并 对数据进 行筛选 、清理和 综合等处 平 低 ，资源 不 能共 享 ，信 息孤 岛现象 严 重 ；数据 冗 余 、不 理 ，消除 不一 致 和冗 余 ，集 成所 有 相关 的 数据 。如 将 不 同 致 ，使得各 系统积 累的大量数 据无法得 到有效利用 ；各系 业务 数据 库 中的 病人 资料 、药 品 、诊 断信 息等 内容 统 一起
肝移植和年龄最小的婴儿肝移植。２ ０ 年由器官移植科和胃 ０４ 【】 ４ 陈绍福 ，徐 宝瑞 ． 现代 医院创新 经营 【】 中国医院管 理杂 Ｊ．
实施 了腹 部 多脏 器 （ 、胰腺 、大 小 网膜 及 部分 小 肠等 ） 【 崔华青，于占涛， 肝 ５ 】 于振萍． 加强医院文化建设， 增强医院的 凝 聚务 ［ ． Ｊ 中国医院管理 ，２ ０，２ １ ） ９３ 】 ００ ０（ ：２－ ０ ０ 打造技术专 业化 的实力 ，才能 为医 院赢 得更强 大 的竞 争力 。
地滋养 和丰富它 的内涵 ，才能使医院增 强竞争力 ，在 医疗 市
基于数据仓库、数据挖掘技术的医院现代化管理
郭智涛 钱漫 ｚ 孟庆 伟 广东省第二中医院 广东广 卅ｆ ５０ ９ １０ ５ ２ 中山大学硕士研 究生 广 东广州 ５ ０ ０ １ ３０
摘 要 随着医疗改革的深化， 医院将面临 日 趋激烈的竞争形势， 在信息技术高度发达的今天， 医院也 已广泛开展信息化 建设工作。 然而大多数 医院的信息化建设仍然是几个独立的业务系统的应用，系统间集成化水平不高， 数据不共享， 造成
体外静 脉转流技术背驮 式肝移植 、减体 积性肝移植 技术，填 洲首 例肝肾联合移植 ，实现 了亚洲最 高龄 ＝世界第二 高龄 的 肠外科联合为一位胰腺囊腺癌合并多发性肝转移 的患者成功地
（ ２） １ —１ １ ： ２ ６
行了国 内首例体外静 脉转流下 的肝移植 ，在 国内率先开创的 【 解聪， ２ 】 万晓薇， 李方一． 医院文化重在建设 ［ ． Ｊ 中国医院管 ］