基于商务智能的医院医保业务决策支持系统的研究
智能医疗辅助决策系统研究
智能医疗辅助决策系统研究第一章：引言随着人口老龄化和疾病种类增多，医疗行业面临巨大挑战。
诊断和治疗的复杂性增加，医生需要处理大量的患者数据和临床试验结果，以制定最佳的治疗方案。
这要求医生具有丰富的专业知识和经验，但在现实中，很难做到这一点。
同时，传统的医疗决策方法也存在一些缺陷，例如耗时、容易出错和主观性等。
因此，智能医疗辅助决策系统正在成为医疗信息技术的重要研究领域。
第二章：概述智能医疗辅助决策系统智能医疗辅助决策系统是一个基于人工智能和大数据技术的自动化解决方案，旨在帮助临床医生制定准确的诊断和治疗方案。
基于智能医疗辅助决策系统，医生可以快速查询患者的历史记录、实验室结果和影像学数据等，同时获得有关各种治疗选择的最新信息，最终做出最佳决策。
智能医疗辅助决策系统结合了几种技术，例如自然语言处理、机器学习和深度学习等。
这些技术为医生提供了准确、实时和全面的信息，从而使医生能够做出更准确和更快速的诊断和治疗方案。
第三章：智能医疗辅助决策系统的应用智能医疗辅助决策系统可以应用于各种医疗领域，例如影像学、放射治疗和临床试验等。
在影像学方面，系统可以自动分析大量的图像数据，帮助医生诊断和定位病变，快速制定治疗方案。
在放射治疗方面，系统可以计算和评估治疗方案的功率和剂量，从而确保最佳治疗效果。
在临床试验方面，智能医疗辅助决策系统可以快速获取大量的数据，从而提供更准确和可靠的研究结果。
第四章：智能医疗辅助决策系统的优点和挑战智能医疗辅助决策系统提供了许多优点，例如提高了诊断和治疗的精度和速度，减少了诊断错误的机会，提高了患者的生存率和生活质量。
同时，该系统可以减少医生的工作量和压力，为他们提供更多的时间用于病人护理和其他重要的任务。
然而，智能医疗辅助决策系统也存在一些挑战。
首先，该系统需要大量的数据和信息支持，这需要投入大量的时间和资金成本。
其次，该系统必须能够与现有的医疗设备和软件兼容，以确保有效的集成和使用。
智能医疗决策支持系统
智能医疗决策支持系统随着科技的不断发展和医学知识的累积，智能医疗决策支持系统正在成为当今医疗领域的重要工具。
该系统利用先进的人工智能技术和大数据分析，为医生和医疗专业人员提供准确、及时的决策支持，帮助他们作出更好的诊断、制定更科学的治疗方案，从而提高医疗效果、减少误诊和治疗错误。
一、智能医疗决策支持系统的概念和作用智能医疗决策支持系统是指利用人工智能技术、大数据分析和知识库，为医生和医疗专业人员提供决策支持的系统。
它可以根据患者的病情、病史、实验室检查结果等数据，结合临床医学指南、医学文献和专家经验，给出诊断、治疗和预后等方面的建议。
智能医疗决策支持系统的主要作用有以下几个方面：1. 提供准确的诊断支持：智能医疗决策支持系统能够根据患者的症状和检查结果，帮助医生进行快速和准确的诊断。
系统基于大数据和先进的算法模型，能够比对众多病例和医学知识，提供更准确的诊断建议，减少误诊的风险。
2. 辅助制定治疗方案：智能医疗决策支持系统可以根据患者的病情和相关指标，帮助医生制定个性化的治疗方案。
系统能够综合考虑患者的病情、年龄、性别、基因背景等因素，结合临床指南和专业知识，推荐最适合患者的治疗方法和药物选择。
3. 提供实时的临床指导：智能医疗决策支持系统可以根据最新的医学研究和临床实践，更新知识库中的内容，并及时向医生提供最新的临床指导。
医生可以随时查询系统，获取准确和全面的医学知识，提高诊断和治疗的水平。
二、智能医疗决策支持系统的特点和优势智能医疗决策支持系统具有以下几个特点和优势：1. 知识丰富：智能医疗决策支持系统通过整合大量的医学知识，包括疾病诊断标准、治疗指南、专家意见等，形成一个庞大的知识库。
医生可以根据患者的情况，从知识库中获取相关的医学知识，提高决策的准确性。
2. 数据驱动：智能医疗决策支持系统能够利用大数据技术，分析和处理大量的临床数据、患者信息和医学文献。
系统可以通过分析这些数据，提供医生和医疗专业人员所需的信息，帮助他们做出更好的决策。
基于人工智能的医学决策支持系统
基于人工智能的医学决策支持系统近年来，随着人工智能技术的不断发展，人工智能在医疗行业中的应用也越来越广泛。
其中最为重要的应用之一，就是基于人工智能的医学决策支持系统。
这项技术通过结合医学知识与数据分析算法，为医生提供决策建议，从而帮助医生更加准确地诊断病情、选择治疗方案，提高病患的治愈率和生存率，同时也减轻了医生的工作负担。
在医学决策支持系统中，人工智能技术主要通过两个方面来帮助医生进行决策建议。
一是通过数据挖掘和机器学习等算法，从大量的医学数据库中提取有用的信息，协助医生进行病情诊断和治疗方案选择。
二是通过模型仿真和推理，帮助医生预测病情的发展趋势和治疗效果，降低临床决策风险，提高治疗成功率。
例如，有些患者可能存在多种病因同时导致的疾病，而不同的疾病会导致不同的症状和体征。
这时，医生需要综合考虑多种因素来进行病情诊断，而基于人工智能的医学决策支持系统可以通过数据分析和机器学习，从各种临床数据和医学数据库中寻找规律和关联，给出多个病因可能性和相应的治疗建议，协助医生进行准确的病情诊断。
另外，对于某些疾病的治疗方案，可能存在多种选择，而且不同的治疗方案会有不同的疗效和风险威胁。
此时，基于人工智能的医学决策支持系统可以根据大量的病例数据和临床试验数据，结合模型仿真和推理，给出各个治疗方案的预测效果、副作用和风险评估，协助医生选择最合适的治疗方案，从而提高治疗的成功率和效果，减少不必要的治疗风险和费用。
当然，基于人工智能的医学决策支持系统现在还存在一些问题和挑战。
比如，由于医学数据的复杂性和多样性，数据采集、处理和分析可能存在误差或者错误，导致最终的决策建议不够准确或者可靠。
此外，基于人工智能的决策建议也存在一定的主观性和风险性，需要医生在结合自己的临床经验和判断力之后做出最终的诊断和治疗方案决策。
然而，这些问题和挑战并不能阻碍人工智能技术在医学决策支持系统中的发展和应用。
相反，随着人工智能技术的日益成熟和完善，我们相信这项技术将更加广泛地应用于各个医疗领域和行业中，为病患提供更加精准、安全和有效的医疗服务。
决策支持系统在医院管理中的应用研究
决策支持系统在医院管理中的应用研究概述：决策支持系统（DSS）是一种以计算机技术为基础，为管理者提供决策制定的支持和帮助的软件系统。
在医院管理中，DSS可以帮助管理者更加科学、准确地做出决策，提高医院的管理效率和质量。
本文将探讨DSS在医院管理中的应用及其作用。
一、患者流程管理DSS可以通过收集和分析患者就诊数据，帮助医院管理者优化患者流程，提高就诊效率。
通过DSS系统，医院可以实时了解患者就诊的整个流程，包括挂号、就诊、检验、开药等环节，从而找出病程中可能存在的瓶颈，并针对性地进行改进。
此外，DSS还可以根据患者的就诊记录，提供个性化的医疗服务，以满足患者的需求。
二、资源管理医院的资源管理涉及到人力、物力、财力等多个方面，DSS可以帮助医院管理者合理分配和利用这些资源。
首先，DSS可以通过数据收集和分析，帮助医院管理者实现对人力资源的优化配置。
例如，根据医生的出诊情况和患者的需求，DSS可以自动分配医生的排班，以最大程度地满足患者的就诊需求。
此外，DSS还可以为医院管理者提供采购决策的支持，通过对药品和设备的需求进行预测和优化，避免了物资的浪费和过度采购。
三、质量管理医院的质量管理是保证医疗服务质量的重要环节，DSS可以帮助医院管理者实现对质量的监控和改进。
首先，DSS可以实时收集医院内部的各项指标数据，如就诊时间、手术成功率、护理质量等，并通过数据分析，及时发现和纠正潜在的问题。
其次，DSS可以建立医院内部的知识库，收集和整理医学研究成果和临床经验，为医生提供最新的医疗知识和技术指导，提高医生的诊治水平。
四、风险管理医院管理中存在各种风险，包括医疗事故、患者投诉等，DSS可以帮助医院管理者及时发现和应对这些风险。
首先，DSS可以通过对患者就诊数据的分析，实现对患者风险的预测和警示。
例如，通过分析病历和实验室检查结果，DSS可以提前发现患者患某种疾病的风险，并采取相应的预防措施。
其次，DSS可以建立医疗事件的风险管理系统，帮助医院管理者对医疗事故进行追踪和分析，并采取相应的改进措施，提高医疗安全水平。
智能医疗决策支持系统
智能医疗决策支持系统智能医疗决策支持系统智能医疗决策支持系统（Intelligent Medical Decision Support System，简称IMDSS）是一种基于人工智能技术的医疗辅助工具，旨在通过分析和处理大量医疗数据，为医生提供准确的诊断和治疗建议，以提高医疗效果，降低医疗风险。
一、引言在现代医疗领域，医生面临着疾病种类繁多、诊断与治疗变化多端的挑战。
因此，开发一种能够辅助医生做出决策的智能系统成为了当务之急。
二、智能医疗决策支持系统的工作原理1. 数据采集和处理IMDSS通过连接医疗设备和电子病历系统，收集患者的生理参数、病史、实验室报告等医学数据，并将其整合到系统中。
系统可以自动从海量的医学文献数据库中提取有关疾病诊断和治疗的最新信息，并进行数据挖掘、清洗和预处理。
2. 数据分析和模型构建IMDSS采用机器学习、深度学习等技术，对大规模的医疗数据进行分析和挖掘。
系统可以构建各种模型，如分类模型、回归模型等，以预测患者的病情发展趋势、判断疾病类型和严重程度等。
3. 决策支持和建议基于对数据的分析和模型的构建，IMDSS可以为医生提供决策支持和建议。
医生可以输入患者的相关信息，系统会根据已有的模型和知识库，生成针对患者的个性化诊断和治疗方案。
医生可以对系统提供的建议进行修改和优化，以满足患者的具体需求。
三、智能医疗决策支持系统的应用1. 疾病诊断IMDSS可以通过对患者的病史、临床表现和实验室检查数据的分析，辅助医生进行疾病的早期诊断和区分。
系统可以根据疾病的特征和规律，自动给出诊断结果，并提供相应的治疗建议。
2. 治疗方案选择IMDSS可以根据患者的个性化信息和疾病特征，帮助医生选择最适合的治疗方案。
系统会基于大量的临床试验和研究结果，为医生提供治疗效果、不良反应、药物相互作用等方面的参考意见。
3. 医疗质量管理IMDSS可通过对大量的医疗数据进行分析，评估医疗质量和效果，提供反馈和建议。
商务智能系统中的大数据分析和决策支持研究
商务智能系统中的大数据分析和决策支持研究摘要：随着信息技术的快速发展，大数据已经成为商务智能系统中的一项关键技术。
本文将探讨大数据分析在商务智能系统中的应用及其对决策支持的研究。
1. 引言商务智能系统是指利用计算机技术和信息技术来分析和处理企业内外部的大量数据，为企业决策提供支持的一种综合性的信息系统。
大数据分析作为商务智能系统中的重要组成部分，已经成为提高企业决策效率和效果的关键技术。
2. 大数据分析的概念与方法大数据是指规模庞大、复杂度高、数量级广泛的数据集合。
大数据分析则是指通过有效的算法和技术对大数据进行处理和挖掘，以获取有价值的信息。
大数据分析的方法包括数据清洗、数据集成、数据挖掘、数据可视化等。
3. 商务智能系统中的大数据分析应用3.1 销售和市场分析通过大数据分析，商务智能系统可以将大量的销售和市场数据进行整合和分析，以识别销售趋势、市场需求和竞争对手情报等。
这些数据分析结果可以帮助企业优化销售策略、制定市场营销计划，从而提高销售额和市场份额。
3.2 客户关系管理大数据分析可以帮助企业深入了解客户的行为模式、购买偏好和需求，以提供个性化的产品和服务。
商务智能系统通过分析客户数据，可以帮助企业预测客户的购买意愿、提供精准的定制化推荐，并优化客户的满意度和忠诚度。
3.3 运营和供应链管理大数据分析在商务智能系统中的运营和供应链管理中起着重要作用。
通过分析生产和供应链数据，企业可以优化生产计划、库存管理和物流配送，从而提高运营效率和成本控制。
4. 商务智能系统中的决策支持研究商务智能系统中的决策支持研究旨在利用大数据分析来为企业提供有效的决策支持。
研究的关键问题包括决策模型的建立、数据质量的保证、决策评估方法的选择等。
此外，决策支持系统还需要考虑不确定性和风险因素，以支持决策者进行风险管理和预测。
5. 大数据分析与决策支持的挑战与展望随着大数据规模的快速增长，商务智能系统中的大数据分析与决策支持也面临着一些挑战。
商务智能决策支持系统研究的开题报告
商务智能决策支持系统研究的开题报告
一、研究背景
商务智能（Business Intelligence, BI）是指通过数据采集、数据存储、数据挖掘、数据分析等技术手段，从海量数据中发掘出有价值的信息和知识，以帮助企业决策者做出正确的商业决策。
商务智能已成为企业管理中不可或缺的一部分。
由于市场竞争加剧和企业经营环境的复杂性，企业需要更高效、更准确、更及时的商业决策。
商务智能决策支持系统（Business Intelligence Decision Support System, BIDSS）的出现，可以帮助企业管理者更好地理解市场趋势、分析业务数据、预测未来发展趋势，提高经营决策的准确度、时效性和效益性。
二、研究目的
本研究旨在探究商务智能决策支持系统的相关技术原理和应用场景，分析其在企业经营和管理中的作用和实际效果，为企业管理者提供更好的决策支持。
三、研究内容
1. 商务智能决策支持系统的概念、特点和功能；
2. 商业决策的流程和方法；
3. 商务智能决策支持系统的实现技术和架构设计；
4. 商务智能决策支持系统的应用场景和案例分析；
5. 商务智能决策支持系统的评价和发展趋势的探讨。
四、研究方法
本研究采用文献资料法、案例分析法和专家访谈法等多种研究方法，结合实际案例和数据进行分析和验证。
五、预期成果
本研究预计可以探究商务智能决策支持系统的相关技术原理和应用场景，分析其在企业经营和管理中的作用和实际效果，为企业管理者提供更好的决策支持。
同时，本研究还可以为相关学科领域的研究提供参考和借鉴。
智能医疗决策支持系统
智能医疗决策支持系统智能医疗决策支持系统是指应用人工智能技术和大数据分析，为医生和其他医疗专业人员提供准确的、个性化的医疗决策建议的一种系统。
该系统通过对大量的医疗数据进行收集、整理和分析，能够帮助医生在诊断、治疗和护理等方面做出更准确、更高效的决策，提高医疗质量和效率。
一、系统概述智能医疗决策支持系统是基于大数据和人工智能技术的创新应用，旨在为医生提供全面、及时的医疗决策支持。
该系统通过汇集患者个人信息、临床病历数据、医学文献、临床指南以及实时医疗数据等多个来源的数据，结合专家经验和医学知识库，进行综合分析和推理，生成个性化的医疗决策建议。
二、系统功能1. 个体化诊断和治疗建议：智能医疗决策支持系统能够根据患者的个人信息和临床病历数据，结合大数据分析和人工智能算法，为医生提供个体化的诊断和治疗建议。
系统能够根据患者的症状、病情等信息，生成不同的诊断和治疗方案，并提供相应的参考依据和医学文献支持。
2. 知识查询和学习：智能医疗决策支持系统拥有庞大的医学知识库和医疗数据库，并能够根据医生的需求进行快速查询和检索。
医生可以通过系统查询相关疾病的诊疗指南、最新的医学研究成果以及临床案例等信息，从而提高自己的医学知识水平和诊疗水平。
3. 实时数据监测：智能医疗决策支持系统能够实时监测患者的生理参数、实验室检查结果、医学影像等数据，并将其与个人信息和健康历史记录进行关联和分析。
医生可以通过系统获得实时的患者数据，及时掌握患者的病情变化，做出相应的诊断和治疗决策。
三、系统应用1. 临床医生辅助：智能医疗决策支持系统能够为临床医生提供辅助决策的参考依据和建议。
例如，在诊断中，系统可以基于患者的症状和检查结果提供可能的诊断和鉴别诊断，帮助医生准确诊断疾病；在治疗中，系统可以根据患者的个人信息和病情，生成个体化的治疗方案，指导医生合理用药和制订个性化的治疗策略。
2. 医疗质量监控：智能医疗决策支持系统可以对医疗质量进行监控和评估。
智能医疗决策支持系统的设计与实现
智能医疗决策支持系统的设计与实现智能医疗决策支持系统（Intelligent Medical Decision Support System）是应用于医疗领域的一种创新技术，它能够通过利用大数据、人工智能和机器学习等技术手段，为医生和医疗工作者提供决策方面的帮助，从而提高医疗效率、减少医疗风险、改善病人护理质量。
智能医疗决策支持系统的设计与实现是一个复杂而富有挑战性的任务。
它需要充分了解医疗业务流程，并通过数据采集、处理和分析，挖掘出对决策的有用信息。
下面将详细讨论智能医疗决策支持系统的设计和实现过程。
首先，设计和架构是智能医疗决策支持系统开发的基础。
在设计阶段，需要考虑系统的整体结构、功能模块以及各模块之间的相互关系。
架构设计需要集中考虑系统的安全性、可靠性以及可拓展性。
另外，还需要确定所需的硬件和软件资源，以及系统的用户界面和交互方式。
接下来是数据采集和整合。
医疗领域的数据来源多种多样，包括电子病历、实验室检查结果、影像检查等。
通过数据采集和整合，可以将这些数据统一管理和分析。
数据采集需要注意数据的准确性和完整性，以便为后续的数据分析提供可靠的基础。
第三步是数据处理和分析。
在这个阶段，可以利用机器学习和数据挖掘技术对医疗数据进行深入的分析。
根据不同的需求，可以应用数据分类、聚类、关联规则挖掘等算法，以提取出对决策有帮助的信息。
数据处理和分析的关键是选择合适的算法和技术，并使用有效的数据预处理和特征选择方法。
同时，还要注意保护病人隐私和数据安全。
最后，实现和部署是智能医疗决策支持系统开发的最后一步。
在实现阶段，需要根据设计和架构的要求，使用合适的编程语言和开发工具，将设计的系统变为具体的软件应用。
在部署阶段，要确保系统可以在实际医疗环境中稳定运行，并提供高效、高质量的服务。
值得注意的是，在智能医疗决策支持系统的设计和实现过程中，还需要保持与现实临床实践的紧密结合，将系统与医生和医疗工作者的实际需求相结合。
基于人工智能的临床医学决策支持系统设计
基于人工智能的临床医学决策支持系统设计人工智能（Artificial Intelligence, AI）的崛起为临床医学决策提供了新的可能性。
通过将大数据、医疗专业知识和先进算法相结合，基于人工智能的临床医学决策支持系统（Clinical Decision Support System, CDSS）成为医生在临床实践中一个重要的辅助工具。
本文将探讨基于人工智能的临床医学决策支持系统设计以及其在临床实践中的应用。
一、CDSS的概述基于人工智能的临床医学决策支持系统是一种结合了人工智能技术和医学专业知识的软件系统，旨在为医生决策提供准确、综合的信息。
它能够根据患者病情和医学数据库中的信息，提供诊断、治疗建议、药物选择和预后评估等方面的帮助。
二、CDSS系统的构成和功能基于人工智能的临床医学决策支持系统通常由以下几个组成部分构成：1. 数据库：包括大量医学专业知识、临床研究数据、患者病历等信息，供系统进行决策分析和预测。
2. 知识表示：将医学专业知识转化为计算机可理解的形式，以便系统能够进行推理和决策。
常见的知识表示方法包括规则、本体和贝叶斯网络等。
3. 推理引擎：采用各种人工智能算法进行推理和决策分析，根据输入的病情信息和患者特征，输出相应的诊断、治疗建议和预测。
4. 用户界面：提供给医生输入病情信息、查看系统输出和交互的界面。
界面设计应简洁、友好，并且与医生的工作流程相适应。
CDSS系统的功能包括但不限于以下几个方面：1. 诊断支持：根据患者的症状和检查结果，为医生提供可能的诊断选项和相应的概率，帮助医生进行诊断和鉴别诊断。
2. 治疗建议：根据患者的诊断结果和个体化特征，提供治疗方案和药物选择建议。
系统可以考虑患者的年龄、性别、病史、病情严重程度等因素，为医生提供个体化的治疗建议。
3. 预后评估：基于临床数据库和医学专业知识，系统可以对患者的预后进行评估，提供可能的疾病进展、复发风险和生存期预测等信息。
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计算机与现代化 2010年第9期JISUANJIYUXIANDAIHUA总第181期
文章编号:1006-2475(2010)09-0132-03
收稿日期:2010-05-06作者简介:林济南(1972-),男,湖南邵东人,解放军第309医院信息科工程师,硕士,研究方向:医院信息系统,医学图像处理与编码,网络通信与安全。
基于商务智能的医院医保业务决策支持系统的研究林济南(解放军第309医院信息科,北京100091)摘要:利用商务智能技术为医院医保业务的科学管理和决策提供支持。本文首先利用数据抽取、转换及装载工具获取有效数据,并通过建立多维模型和数据分析、数据挖掘方法生成各种分析、统计报表及图形。然后,建立智能的医院医保业务决策支持系统架构和数据仓库模型,并对医保病人的医疗费总额、药费比、自费比等进行多维度、多角度分析。结果表明,该智能系统在控制过度医疗、控制医保支出等方面提供了科学管理和决策依据。关键词:商务智能;数据分析;数据挖掘;医保业务;医院管理中图分类号:TP393.1 文献标识码:A doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2010.09.038
ResearchonDecisionSupportSystemsofHospitalHealthInsuranceBasedonBusinessIntelligence
LINJi-nan(DepartmentofInformation,The309thHospitalofPLA,Beijing100091,China)Abstract:Toprovideintelligentsupportforscientificmanagementanddecision-makingofhospitalhealthinsurancewithbusinessintelligencetechnology.Toobtainvaliddatawithextracting,transformationandloading,analysisreport,statisticalreportandva-riousgraphicsareestablishedbyuseofvariousmethodssuchasmultidimensionmodel,dataanalysisanddataminingetc.Toes-tablishdecisionsupportsystemarchitectureofhospitalhealthinsuranceoperationanddatawarehousemodel,thetotalmedicalex-penses、ratioofdrugexpenses、ratioofownexpensesforinsurancepatientsareanalyzedonmulti-dimensionandmulti-anglecondi-tions.IntelligentSystemprovidessupportofscientificmanagementanddecision-making,whichcancontrolover-treatmentandin-surancespending.Keywords:businessintelligence;dataanalysis;datamining;healthinsuranceoperation;hospitalmanagement
0 引 言近年随着国家大力推进基本医疗制度改革,医保病人收入在我院总收入中所占比重越来越大,2009年超过60%,如果将外地医保病人考虑在内,则占到总收入的70%以上。目前,北京市医保中心为了控制和合理使用有限的医保资金,对不同级别、类型的医院的总费用规定一个增长上限,以一个医保结算年度进行核算,超出定额部分由医院自己负担并对全市前几名的医疗机构进行通报。因此,医院必须在尽量提高患者满意度、给予患者充足优质医疗服务的前提下,控制过度医疗和医保支出,确保费用收支上维持
医院的正常运转。由于涉及复杂的医保政策,传统的医院信息系统已经不能满足医保业务分析的需要,也无法支持医院对医保业务的科学管理和决策。所以,有必要采用先进的商务智能工具建立一个医保业务决策支持系统,以便向医院各级领导和职能部门提供更全面、更系统、更实用、更科学的医保服务。
1 商务智能技术
1.1商务智能的定义商务智能(BusinessIntelligence,BI)这一术语1989年由GartnerGroup的HowardDresner首次提出,它描述了一系列的概念和方法,通过应用基于事实的 2010年第9期林济南:基于商务智能的医院医保业务决策支持系统的研究133 支持系统来辅助商业决策的制定。商务智能是指企业利用信息科技以企业内部及外部已有的数据库为基础,根据要解决的问题进行数据的汇总整合成数据仓库(DataWarehouse,DW)后,利用适当的工具进行数据处理,利用联机分析(OnlineAnalyticalProcessing,OLAP)及数据挖掘(DataMining,DM)等技术分析数据,将所发现的潜在特性或是建立的预测模型传递给决策者,帮助他们作出对企业更有利的商业决策。1.2商务智能的核心技术商务智能的核心技术体系结构包括数据仓库、联机分析处理及数据挖掘三个部分。数据仓库是“面向主题的(SubjectOriented)、集成的(Integrate)、相对稳定的(Non-volatile)、反映历史变化的(TimeVariant),用于支持决策的数据集合”。可以从容量庞大的业务处理型数据库中抽取、清洗、转换数据为新的存储格式,数据仓库是商务智能系统的基础,它是所有报表及作进一步分析的数据源。联机分析处理是帮助分析人员、管理人员或执行人员能够从多种角度对从原始数据中转化出来的,能够真正为用户所理解的,并真实反映企业特性的信息进行快速、一致、交互地存取,从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。OLAP的一个主要特点是数据的多维分析,多维分析是指对以多维形式组织起来的数据采取切片(Slice)、切块(Dice)、钻取(Roll)、旋转(Pivot)等各种分析动作,以求剖析数据,使用户能从多角度、多侧面地观察数据库中数据,从而深入理解包含在数据中的信息。数据仓库侧重于存储和管理面向决策主题的数据;而OLAP侧重于数据仓库的分析,并将其转换成辅助决策信息。OLAP是商务智能的核心技术之一。数据挖掘是指在数据仓库中,利用人工智能、机器学习、统计学等技术,高度自动化地分析企业过去所累积的大量繁杂的历史数据,做出归纳性的推理,寻找规律、联系、隐藏特性等,萃取出潜在的模式,预测客户的行为,提供企业管理阶层在决策时的参考依据。数据挖掘的目的是通过计算机对大量历史数据进行分析,找出数据潜藏的规律和知识,并以可理解的方式展现给用户。数据挖掘是最高级的BI应用,因为它能代替部分人脑功能,数据挖掘的主要方法包括神经网络、决策树、关联规则、模糊聚类、遗传算法等。2 基于商务智能的医院医保业务决策支持系统架构 本文讨论我院医保业务决策支持系统基于数据仓库、OLAP和数据挖掘的智能架构,并以医疗费用管理为例详细讨论商务智能系统的建立过程及应用,系统架构如图1所示。
图1 商务智能系统结构图系统第一部分为数据获取层,主要包括医院HIS
数据和医保系统数据,也包括数据的抽取(Extrac-tion)、转换(Transformation)和装载(Loading)。系统第二部分为数据仓储,包括在ODS(Opera-tionalDataStore)和数据仓库,ODS是源数据通过ETL过程后形成的统一信息层。ODS中间层的出现,使原有的操作型环境和分析型环境完全隔离开,使全局的OLTP、即时的OLTP成为技术上的可能,同时也方便了DW的数据追加。系统第三部分为信息表示层,数据挖掘、即席查询、统计报表、OLAP等智能引擎对数据仓库中的数据进行查询、分析和预测。最后通过前端工具进行展现,为管理层的决策提供支持。本文以我院2009年医保病人医疗费用数据及政策数据来具体实现该决策支持系统。系统开发环境采用SQLServer2008为数据仓库平台,采用IntegrationServices来实现数据的ETL,使用AnalysisServices来做OLAP多维分析引擎和数据挖掘,通过B∕S结构的Analyzer2007来制作和展示报表,客户通过IE浏览器浏览报表。3 数据仓库模型医疗费用明细数据涉及HIS数据库中多个表,如住院病人费用明细、门诊病人费用明细、科室字典表、费用类别字典、病人信息表等上千万条的数据,医保政策数据也涉及医保数据库中的多个表,如医院用药目录字典、医院组合项目字典、医院诊疗项目字典、病人待遇字典等。因此,只有建立结构化、主题化的数据仓库,按多维模型予以组织,才能进行多角度、多层次的分析,挖掘出有价值的经验和规则。建立数据仓库模型首先进行需求分析。数据仓库是按照决策分析的主题来组织数据,因此,需且仅需提取决策主题那部分事务处理数据库中的数据即可。通过对业务理解、数据理解及数据准备后,建立134 计 算 机 与 现 代 化2010年第9期如图2所示的模型。图2 数据仓库模型建好了模型,就可以通过IntegrationServices来收集并提取数据源中的数据到数据仓库,即完成数据的提取、转化和装载。在BusinessIntelligencDevelop-mentStudio中新建一个IntegrationServices项目,设置好数据源目标和数据流目标后,对项目进行生成并运行,就可以把符合系统要求的数据按照事先建立的结构存储起来,为下一步数据分析做好准备。4 数据分析按照多维数据模型,规划好度量值和维度,通过BusinessIntelligencDevelopmentStudio新建AnalysisServices项目,生成和布置数据立方体。这样就可以进行多维分析,即通过钻取、切片、切块及旋转等基本的OLAP操作,从医保类型、科室、时间、收费类别、人员类型等多个维度,对医疗费用总额、收治人次、平均住院日、平均住院费用、个人自费额、药费比例这6个度量值进行多角度、多侧面地观察,从而深入了解包含在数据中的信息。通过OLAP多维分析,可以了解不同科室的医疗费总额、占比情况及其变化趋势,结合对科室收治人次情况及变化趋势的分析,就能为管理者下达临床科室年度医疗费上限指标提供依据。通过向下钻取可以得到平均住院费用,药费比例等信息。由此可见,通过对数据进行时间序列上的趋势分析、预测分析及多角度和多层面的分析,可以为医保业务管理提供强有力决策支持。5 数据挖掘采用SQLServer2008中的时序分析方法来进行数据挖掘。SQLServer2008AnalysisServices中的时间序列分析使用的算法是决策树算法的特例。时间序列是指按照时间的先后顺序所取得的一系列数据,可以是年度数据、季度数据、月度数据或其他时间形式的数据,通常用Y={Yt t=1,…,n}来表示,其中t