数据仓库技术在医院信息系统中的应用

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医院数据中心平台的建设和应用方案

医院数据中心平台的建设和应用方案在当今数字化医疗的时代，医院数据中心平台的建设成为了提升医疗服务质量、优化医疗资源配置以及推动医院管理现代化的关键举措。

一个高效、稳定且安全的数据中心平台能够整合医院内各类信息系统的数据，实现数据的共享与交换，为医疗决策提供有力支持，为患者提供更优质的医疗服务。

下面将详细阐述医院数据中心平台的建设和应用方案。

一、建设目标与需求分析（一）建设目标1、实现数据的集中存储与管理，确保数据的完整性、准确性和一致性。

2、打破信息孤岛，促进各业务系统之间的数据流通与共享。

3、提供快速、准确的数据查询与分析功能，支持医院的决策制定和管理优化。

4、保障数据安全，符合医疗行业的法规和标准。

（二）需求分析1、业务需求：了解医院各科室的业务流程和数据需求，包括门诊、住院、医疗影像、检验检查等。

2、性能需求：根据医院的业务量和数据增长速度，评估数据中心平台的处理能力、存储容量和响应时间等性能指标。

3、安全需求：确定数据的访问权限控制、数据加密、备份与恢复策略等安全要求。

4、兼容性需求：考虑与现有信息系统的集成和兼容，以及对未来新系统的扩展支持。

二、技术架构设计（一）数据存储架构1、采用分布式存储系统，如 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）或对象存储，以满足海量数据的存储需求。

2、建立数据仓库，用于整合和存储结构化数据，便于数据分析和报表生成。

（二）数据处理架构1、引入大数据处理框架，如 Spark 或 Flink，实现对大规模数据的快速处理和分析。

2、利用数据清洗和转换工具，对原始数据进行预处理，提高数据质量。

（三）数据接口与集成1、制定统一的数据接口标准，确保各业务系统能够与数据中心平台进行无缝对接。

2、采用中间件技术，如 ESB（企业服务总线），实现数据的交换与共享。

（四）安全架构1、部署防火墙、入侵检测系统等网络安全设备，保障数据中心平台的网络安全。

2、实施用户身份认证和授权管理，控制数据的访问权限。

医院大数据有效利用与分析方法

医院大数据有效利用与分析方法医院大数据的有效利用和分析对于医疗卫生行业来说至关重要。

通过对医院大数据的收集、整理和分析，可以帮助医院管理者更好地了解医院运营情况、优化医疗资源配置、提高医疗服务质量，还可以为医学研究和临床决策提供有力支持。

下面介绍一些医院大数据的有效利用和分析方法。

1.数据收集与整理：医院大数据的有效利用首先需要对数据进行准确的收集与整理。

医院可以通过医疗信息系统、病案管理系统、实验室信息系统等途径收集患者基本信息、疾病诊断和治疗信息、药物处方和用药信息等。

同时，还可以结合患者满意度调查、医院质量评估等方式收集患者反馈和医院相关数据。

2.数据存储和管理：医院大数据需要进行规范化存储和管理。

可以使用数据仓库、数据湖等技术，将医院数据集中存储，并建立数据字典，确保数据的一致性和可追溯性。

同时，为了提高数据的访问和共享效率，可以采用分布式存储和云计算等技术。

3.数据清洗与预处理：医院大数据中可能存在缺失值、异常值和重复值等问题，需要进行数据清洗与预处理。

可以通过数据挖掘和机器学习的方法，来填补缺失值、剔除异常值、去除重复值，并进行标准化和归一化等预处理操作，以保证数据的准确性和可信度。

4.数据分析与挖掘：医院大数据中蕴含着丰富的信息，通过数据分析和挖掘可以发现数据背后的规律和关联。

可以通过统计分析、聚类分析、关联规则挖掘、时序分析等方法，对医院大数据进行全面而深入的分析。

可以挖掘出患者的健康风险因素、患病规律、药物耐药性等重要信息，为医院管理者制定策略和决策提供有力的支持。

5.数据可视化与报表展示：医院大数据的分析结果需要以可视化的方式进行展示，以便医院管理者和临床医生能够更好地理解和利用。

可以使用数据可视化工具如Tableau、Power BI等，将数据分析结果以图表、仪表盘等形式进行展示，并制作相应的报表和报告，为医院管理者和临床医生提供直观、清晰的信息。

6.数据隐私与安全保护：综上所述，医院大数据的有效利用与分析方法包括数据收集与整理、数据存储和管理、数据清洗与预处理、数据分析与挖掘、数据可视化与报表展示以及数据隐私与安全保护等方面。

数据仓库技术在塔西南公司医院信息系统HIS中的应用与研究

针对这一状况，数据仓库（ＤａｔａＷａｒｅｈｏｕｓｅ，ＤＷ）随之
应运而生，能最大程度上弥补传统数据库在分析上存在的
不足。通过利用数据仓库技术，不但能快速、有效地从历史数据中找出有价值的信息并获取知识，而且可有效的降低成本、减少医疗事故的发生、优化就诊程序、大大提高医院的工作效率实现医院的科学、规范化发展。本文结合
有效性出现偏差。
如何对历史数据库中的大量数据进行有效筛选并挖掘出有价值的数据和医疗知识，进一步提高医院的管理水平和医疗服务质量，是目前许多医院决策者和管理者面临的所需解决的重要课题，分析平台的建立也是对企业决策支持系统（ＤＳＳ）功能的扩充。
ＳＹＳＰＲＡＣＴＩＣＥ系统实践
数据仓库技术在塔西南公司
医院信息系统ＨＩＳ中的应用与研究
◆ 王保平赵伟
摘要：基于ＯＬＴＰ的传统ＨＩＳ应用主要追求日常医疗及管理业务电子化的高速度和准确性，不能满足管理者对复杂数据的系统分析和决策支持的需求。数据仓库和ＯＬＡＰ￣４弥补了传统数据库在分析型应用上的不足。本文就医院的数据仓库系统实现提出了一个解决方案，并以实例说明ＯＬＡＰ和数据挖掘技术在药房信息管理和分析决策中的应用。现场应用表明，新的解决方案对于降低劳动强度和提高工作效率都收到了非常明显的效果。关键词：数据库；数据仓库；数据挖掘；医院信息系统；联机分析处理
为主要功能的需要，建立完善的联机事务处理（ＯＮ— Ｌｉｎｅ

数据仓库和数据挖掘在医院信息系统中的应用

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｄｕｅｔｏｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｄａｔａｂａｓｅｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｈａｓｕｎｉｔｙｉｎｄｅａｌｉｎｇｗｉｔｈｏｐｅｒａｔｉｏｎｌａａｆａｉｒｓｈａｓｃｅｒｔａｉｎａｄｖａｎｔａｇｅｓ，ｂｕｔｉｓｎｏｔｓｕｉｔａｂｌｅｆｏｒｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ－ｂａｓｅｄｓｅｒｖｉｃｅｓ，ｔｈｅｐａｐｅｒｉｓｂａｓｅｄｏｎｔｈｉｓｄａｔａｗａｒｅｈｏｕｓｅａｎｄｄａｔａｍｉｎｉｎｇｉｎｔｈｅｈｏｓｐｉｔｌｉａｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｔｏａｎｌｙａｚｅｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ．Ｔｈｅ
ｓｙｓｔｅｍｓｔｕｃｒｔｕｒｅ，ｓｙｓｔｅｍａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅａｎｄｐｌａｆｔｏｍｒｄａｔｂａａｓｅａｎｄｄａｔａｗａｒｅｈｏｕｓｅｄｅｓｉｇｎ，ｔｈｅｓｔｕｄｙｏｆ
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

数据仓库技术在医院节日排班中的分析应用

障医务人员合理利益的前提下，充分满足病人的就诊需求。在医院门诊日常排班中，院一般都能合理安排，着医随我国法定假日的调整，面对三天的短假和超过五天的黄金
周，如何在节假日对门诊合理排班？是摆在医院管理者面前
如表１示。所
表１主题、度、维次维度、据来源数
以提供及时有效的决策信息。面对每天都要产生的海量数据，能否从海量数据中提取决策分析的信息就成了企业发展
的根本。著名的数据仓库专家ＲｌｈＫｍａ说道：花了２ａｐｉｂｌｌ “ Ｏ多年的时间把数据放人数据库，如今是把它们取出来的时候了” …。随着数据库技术的发展，出现了以分析决策为目的的数据仓库技术。数据仓库综合了多种信息技术的运算环
的一道难题。通过建立门诊管理的数据仓库，通过趋势分析
可以实现对医院节日合理排班，既兼顾医务人员的休息，又
能满足病人的就诊需求。
２实现
键。因此充分利用计算机信息技术，快速获取有用的决策数据，医院提供准确的决策支持，为已成为成功医院的共识。
平均就诊４２次，业（理）师与我国人口的比例约为．执助医１５０远远大于西方国家医师与病人的比例。２１：９，００年，卫
生部出台《关于改进公立医院服务管理方便群众看病就医
的若干意见》，求妥善安排医疗资源，据就诊病人数量要根和峰谷及时调配，励医务人员积极从事节假日门诊。但是鼓医院的医务人员也需要合理的休息时间，能更好的为病人才服务。因此医院需要合理的安排医务人员的排班，以达到保

数据仓库技术的常见应用场景分析(三)

数据仓库技术的常见应用场景分析引言：数据仓库技术是当今信息时代中不可或缺的一环。

它的应用场景不仅广泛，而且涵盖了各个领域。

本文将通过对几个常见的应用场景进行分析，展示数据仓库技术的实际应用。

一、零售行业中的数据仓库技术应用零售行业对于销售数据的分析和预测非常重要。

数据仓库技术在这个行业的应用场景非常广泛。

首先，数据仓库技术可以通过整合销售数据、库存数据和客户数据等信息，为零售商提供准确的供应链管理，实现销售预测和库存优化。

其次，数据仓库技术还可以帮助零售商进行市场细分和消费者行为分析，以便更好地定位消费者需求，制定精准的营销策略。

二、金融行业中的数据仓库技术应用在金融行业，数据仓库技术被广泛应用于风险管理和业务决策支持。

首先，通过整合各种金融数据，包括市场行情数据、交易记录、客户信息等，数据仓库技术可以为金融机构提供准确的风险评估和管理工具，帮助机构降低风险并优化投资组合。

其次，数据仓库技术还可以为金融机构提供更好的业务决策支持，通过分析客户行为和市场趋势，为机构提供战略性的指导和规划。

三、医疗健康领域中的数据仓库技术应用在医疗健康领域，数据仓库技术可以应用于临床研究、疾病预防和患者管理等方面。

首先，数据仓库技术可以整合并分析来自不同医疗机构的大规模医疗数据，为临床研究提供强大的支持。

其次，数据仓库技术可以帮助医疗机构分析患者健康数据，预测患病风险，提前进行干预和预防措施。

此外，数据仓库技术还可以协助医院优化患者管理，提高医疗服务的质量和效率。

四、物流行业中的数据仓库技术应用物流行业对于物流信息和运输管理的高效处理十分重要。

数据仓库技术可以通过整合各种物流数据，包括采购、仓储、运输和配送等环节的数据，实现物流信息的综合分析和监控。

通过数据仓库技术，物流企业可以实现对货物流动状态的实时追踪和监管，提高物流效率和运作能力。

此外，数据仓库技术还可以为物流企业提供数据驱动的运营决策，帮助企业优化资源配置和物流网络布局。

数据仓库技术在医院信息管理中的研究与实现

的各系统中的数据按特定的主题进行重新组织、存储，并建立在一
个统一的平台上，为分析处理、深层次的挖掘提供数据基础。
１数据仓库技术
１１数据仓库的定义数据仓库的定义最早是由ｗ．Ｉｍｏ其著．Ｈ．ｎ在ｎ
作＜ｕｄｎｅＤｔＷａｈｕｅ－书中提出的，＜ｉｉｔａｒｏｓ）Ｂｌｇｈａｅ＞并给予如下描述：数
三甲医院，集科研、医疗、为一体。经过多年信息化建设，教学已经建
成了自己的医院信息系统和检验信息系统，累积了大量的数据。然
而这些数据都分散的存放在不同系统中并且各个系统都是面向事
务性操作，因此很难从中提取 ” 真正有用 ” 的分析性、决策性的信息。学医学院第一附属医院作为西北地区最大的综合性
提供过细的数据，但能快速、方便的进行查询。为了兼顾的这两方面，可以对数据进行多重粒度划分，即把数据按照综合程度高低划分成当前细节级、轻度综合级、高度综合级和早期细节级。
量值与键。每个数据仓库一般包含一个或多个事实表。事实数据表应
该只包含数字度量字段和使事实与维度表中对应项的相关索引字
段，除此之外，不应包含任何描述性的信息及其他数据。
维度表不仅是维度属性的集合，也是用户分析问题的窗口。在维度表中应该包含事实表中事实记录的特性，有些特性表示描述性信息，有些特性指定如何汇总事实表数据。１．．４数据仓库的数据模型目前数据仓库模型主要有两种：一种是３星型模型，一种是雪花型模型。当一个” 事实表” 与一个或多个维表相连接，并且维度表不再关联其他维度表，整个图就像星星一样，该模型被称为星型模型。星型架构是一种非正规范化的结构，多维数据

HIS的医院数据仓库实例讲解

HIS的医院数据仓库实例讲解1. 简介医院信息系统（Hospital Information System，简称HIS）是指用于管理和处理医院业务运转所需的信息的一种计算机化系统。

医院作为一个庞大而复杂的组织，会产生大量的数据，这些数据的收集、存储、处理和分析对于医院的运营和决策具有重要意义。

医院数据仓库就是为了满足这一需求而建立的一种数据管理和分析系统。

本文将以一个医院数据仓库实例为例，介绍HIS的医院数据仓库实现的过程和关键要点。

2. 数据仓库架构HIS的医院数据仓库主要由以下几个核心组件构成：•数据源层（Source Layer）：负责从医院的各个业务系统中提取数据，并进行清洗和转换。

数据源可以包括门诊系统、住院系统、检验系统等。

•数据存储层（Storage Layer）：负责将清洗和转换后的数据存储起来，常用的存储方式包括关系型数据库、数据仓库和数据湖等。

•数据管理层（Management Layer）：负责管理数据仓库的元数据、数据质量、数据安全等方面的工作。

•数据应用层（Application Layer）：提供给医院管理层、医生和研究人员等用户使用的各种数据分析和可视化工具。

3. 数据抽取和清洗在数据仓库的实施过程中，数据抽取和清洗是一个非常关键的步骤。

医院的业务系统中的数据格式和结构多种多样，需要通过数据抽取工具将其转换成统一的格式，以便进行后续的分析和挖掘。

数据的抽取可以采用多种方式，常见的包括定时导出和实时数据同步。

根据具体的需求，可以选择适合的数据抽取方式。

数据清洗是数据仓库实施过程中非常重要的一环。

由于医院业务系统中的数据多样性和复杂性，常常会出现数据中的噪声、重复、缺失等问题。

数据清洗的目标是保证数据的一致性和准确性，以及清除数据中的噪声。

4. 数据建模和维度设计数据建模是医院数据仓库设计的核心工作之一。

在数据建模过程中，需要根据医院业务需求确定合适的维度和度量，以及它们之间的关系和层次结构。

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数据仓库技术在医院信息系统中的应用
本文介绍了数据仓库技术的发展历程及特点，对数据仓库技术在医院信息管理平台的应用进行了分析，并对医院信息平台使用数据仓库技术提出了建议，为数据仓库技术在医院的建设及使用提供了一定有价值的参考。

标签：数据仓库；医院信息；应用
数据仓库可为所有类型的数据起到支持与集合作用，也是企业发展过程中对决策定制必须要用到的。

数据仓库作为独立的数据存储，对企业业务报告进行分析以及作出决策等提供一定支持，对业务流程、所花费成本以及质量等进行控制的一种系统。

1 数据仓库技术
数据仓库由数据仓库之父比尔·恩门（Bill Inmon）于1990年提出，主要功能是将组织透过资讯系统之联机事务处理（OLTP）经年累月所累積的大量资料，透过数据仓库理论所特有的资料储存架构，有系统的进行分析整理，以利于各种分析方法如联机分析处理（OLAP）、数据挖掘（Data Mining）的进行，并进而支持如决策支持系统（DSS）、主管资讯系统（EIS）的创建，帮助决策者能快速有效的从大量资料中，分析出有价值的资讯，有利于决策拟定及快速回应外在环境变动，帮助建构商业智能（BI）[1]。

数据仓库技术主要对数据库中获得的信息进行研究和分析，以找出解决方法，因此，数据仓库最大的特点就是具有集成性、稳定性和实时性。

2 数据仓库的特点
数据仓库最大的特点就是可以在数据库存储大量数据的情况下，还可以对数据进行深度挖掘，以对企业在决策问题上提供支持。

数据仓库同其他系统大型数据库不同，数据仓库存在的最主要目的就是为企业所得数据进行分析与查询，以为企业提供数据依靠，所以在所用的存储量上较多。

数据仓库为了能为企业提供更多前端应用服务，在其实际应用过程中还存在以下几点特点：
2.1对数据仓库要求效率过高数据库对数据进行分析也是有其规律的，分别按照年、季、月、周、日为周期对数据进行分析。

以日周期为例，对数据仓库的要求上尤其高，要求其分析数据的频率能够在客户所要求的时间内得出结果。

但对于大型企业来说，每天企业所涉及的数据量非常多，如果数据仓库使用不恰当则会延误客户的需求，进而给企业造成影响。

2.2对数据质量要求严格数据仓库所收集到的各种信息必须保证准确，如果在某一数据或者某一代码中出现错误，那么往往就会造成部分数据失真。

在数据仓库实际使用过程中所涉及环节较多，且内容复杂，因此，在为客户所提供的数据信息上仍会有错误数据存在，使客户作出错误的判断，进而对企业造成损失。

2.3擴展性数据仓库技术可以将企业多年积累的数据唤醒，不仅为企业管理好这些海量数据，而且挖掘数据潜在的价值，从而成为企业运营维护系统的亮点之一[2]。

基于数据仓库的决策支持系统广义的说主要由三个部件组成，数据仓库技术，联机分析处理技术和数据挖掘技术，其中数据仓库技术是系统的核心，很多数据仓库系统在最初的设计过程中就以存储空间大、运行机制复杂等为目标进行架构。

这是因为所设计的数据仓库本身所存储数据较多，在使用中避免反复升级和扩展，在未来几年间可以得到稳定利用。

而且，为了使数据仓库中能够对数据缓冲上有足够时间，在数据仓库设计时就将数据过多运行慢的因素考虑进去，所以在数据仓库中设计一些中间层用以解决这类问题。

2.4面向主题其他数据库在处理数据的时候所有业务系统之间都是单独运作的，而数据仓库对数据处理时则是根据主题进行分析的。

在数据仓库中，将企业信息系统中的各项数据综合管理，并进行分类进行分析和使用。

3 数据仓库技术在医院信息管理平台的应用分析
我国医院信息化建设主要分为患者医疗信息、医院管理信息以及医院经济信息。

使用数据仓库的目的就是为了能够在医院日常经营活动中将医疗问题、经济问题以及管理问题能够通过电子化的方式进行管理，能够提高医院在管理工作上的效率，对医院运行发挥着重要作用。

但是，纵观现今医院在数据库的使用上仍以传统数据库为主，而现在患者病例以及医疗设备、仪器上的数字化，还有在医学影像系统上的广泛应用，对医院所使用的传统数据库来说受到极大限制，根本无法满足现今医院对数据库的需求[3]。

目前国内很多大医院在医学信息技术上有了很大提升，尤其是在医院资源管理、质量管理、经营管理、财务管理等方面上的数据都可以通过数据库进行积极利用。

通过对数据库中历史数据的记录，再结合患者的病例情况，两者结合能够将相同类型的病例通过模型的方法建设出来。

通过对病例模型的构建，能够及时的对这类患者作出针对性强的解决方案，以此促进医院服务质量的提高[4]。

4 数据仓库技术在医院信息系统中的使用建议
医院信息管理系统的构成医院信息管理系统（HIMS）是各类处理医院医疗数据的软件总称。

信息管理系统中包含了医院多个业务系统，并在信息管理综合应用平台上将收集到的信息放到数据仓库进行处理，然后对所得数据进行分析与数据深挖掘。

通过这种方式可以将医学数据统计的报告以自动决策报告系统的方式呈现出来，有效促进了医院对信息管理系统的应用。

只有所建立的数据库或者数据仓库能够在设计过程中对构架设计上非常严密，并且能够兼容更多数据信息，才可以准确地处理信息管理工作的目标，并给与临床诊疗与行政决策最大支持[5]。

4.1明确医院数据仓库系统建设的应用原则医院信息化建设从信息系统的功能上可分为业务信息系统、分析决策信息系统以及管理信息系统三大类。

一方
面，医院对信息化建设过程中对数据仓库的构建上应以适用性为主，能够将医院日常的数据进行传递、存储、共享，以电子化和网络化的形式对所有信息进行保存；另一方面，医院管理层要充分利用数据仓库和数据挖掘技术工具，分析理解、获取数据库中有价值的知识和信息，从而提升医院的经营管理水平与科研水平。

4.2掌握数据挖掘技术的基本流程对数据挖掘技术的流程操作上可以选择合理的方式进行操作，如对目标确定、数据准备之后就可以在可视化条件下进行操作，这对数据挖掘系统如何使用以及解释能力都起到重要影响。

4.3排除制约因素各个医院在信息系统数据结构上都存在一定差异，因此对医院的数据进行挖掘的话非常困难。

只有在各医院在临床信息上能够统一，才可以对建设结构化的临床信息。

4.4深入挖掘患者的综合信息对于患者病例记录问题，在信息系统中可进行信息挖掘技术，将病例进行数据分析，对患者潜在的综合信息挖掘出来，以对患者相关数据进行分析，为医院决策分析服务。

4.5医院绩效考核应用利用HIMIS下的医疗工作量、医疗质量、财务数据、人力数据、成本数据等综合指标，定期考核各科室、各医务人员的绩效情况，为合理人员配置、合理金分配、职称考评等方面提供依据[6]。

4.6医疗质量分析医疗治疗找出评价医疗工作质量的影响因素，主要是能反映科室工作效率、所取得的经济效益以及病患治疗情况。

可借鉴灰色关联分析法对正常值以外的病例进行分析、提示，能够在住院过程中进行实际监控，能够提升医疗费用的透明化，提高患者对医院的满意度。

参考文献：
[1]王珊.数据仓库技术与联机分析处理[M].北京：科学出版社，1998.
[2]高岚.医学信息学[M].北京：科学出版社，2007.
[3]苏新宁.信息检索理论与技术[M].北京：科学技术文献出版社，2004.
[4]刘建辉.对医院管理信息化建设的基本认识[J].中国卫生事业管理，2008，28（6）：426.
[5]郭庆，谷岩.数据挖掘技术在医院信息系统的统计分析与决策中的应用[J].中国医疗设备，2010，25（5）：64-67.
[6]赵宁，金新政.区域卫生信息系统集成化探讨[J].中国卫生质量管理，2009，12（4）：53-55.。