医院的信息系统数据挖掘简析 ppt课件
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医院信息系统PPT课件
第八章 医院信息系统
主要内容
This chapter mainly introduces hospital informtion system with the following aspects:concept of HIS,the type of information,structure and function,medical information standards.In the last sections of the chapter,it introduces electronic medical system,clinical information system,clinical knowledge management and clinical decision support system.
第八章 医院信息系统
第一节 医院信息系统概述 第二节 医院信息系统的信息类型 第三节 医院信息系统结构与功能 第四节 医院信息系统功能模块分论 第五节 医院信息系统的开发
卫生管理信息系统
第一节 医院信息系统概述
一、 医院信息系统的定义
？ 系统 ？ 信息系统 ？ 医院信息系统
卫生管理信息系统
第一节 医院信息系统概述
略有增加 38%
持平 19%
本次调查结果显示，参与调查医院年信息化投资额平均为医院总 收入的0.69%
发现三：先进的硬件、软件平台和一些最新信息技术开 始引入并被使用
2005年度中国医院信息化状况调查 医院目前采用的信息技术比例图
高速以太网（>=100M） 数据安全技术 条码技术 无线网络应用 数据仓库 中间件服务器
发现二：投入不足，增长趋势明显，巨大的市场潜力
2005年度中国医院信息化状况调查 2005年度信息化投入变化
3医院信息系统的功能分析 PPT课件
• 所以，从形式上看，子系统的划分就是 将一个复杂HIS系统划分成若干个小的子 系统的过程。
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• 可以说，子系统划分是系统分析阶段一个 重要任务。
• 当然，一个HIS系统应该划分多少个子系 统，选择什么方法进行划分，划分的基本 原则又是什么，这些就是子系统划分中所 要考虑的问题。
• 按医院职能分类：
– 医疗支持功能、行政管理功能 – 科研支持功能、教学支持功能
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• 按系统运作阶段分类：
– 计划功能、执行功能、管理功能和控制功能
• 按系统前后台分类：
– 前台应用系统功能（如前述各项功能） – 后台系统支持和系统管理功能（如双机
Cluster实时热备份和数据库检测及数据备 份功能等）
其中之一。
• U/C矩阵其是一张表格，表的首行表示数据类 名称（各个系统使用或产生的各类数据），首 列表示功能或过程名称（总体目标的需要所形 成的各个功能或过程），表中分别以字母U （Use）和C（Create）来表示，U表示功能 对该数据的使用，C表示该功能产生该数据。
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如何使用U/C法划分子系统？
• E-R联系图通常有三种形式：
– 一对一（1:1）、一对多（1:n）和多对多（n:m）。
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E-R联系图的表示示例：
• 例如,一对多关系：
–实体1：学生（student），具有学生学号、 姓名、性别、年龄等属性
–实体2：班级（class），具有班级编号、班 级名称等属性
• 学生班级之间的关系，即学生属于哪个 班级的。画出对应的E-R图应是：
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• 可以说，子系统划分是系统分析阶段一个 重要任务。
• 当然，一个HIS系统应该划分多少个子系 统，选择什么方法进行划分，划分的基本 原则又是什么，这些就是子系统划分中所 要考虑的问题。
• 按医院职能分类：
– 医疗支持功能、行政管理功能 – 科研支持功能、教学支持功能
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• 按系统运作阶段分类：
– 计划功能、执行功能、管理功能和控制功能
• 按系统前后台分类：
– 前台应用系统功能（如前述各项功能） – 后台系统支持和系统管理功能（如双机
Cluster实时热备份和数据库检测及数据备 份功能等）
其中之一。
• U/C矩阵其是一张表格，表的首行表示数据类 名称（各个系统使用或产生的各类数据），首 列表示功能或过程名称（总体目标的需要所形 成的各个功能或过程），表中分别以字母U （Use）和C（Create）来表示，U表示功能 对该数据的使用，C表示该功能产生该数据。
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如何使用U/C法划分子系统？
• E-R联系图通常有三种形式：
– 一对一（1:1）、一对多（1:n）和多对多（n:m）。
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E-R联系图的表示示例：
• 例如,一对多关系：
–实体1：学生（student），具有学生学号、 姓名、性别、年龄等属性
–实体2：班级（class），具有班级编号、班 级名称等属性
• 学生班级之间的关系，即学生属于哪个 班级的。画出对应的E-R图应是：
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《医院信息系统》PPT课件
给出了导致死亡的主要原因：
1 医疗处置不当（错误） 列第五位，高于肺 炎、糖尿病 、车祸、自杀和肾脏疾病，人 数在48，000到96，000之。以上统计结果 多少有些耸人听闻，但中国的实际情况更 为糟糕。
2 许多研究表明，在每年发生的几百万件医 疗错误中，可以预防的占70%，有可能预 防的占6%，不可能预防的占24%
医学PPT
5
医学PPT
6
医学PPT
7
典型的医院信息系统功能框架
医院信息系统
门
住病
经 管药 理管手
检
诊
院案
济 理品 系 术
查
管
管管
管 系物 统 麻
管
理
理理
理 统资
醉
理
系
系系
系
系
统
统统
统
统
检
查统
理医
其
验
阅计
系学
他
管
系与
统图
系
理
统综
像
统
系
合
管
统
系 药 系 药 系记医手系 医 统作子约检麻检统 检子 检
可能预防的错误
医学PPT
19
医疗错误中给药错误的严重性
•在一个普通的医院里，每给药5次 就有一个错误发生。对病人构成潜 在伤害的占7%，就是说，一个300 张床的医院，每天就有40次错误发 生,其中有超过70%是可以避免的 •研究表明，其错误的三大来源， 来自医生的占56%，来自护士的占 34%，来自药剂师的占10%。而错 误的发生主要是因为对药品的信 息掌握不充分，和对病人的信息 掌握不充分。
科室成本核疗设备管理医学P站子系统系 统处理子系PT查 预 约 登 记醉医生工验申请预
1 医疗处置不当（错误） 列第五位，高于肺 炎、糖尿病 、车祸、自杀和肾脏疾病，人 数在48，000到96，000之。以上统计结果 多少有些耸人听闻，但中国的实际情况更 为糟糕。
2 许多研究表明，在每年发生的几百万件医 疗错误中，可以预防的占70%，有可能预 防的占6%，不可能预防的占24%
医学PPT
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典型的医院信息系统功能框架
医院信息系统
门
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可能预防的错误
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医疗错误中给药错误的严重性
•在一个普通的医院里，每给药5次 就有一个错误发生。对病人构成潜 在伤害的占7%，就是说，一个300 张床的医院，每天就有40次错误发 生,其中有超过70%是可以避免的 •研究表明，其错误的三大来源， 来自医生的占56%，来自护士的占 34%，来自药剂师的占10%。而错 误的发生主要是因为对药品的信 息掌握不充分，和对病人的信息 掌握不充分。
科室成本核疗设备管理医学P站子系统系 统处理子系PT查 预 约 登 记醉医生工验申请预
医院信息系统培训课件ppt
系统安全与权限管理
系统安全
采用多种安全措施，如身份认证、数据加密等，确保医院信息系统的安全性和稳 定性。
权限管理
根据用户角色和职责，设置不同的权限等级和访问权限，确保数据不被泄露和滥 用。
04 医院信息系统的应用与优 势
提高工作效率
自动化办公
优化工作流程
通过医院信息系统，实现办公自动化 ，减少人工操作，提高工作效率。
医院信息系统培训课 件
汇报人：可编辑 2023-12-22
目录
CONTENTS
• 医院信息系统概述 • 医院信息系统的基本模块 • 医院信息系统的核心功能 • 医院信息系统的应用与优势 • 医院信息系统的发展趋势与挑战 • 培训计划与实施方案
01 医院信息系统概述
定义与功能
定义
医院信息系统（HIS）是利用计算机软硬 件技术、网络通信技术等现代化手段， 对医院及其所属各部门进行综合管理， 对在医活动各阶段产生的数据进行采 集、存储、处理、提取、传输、汇总、 分析，为医院整体运行提供全面的自动 化管理及数据统计的软件系统。
支持多种收费方式，包括窗口 收费、自助收费、网上支付等 。
住院系统
住院登记
对新入院病人进行登 记，包括病人信息、 病情、治疗方案等。
病房管理
对病房的床位、病人 、护理等进行全面管 理，包括转科、转床 、护理计划等。
医嘱管理
医生根据病人病情开 具医嘱，支持多种医 嘱格式，并可打印和 导出。
护理管理
对病人的护理过程进 行全面管理，包括护 理计划、护理记录等 。
手术用具管理
对手术用具进行全面管理，包括 用具库存、用具使用记录等。
检查系统
对检查进行预约，包括
医学信息学ppt课件
02
医学信息学基础知识
Chapter
计算机科学基础
如Python、Java、C等常用编程 语言的语法和应用。
包括TCP/IP协议、HTTP协议、 网络安全等基础知识。
计算机系统组成 计算机编程语言 数据结构与算法 计算机网络
包括硬件、软件、数据和网络等 组成部分的介绍。
如数组、链表、栈、队列、树等 数据结构，以及排序、查找等算 法。
保障网络安全，维护网络空间主权和国家 安全、社会公共利益。
规范数据处理活动，保障数据安全，促进 数据开发利用。
《医疗质量管理办法》
《电子病历应用管理规范（试行）》
加强医疗质量管理，规范医疗服务行为， 保障医疗安全。
规范电子病历的书写、存储、使用和管理， 保障医疗质量和安全。
国际国内标准化工作进展
国际标准化组织（ISO）和国际电工委员会（IEC ）联合发布的医学信息学相关标准，如ISO/IEC 11179、ISO/IEC 21090等，为医学信息学的标 准化工作提供了基础。
医学图像处理
应用数据挖掘技术对医学图像进行分析和识 别，辅助医生进行诊断和治疗。
个性化诊疗方案制定和优化
基因测序数据分析 临床试验数据分析 医学知识图谱构建
患者画像构建
基于患者基因测序数据，制定个性化的诊疗方案。
通过对临床试验数据的挖掘和分析，为患者提供更加精准的治 疗方案。
利用医学知识图谱技术，为患者提供更加全面和准确的诊疗建 议。
的影响。
慢性病管理
通过对慢性病数据的挖掘和分析，为 患者提供更加个性化的健康管理方案 。
健康教育与宣传
利用数据挖掘技术对健康知识进行挖 掘和整理，为公众提供更加全面和准 确的健康教育和宣传服务。
医院LIS信息系统ppt精选课件
ppt精选版
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1.6 报告发放
检验报告审核后，发放报告。根据医院的实际情况， 发放方式一般有一下四种:
打印检验报告，给病人提供纸质的检验报告。 发送电子报告到医生工作站，医生可以在系统中查询
打印检验报告。 危急值的报告还需发送手机短信提醒医生及时查看。 将检验报告通过Internet上传，病人可以通过用户认
区域卫生信息化的建设能进一步改进服务模式、提高医疗服 务质量、降低医疗成本和风险,优化卫生资源的配置,并被越来越 多的国家公认为是未来卫生信息化建设的发展方向。
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四、区域LIS流程
区域LIS概念
借助网络技术，使在一定区域的检验科或化验室的数 据实现共享。
区域LIS是区域卫生信息系统的重要组成部分 节省医疗资源：不必花大钱购买仪器设备 数据共享：实时提供检验申请和化验结果信息 为区域化信息系统提供支持
标本后处理：存放、复查查找困难。
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编制实验组合
根据需要，预先在HIS中编制由不同项目组成 的实验组合，如肝功能、肾功能、肝肾功能、 生化组合、电解质组合、血脂组合等，对LIS 上的实验组合信息设置条形码对应。
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实验组合
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LIS与HIS对照
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手工申请单存在的问题
书写的规范性存在缺陷：写错？潦草？收费员如果辨 认不清就会出现收费差错。收费错导致后续工作会继 续错。
标本采集时，将手工单包裹试管或在试管上书写信息 ，包裹错误？书写不清或模糊？
标本检验时，检测项目靠检验医师确定检测项目，如 果辨认不清，所开非所做，出现差错？
医学科研数据挖掘概述ppt课件
6. 偏差分析(deviation)
在偏差中包括很多有用的知识，数据库中的数据 存在很多异常情况，发现数据库中数据存在的异常情 况是非常重要的。偏差检验的基本方法就是寻找观察 结果与参照之间的差别。
六、挖掘方法
1. 关联分析法 2. 决策树 3. 人工神经网络 4. 遗传算法 5. 聚类分析 6. 序列模式分析
1. 关联分析(association analysis)
关联规则挖掘是由rakesh apwal等人首先提出。 两个或两个以上变量的取值之间存在某种规律性， 就称为关联。数据关联是数据库中存在的一类重 要的、可被发现的知识。关联分为简单关联、时 序关联和因果关联。关联分析的目的是找出数据 库中隐藏的关联网。一般用支持度和可信度两个 阀值来度量关联规则的相关性，还不断引入兴趣 度、相关性等参数，使得所挖掘的规则更符合需 求。
数据的转换：将数据转换成一个分析模型。这个 分析模型是针对挖掘算法建立的。建立一个真正 适合挖掘算法的分析模型是数据挖掘成功的关键。
数据挖掘：对所得到的经过转换的数据进行挖掘。 结果分析：解释并评估结果。其使用的分析方法
一般应作数据挖掘操作而定。 知识的同化：将分析所得到的知识集成到业务信
息系统的组织结构中去。
5. 聚集分析（Cluster analysis ，CA）
聚集是把整个数据库分成不同的群组。它的 目的是要群与群之间差别很明显, 而同一个群之 间的数据尽量相似。此外聚类分析可以作为其他 算法( 如特征和分类等) 的预处理步骤, 之后这些 算法再在生成的簇上进行处理。与分类不同, 在 开始聚集之前不知道要把数据分成几组, 也不知 道怎么分( 依照哪几个变量) 。因此在聚集之后要 有一个对业务很熟悉的人来解释这样分群的意义 。很多情况下一次聚集得到的分群对某个业务来 说可能并不好, 这时就需要删除或增加变量以影 响分群的方式, 经过几次反复之后才能最终得到 一个理想的结果。聚类方法主要有两类: 统计方 法和神经网络方法。
在偏差中包括很多有用的知识，数据库中的数据 存在很多异常情况，发现数据库中数据存在的异常情 况是非常重要的。偏差检验的基本方法就是寻找观察 结果与参照之间的差别。
六、挖掘方法
1. 关联分析法 2. 决策树 3. 人工神经网络 4. 遗传算法 5. 聚类分析 6. 序列模式分析
1. 关联分析(association analysis)
关联规则挖掘是由rakesh apwal等人首先提出。 两个或两个以上变量的取值之间存在某种规律性， 就称为关联。数据关联是数据库中存在的一类重 要的、可被发现的知识。关联分为简单关联、时 序关联和因果关联。关联分析的目的是找出数据 库中隐藏的关联网。一般用支持度和可信度两个 阀值来度量关联规则的相关性，还不断引入兴趣 度、相关性等参数，使得所挖掘的规则更符合需 求。
数据的转换：将数据转换成一个分析模型。这个 分析模型是针对挖掘算法建立的。建立一个真正 适合挖掘算法的分析模型是数据挖掘成功的关键。
数据挖掘：对所得到的经过转换的数据进行挖掘。 结果分析：解释并评估结果。其使用的分析方法
一般应作数据挖掘操作而定。 知识的同化：将分析所得到的知识集成到业务信
息系统的组织结构中去。
5. 聚集分析（Cluster analysis ，CA）
聚集是把整个数据库分成不同的群组。它的 目的是要群与群之间差别很明显, 而同一个群之 间的数据尽量相似。此外聚类分析可以作为其他 算法( 如特征和分类等) 的预处理步骤, 之后这些 算法再在生成的簇上进行处理。与分类不同, 在 开始聚集之前不知道要把数据分成几组, 也不知 道怎么分( 依照哪几个变量) 。因此在聚集之后要 有一个对业务很熟悉的人来解释这样分群的意义 。很多情况下一次聚集得到的分群对某个业务来 说可能并不好, 这时就需要删除或增加变量以影 响分群的方式, 经过几次反复之后才能最终得到 一个理想的结果。聚类方法主要有两类: 统计方 法和神经网络方法。
医院信息系统培训ppt课件ppt
功能
HIS系统具备多种功能，包括患者信息 管理、医疗记录、医嘱处理、财务管 理、物资管理、人力资源管理等，能 够满足医院各方面的需求。
医院信息系统的历史与发展
早期阶段
早期的医院信息系统主要关注财 务管理和患者信息管理，如医嘱 处理系统（CPR）和实验室信息
系统（LIS）。
发展阶段
随着计算机技术的不断进步，HIS 系统逐渐扩展到更多的功能领域， 如放射科信息系统（RIS）、图像 存档和通信系统（PACS）等。
电子病历系统应用案例
总结词
保障病历信息安全
详细描述
电子病历系统采用加密技术对病历数据进行 保护，有效防止了病历信息的泄露和篡改， 保障了患者的隐私和医疗信息安全。
电子病历系统应用案例
总结词
促进跨科室协作
详细描述
电子病历系统实现了病历信息的共享和跨科 室的协作，医生可以随时随地访问患者的病
历信息，提高了医疗质量和效率。
医院信息系统培训PPT课件
汇报人：可编辑 2023-12-24
目录
• 医院信息系统概述 • 医院信息系统架构与组成 • 医院信息系统操作流程 • 医院信息系统安全与维护 • 医院信息系统应用案例 • 医院信息系统培训与展望
01
医院信息系统概述
定义与功能
定义
医院信息系统（HIS）是指用于医院 管理和医疗服务的计算机系统，旨在 提高医院运营效率、医疗服务质量和 管理水平。
药品管理系统应用案例
总结词
辅助临床决策支持
详细描述
药品管理系统通过与电子病历系统集 成，为医生提供药品信息和用药建议 ，帮助医生合理使用药品，提高治疗 效果。
财务管理系统应用案例
总结词
规范财务管理流程
HIS系统具备多种功能，包括患者信息 管理、医疗记录、医嘱处理、财务管 理、物资管理、人力资源管理等，能 够满足医院各方面的需求。
医院信息系统的历史与发展
早期阶段
早期的医院信息系统主要关注财 务管理和患者信息管理，如医嘱 处理系统（CPR）和实验室信息
系统（LIS）。
发展阶段
随着计算机技术的不断进步，HIS 系统逐渐扩展到更多的功能领域， 如放射科信息系统（RIS）、图像 存档和通信系统（PACS）等。
电子病历系统应用案例
总结词
保障病历信息安全
详细描述
电子病历系统采用加密技术对病历数据进行 保护，有效防止了病历信息的泄露和篡改， 保障了患者的隐私和医疗信息安全。
电子病历系统应用案例
总结词
促进跨科室协作
详细描述
电子病历系统实现了病历信息的共享和跨科 室的协作，医生可以随时随地访问患者的病
历信息，提高了医疗质量和效率。
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• 医院信息系统概述 • 医院信息系统架构与组成 • 医院信息系统操作流程 • 医院信息系统安全与维护 • 医院信息系统应用案例 • 医院信息系统培训与展望
01
医院信息系统概述
定义与功能
定义
医院信息系统（HIS）是指用于医院 管理和医疗服务的计算机系统，旨在 提高医院运营效率、医疗服务质量和 管理水平。
药品管理系统应用案例
总结词
辅助临床决策支持
详细描述
药品管理系统通过与电子病历系统集 成，为医生提供药品信息和用药建议 ，帮助医生合理使用药品，提高治疗 效果。
财务管理系统应用案例
总结词
规范财务管理流程
医院信息系统培训课件ppt
发展历程与趋势
发展历程
医院信息系统的发展经历了单机系统、部门级系统、全院级系统三个阶段，目 前正朝着区域医疗信息化方向发展。
趋势
随着医疗技术的不断进步和信息化技术的广泛应用，医院信息系统将朝着智能 化、移动化、云计算和大数据分析等方向发展，以满足用户更高的需求。
医院信息系统的基本架构
01
02
03
智能医疗设备管理
通过物联网技术实现医疗设备的远程监控和管理，提高设备使用 效率和安全性。
患者生命体征监测
利用物联网技术实时监测患者的生命体征数据，为医护人员提供 及时、准确的诊疗依据。
智能环境监测
通过物联网技术对医院环境进行实时监测和调控，保障患者和医 护人员的健康安全。
THANKS
感谢观看
监控和管理。
检验管理系统的应用场景
检验管理系统广泛应用于医院的检验科室，如生化室、免 疫室等，方便医院对医学检验进行全面管理和监控。
03
CATALOGUE
医院信息系统安全与维护
系统安全策略
01
02
03
用户权限管理
确保每个用户只能访问其 所需的数据和功能，防止 未经授权的访问。
防火墙配置
设置防火墙规则，过滤掉 恶意流量和攻击，保护医 院信息系统的正常运行。
云计算资源池化
01
通过云计算技术实现医院信息系统的资源池化，提高资源利用
率和管理效率。
大数据挖掘与分析
02
利用大数据技术对医院运营数据、临床数据等进行深度挖掘和
分析，为医院管理和临床决策提供支持。
远程医疗与会诊
03
借助云计算和大数据技术，实现远程医疗和会诊功能，提高医
疗服务可及性和质量。
数据挖掘ppt课件(2024)
医疗数据类型及特点
电子病历、医学影像、基因测序等 。
数据预处理与特征提取
针对不同类型的医疗数据进行预处 理和特征提取，如文本处理、图像 识别、基因表达谱分析等。
2024/1/29
模型评估与应用
通过准确率、灵敏度、特异度等指 标评估模型性能，将模型应用于实 际医疗场景中，提高医生诊断效率 和准确性。
疾病预测与辅助诊断模型构建
贝叶斯分类器应用案例
03
如垃圾邮件识别、新闻分类、情感分析等。
17
神经网络在分类预测中应用
1 2
神经网络基本概念
模拟人脑神经元连接方式的计算模型，通过训练 学习输入与输出之间的映射关系。
神经网络在分类预测中的应用
通过构建多层感知机、卷积神经网络等模型，对 输入数据进行自动特征提取和分类预测。
3
神经网络应用案例
5
数据挖掘与机器学习关系
机器学习是数据挖掘的重 要工具之一。
2024/1/29
数据挖掘包括数据预处理 、特征提取、模型构建等 步骤，其中模型构建可以 使用机器学习算法。
机器学习算法如决策树、 神经网络、支持向量机等 在数据挖掘中有广泛应用 。
6
2024/1/29
02
数据预处理技术
7
数据清洗与去重
推荐模型构建
利用机器学习、深度学习等技 术构建推荐模型，如逻辑回归 、神经网络等。
模型评估与优化
通过准确率、召回率、F1值等 指标评估模型性能，采用交叉 验证、网格搜索等方法优化模
型参数。
32
金融欺诈检测模型构建与优化
金融欺诈类型及特点
信用卡欺诈、贷款欺诈、洗钱等。
2024/1/29
数据来源与处理
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- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
医学诊断库）
中层领导及 医生、
供应链管理（药品、卫生材料、后勤仓库、制剂、设备 、固定资产）、
临床管理（临床医生、护士、手术麻醉、重症监护、功能检查、结果报 收费、 事务处理告、病历、辅助诊断）、医学影像管理（超声、放射、核医学、病理）、 护士、
实验室管理（生化、免疫、微生物、标本管理）、患者管理（病人主索 医生、 引、挂号、入院、等候表）、司法鉴定及评残管理（鉴定、评残） 业务相关
信息模型
业务模型
业务人员
数据仓库及应用
决策支持（经济成本核算、
院决策人员及 上级部门数据采集
绩效考核、医疗质量监督、 运营分析）
报表及即席查询、质量监控（医疗质量、服务质量）、财务和 数据集市及 人力资源（病人财务、财务管理、人力资源管理）、资源管理 多维分析 (人、财、物、信息)、知识管理（合理用药监测、临床路径、
数据备份方案
论
应用系统
系统运行管理
行业逻辑数据模型（iLDM）
培训
数据库及工具
知识转移
海量并行处理服务器及存贮系统
方法论
产品
专业服务
医院的信息系统数据挖掘简
析每分钟单价
单次时长等 。。。。。。
客户发展分析、市场 竞争分析
业务发展分析 欠费分析、收入分析
客户流失 客户价值 信息度 。。。
业务系 统
数据汇总区
医院的信息系统数据挖掘简
操作性数据
析 分析性数据
备注
细节的 存取瞬间是准确的
综合的或者提炼的 代表过去的数据
可更新的 操作需求事先可知道
不更新或者定时更新 操作需求事先不知道
生命周期符合SDLC 对性能要求高
完全不同的生命周期 对性能要求宽松
一个时刻操作一个单元
事物驱动 面向应用
一个时刻操作一个集 合
知识工作者
业务探索
信息探索
体系结构设计
可
业务用户
逻辑数据模型
扩 展 数 据 仓 库 实 施 方 法
全 球 项 目 管 理 方 法 论
知
预定义报 表
OLAP
模糊查询 分析
数据挖掘
物理数据模型 数据转换加载
识
应用系统开发
管 理 系 统
数据管 资产 理 管理
信息访问工具
绩效管 客户关系
理
管理
财务管理
系统安装调试 系统性能测试 系统容量规划 系统安全规划
医院的信息系统数据挖掘简
析 报表及即席查询 OLAP分析
关键绩效指 标分析(KPI)
医院数据模型、多维数据模型
数据挖掘
业 务 元 数 据
元数据知 识库
运行保障 管理： 1、元数据
管理
技
2、数据质
术
量
元
数
3、性能调
据
优
数据仓库
医院业务据集市 医保等外部
知识分析层 数据仓库层 业务操作层
分析驱动
面向分析
一次操作数据量小 支持日常操作
一次操作数据量大 支持管理需求
医院的信息系统数据挖掘简
第一阶段 报表
发生了什么
第二阶段 分析
为什么会发生
析 第三阶段 预测 将会发生什么
第四阶段 操作
正在发生什么
第五阶段 动态数据仓库 希望发生什么
批处理和预定 义查询
动态查询逐渐 增加
分析预测 挖掘模型
持续数据更新 及快速相应查
询
事件驱动
医院的信息系统数据挖掘简
析 OLTP业务系统
供应链 系统
数据仓库
临床系 统
数据集市
每日/ 每月 诊次
实验室 系统
影像系 统
患者管 理
医学知 识管理
患者 药品 医疗 病历 库存
趋势分 析/成 本分析
病人跟 踪、医 疗质量 监督
医院的信息系统数据挖掘简
析
交易人员
决策人员
中央数据仓库区
临时转换区
抽取、转换、加载 数据质量检查----操作系统级
数据接口
客服系 统
大客户 系统
备 份 恢 复
流 程 调 度
元 数 据 管 理
数 据 质 量 管 理
医院的信息系统数据挖掘简 析
中层领导及 医生、
供应链管理（药品、卫生材料、后勤仓库、制剂、设备 、固定资产）、
临床管理（临床医生、护士、手术麻醉、重症监护、功能检查、结果报 收费、 事务处理告、病历、辅助诊断）、医学影像管理（超声、放射、核医学、病理）、 护士、
实验室管理（生化、免疫、微生物、标本管理）、患者管理（病人主索 医生、 引、挂号、入院、等候表）、司法鉴定及评残管理（鉴定、评残） 业务相关
信息模型
业务模型
业务人员
数据仓库及应用
决策支持（经济成本核算、
院决策人员及 上级部门数据采集
绩效考核、医疗质量监督、 运营分析）
报表及即席查询、质量监控（医疗质量、服务质量）、财务和 数据集市及 人力资源（病人财务、财务管理、人力资源管理）、资源管理 多维分析 (人、财、物、信息)、知识管理（合理用药监测、临床路径、
数据备份方案
论
应用系统
系统运行管理
行业逻辑数据模型（iLDM）
培训
数据库及工具
知识转移
海量并行处理服务器及存贮系统
方法论
产品
专业服务
医院的信息系统数据挖掘简
析每分钟单价
单次时长等 。。。。。。
客户发展分析、市场 竞争分析
业务发展分析 欠费分析、收入分析
客户流失 客户价值 信息度 。。。
业务系 统
数据汇总区
医院的信息系统数据挖掘简
操作性数据
析 分析性数据
备注
细节的 存取瞬间是准确的
综合的或者提炼的 代表过去的数据
可更新的 操作需求事先可知道
不更新或者定时更新 操作需求事先不知道
生命周期符合SDLC 对性能要求高
完全不同的生命周期 对性能要求宽松
一个时刻操作一个单元
事物驱动 面向应用
一个时刻操作一个集 合
知识工作者
业务探索
信息探索
体系结构设计
可
业务用户
逻辑数据模型
扩 展 数 据 仓 库 实 施 方 法
全 球 项 目 管 理 方 法 论
知
预定义报 表
OLAP
模糊查询 分析
数据挖掘
物理数据模型 数据转换加载
识
应用系统开发
管 理 系 统
数据管 资产 理 管理
信息访问工具
绩效管 客户关系
理
管理
财务管理
系统安装调试 系统性能测试 系统容量规划 系统安全规划
医院的信息系统数据挖掘简
析 报表及即席查询 OLAP分析
关键绩效指 标分析(KPI)
医院数据模型、多维数据模型
数据挖掘
业 务 元 数 据
元数据知 识库
运行保障 管理： 1、元数据
管理
技
2、数据质
术
量
元
数
3、性能调
据
优
数据仓库
医院业务据集市 医保等外部
知识分析层 数据仓库层 业务操作层
分析驱动
面向分析
一次操作数据量小 支持日常操作
一次操作数据量大 支持管理需求
医院的信息系统数据挖掘简
第一阶段 报表
发生了什么
第二阶段 分析
为什么会发生
析 第三阶段 预测 将会发生什么
第四阶段 操作
正在发生什么
第五阶段 动态数据仓库 希望发生什么
批处理和预定 义查询
动态查询逐渐 增加
分析预测 挖掘模型
持续数据更新 及快速相应查
询
事件驱动
医院的信息系统数据挖掘简
析 OLTP业务系统
供应链 系统
数据仓库
临床系 统
数据集市
每日/ 每月 诊次
实验室 系统
影像系 统
患者管 理
医学知 识管理
患者 药品 医疗 病历 库存
趋势分 析/成 本分析
病人跟 踪、医 疗质量 监督
医院的信息系统数据挖掘简
析
交易人员
决策人员
中央数据仓库区
临时转换区
抽取、转换、加载 数据质量检查----操作系统级
数据接口
客服系 统
大客户 系统
备 份 恢 复
流 程 调 度
元 数 据 管 理
数 据 质 量 管 理
医院的信息系统数据挖掘简 析