黑河市第一人民医院 黑龙江黑河市 164300
摘要：数据仓库技术和数据挖掘技术可以有效地对海量数据进行管理，并从中发现有价值的知识，以提高信息利用率，也是当前数据库研究和应用领域的重点。利用数据仓库及数据挖掘技术对病案信息进行科学的统计分析是医院重大决策及医学发展的主要依据。本文就医院病案统计中采用现代数据仓库技术重要性展开探讨。选择医院病案统计资料，分析现存问题，并加强数据仓库技术的应用，回顾分析相关优势。目前医院信息系统中，国内数据挖掘技术、数据仓库尚在起步阶段，有广阔发展空间，应用数据仓库对提高医院整体医疗水平和服务质量，促使医院信息利用的完善有非常重要的意义，为医院决策和管理提供了有力参考依据。
关键词：数据仓库技术；统计分析；应用研究
Abstract：Data warehouse technology and data mining technology can effectively manage the massive data and find valuable knowledge to improve the information utilization rate. It is also the focus of the current research and application of the database. Using scientific data warehouse and data mining technology to carry out scientific statistical analysis of medical records information is the hospital's major decision-making and medical development of the main basis. This paper discusses the importance of adopting modern data warehouse technology in hospital medical record statistics. Select the hospital medical records，analyze the existing problems，and strengthen the application of data warehouse technology，review and analyze the relevant advantages. At present，the hospital information system，the domestic data mining technology，data warehouse is still in the initial stage，there is a broad space for development，the application of data warehouse to improve the overall hospital medical level and service quality，to promote the use of hospital information is very important for the hospital Decision-making and management to provide a strong basis for reference.
Key words：data warehouse technology；statistical analysis；applied research
前言：随着信息化时代的到来和网络的扩大和广泛应用，知识、信息的传播、再生将日益频繁、迅速，对信息的需求量及产生的数据量都与日俱增，当数据积累到一定程度时，必然会反映出规律性及有高价值的东西。但随着HIS系统[1]在医院的运营，查询分析复杂性增加及系统数据量增大，统计查询速度明显减慢，对高效率的要求无法满足，找寻一种有效的解决方案是改变此种状况的关键。数据仓库技术具集成性、时变性、变向主题性、非易失性特点，对决策有支持作用，在医院病案统计中有广泛应用前景。本次研究就相关内容展开研究，现报告如下。
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1 医院病案统计存在问题分析
1.1 历史数据利用受限
因HIS系统通常在日常事务处理中应用，作用针对OLTP系统数据库发挥，为满足处理事务速度，且在系统数据量显著增多的情况下，现有系统与历史数据脱离，历史数据应用受限，无法提供给决策者直观分析现有和历史数据的图表，对工作的开展造成了一定影响。
1.2 查询及统计速度缓慢
在系统数据量不断增大的情况下，明显增加了HIS查询、统计的复查性，速度明显减慢，进而影响操作效率。
1.3 报表形式单一
传统对OLTP服务的数据库，组织方式相对单一，对数据处理决待分析及多样性需求无法满足。历史数据应用传统方法及事务型数据库系统的统计报表分析，阻塞了有效利用的实现。在上述不同因素共同作用下，病案统计信息相关利用度明显受到影响，病案诊治中，病案信息具参考价值，除在教学示范科研中应用外，还用作论文写作参考。
2 应用数据仓库技术特点
2.1 数据仓库模型建立
建立模型需分析需求，按决策分析主题由数据仓库对数据进行组织，仅需对决策分析所需的数据库中部分事务处理数据提取，如正确确定主题，对单病种特点展开分析，即单病种治疗方案的制定、所花费医疗费用、平均住院时间、医生对医疗经验的总结等，提供缩短病程、降低患者医疗负担、获得最佳治疗方案、保障医院效益的条件。仅需提取医疗费用、疾病诊治统计表，无需提取无关表格如职业来源等。在模型建立过程中，无需采集与决策无关的数据，参考OLAP原则[2]，描述事件相关因素，明确属性，准确记录。
2.2 提取数据
建立数据仓库模型后，即面对数据提取工作，即依据数据仓库要求，对外界数据源中的数据进行收集并提取，在此种情况的操作系统中，包括三种数据提取方法，即取DTS数据转换服务在SQL 2000中应用；存储过程详细于ORACLE上填写，提取数据相应置于ORACLE设计的临时表空间，再细致转存至SQL 2000服务器[3]；将获取的数据在PB系统数据管道作用下，向SQL 2000服务器提出，数据采用第一种设定的方案获得，通过VB编程的应用实现DTS，在抽取数据过程中，首先对目标数据源与数据源建立，后事实表、维表创建相关工作在目标数据源服务器中统一完成；参考模型，再生成SQL数据查询相应程序包，后执行，向数据库中的事实表和维表提供源数据库数据，源表大小对数据提取时间有决定性作用。
2.3 多维数据表创建、分析
提取数据后，数据仓库的创建过程未完成，还需创建，对多维数据集分析的过程。对各个星型结构中的维表和事实表进行连接，是多维数据集生成的过程，以获取相应多维数据表，后各角度预计算均在上述操作基础上完成，对计算结构进行存储，进一步形成多维数据库，含两种生成方法，其一为采用多维数据集编辑器或多维数据集向导，应用此主法为多维数据集指定事实数据表、数据源、维度和度量值，多维度应用数据仓库新产品软件处理；其二为多维数据库采用程序设计方法完成，处理多维度数据后，OLAP可为分析者提供过去及现在状况，但无法分析潜在事务间的联系，需行数据挖掘处理。
3.结语
目前医院信息系统中，国内数据挖掘技术、数据仓库尚在起步阶段，有广阔发展空间，应用数据仓库对提高医院整体医疗水平和服务质量，促使医院信息利用的完善有非常重要的意义，为医院决策和管理提供了有力参考依据。
参考文献：
[1]王万斌，杨万琼.数据仓库和OLAP技术在医院统计分析系统中的应用思考[J].医学信息，2013，26（4）：8.
[2]刘海云.HIS系统建设中影响医院统计数据准确性的主要因素及应对措施[J].中国医学创新，2011，8（2）：116-117.
[3]陈菲.高质量病案管理在医院的重要性[J].中国医学创新，2011，8（35）：106-107.
论文作者:肖清梅
论文发表刊物:《健康世界》2017年第4期
论文发表时间:2017/4/19
标签：多维论文; 数据论文; 数据仓库论文; 病案论文; 医院论文; 技术论文; 历史数据论文; 《健康世界》2017年第4期论文;