摘要：本文通过分析医院决策支持系统在医院中的应用现状和所运用的技术；阐述了医院决策支持系统在设计时应当考虑的问题；最后分享了实际项目开发中的系统设计方案，以期望建立更完善的能直观分析医院运营现状、整合庞大数据资料的医院决策系统，为医院带来更多的经济和社会效益。
关键词：医院；决策支持；应用现状；设计方案
1 引言
自决策支持系统（英文:DSS）概念的初步诞生，距今已有36年。它紧随计算机科学和互联网技术飞快发展，医疗行业不断革新除旧，而医院信息化占据了医疗改革的一项重大比例。近年来，我国大部分医院数字化建设都取得了很大的突破，建立了比较完善的医院信息体系。就目前而言，我国医院的基本信息化已经实现，而在一个医院信息系统中，底层往往会采集患者大量的信息，而这些信息往往因为没有被深度加工，使得医院管理者无法直观了解到医院的经济效益、运营状况，而数据冗余也会在一定程度上干扰管理者做出决策，因此医院管理层的领导者将面临巨大的决策挑战。
1.1研究目的和意义
本课题前期主要研究医院决策支持系统在医院中的应用现状，了解到医院对相应的决策支持系统开发需求很强烈，进而确定立项。通过文献分析法掌握了对医院信息平台累计的大量数据进行分析的基本模型；并经过特定的算法对数据进行提取和抽离，最终为医院管理者提供辅助决策。这些前期的理论为后期开发项目提供系统性的框架，指导了后期项目的开展。
2应用现状的研究
2.1 决策支持系统定义
决策支持系统是以管理学、信息经济学、运筹学、控制论和行为科学为基础，以计算机和人工智能技术为手段，综合利用现有的数据、信息和模型，辅助决策者解决半结构化或非结构化决策问题的人机交互系统[1]。在20世纪90年代之前，决策支持系统还是纯计算机方面的理论和技术，在那之后，有学者将其引入到医院管理学中，进而引起广泛的研究和应用。到2005年，我国就形成了较为系统的医院决策支持理论。
2.2 相关技术
2.2.1数据挖掘技术
医学界通过医院已有的基本信息化方式正在快速积累大量数据，这些庞大的数据在信息的最底层似乎并没有太大的作用。而面对庞大的数据量，数据挖掘技术却能让这些数据“死而复活”，它是数据库知识发现中的一个环节。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜寻隐藏于其中信息的过程。数据挖掘与计算机科学有关，通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
2.2.2联机处理
联机处理就是指信息直接从发源地输入系统，而处理结果直接送到需要信息的目的源处理方式，又称在线处理。联机处理分为实时处理和延迟处理，前者对输入的数据立即加以处理并得出结果；后者先将输入的数据存储起来，过一段时间以后再加以处理。
2.2.3与医院相结合的系统创新设计
设计医院决策支持系统,首先就要考虑医院的需求。因此要设计出实际可用的医院决策支持系统，第一步就要确立应用目标，并根据医院决策支持系统的目标进行需求分析和用户调研。在确定需求分析的基础上，划分系统的主要功能。目前医院信息的数据包括了业务数据和管理数据，因此在划分数据集的时候要考虑到数据使用的频率不同而对数据进行选择性的加工，进而确定前端界面将要呈现的内容、确定分析和处理数据、浏览页面时所要用的工具和方法。结合需求和工具进而实现数据仓库的构建，按照数据仓库中组织数据的方法将医院庞大的数据源进行定义、转换、抽取、整合为符合系统需要的统一规范的数据源。
2.3应用现状
目前决策支持系统在我国应用已经有一定的成效，其中运用较为成功的领域当属商业领域。在医院领域，决策支持系统一系列技术的发展还有待进一步完善。目前，我国的一些大型医院已经使用了决策支持系统，其具体应用的层次不一样，所体现出来的价值也不一样。基于决策支持系统在商业中的成功应用案列，部分医院引用了商业领域的决策技术，例如：深圳市第八人民医院2004年应用数据挖掘技术分析病案首页数据仓库，2007年4月引进完整的商业智能平台产品MicroStrategy8，实现了“医院统计智能”[2]。南京军区福州总医院作为全军和全国数字化试点示范单位，对决策支持系统进行积极的探索和实践，主要建设内容有综合查询子系统和挖掘分析子系统，通过数据挖掘和辅助决策，提高科研和预测能力[3]。这些成功的案例为医院决策支持系统的发展做出了示范，使管理者提高了对数据的分析能力和决策能力。
3 系统的设计方案
3.1系统定位
为了帮助医院决策者提高决策质量和水平，让医疗单位能够在庞大的数据量中提取有效的数据，减少数据冗余，并且促进医院运营与管理的信息化、规范化和集成化，在实际开发项目的过程中必须明确设计出医院决策支持系统的各个功能模块。其次根据医院的运营流程，本项目的医院决策支持系统将从财务、医院运营、药品分析、人力资源、医疗器械、病人满意度调查等方面对医院的基础数据进行提取、处理和加载，以此来实现医院运营的智能化管理，提高工作效率和经济效益，充分利用数据仓库来发掘信息之间的联系，加强信息资料的综合分析和利用。
3.2 系统技术路线
根据系统工作流程基础，要进行原始数据的采集、分析、验证与整理，在完成数据的整理后，通过Microsoft SQL sever 2008搭建的数据库对数据进行分析挖掘和聚类处理，从而抽取出对决策者有用的数据，冗余数据通过系统验证后删除，从而建立一个为医院管理层在医院发展、决策和精细化管理中提供全面、准确的医院决策支持系统。尤其在医疗统计方面，系统的开发者必须与医院进行仔细的沟通，全方位的考虑到医院门诊、急诊、手术等一系列的统计问题，并作出详细的需求分析。
图2 医疗统计基本架构
3.3系统维度设计
医院的管理决策是相关职能部门通过多维度统计分析数据，结合国家相关法律法规和当地医院管理指标做出的规范性、及时性的决策。
在数据的收集、统计、分析、处理等过程都要对患者的信息进行保密，并且对于特殊病历数据与患者之间还需要采用不同的算法进行挖掘，寻找其更深层的联系。因此，在系统进行设计时，就要对其进行不同的维度。例如，当某医院信息处理中心对医院的内外科进行具体的分析，发现外科手术治疗效率受约束的主要是花费时间过久，内科受制约的因素是检查、转科等待时间过长，这时就需要系统对做出分析的新数据进行维度判定和客观地呈现，并让管理者据此做出决策。
当然，在这个过程中，统一认识是关键，没有详尽系统设计去记录、分析这些数据，最后很难得到客观的指标，那么去改善医院环境也就无从谈起了。另外，在医院管理阶层来看，管理者总是希望能从各个方面随时、及时的了解医院运营情况；能衡量医院对于各个季度、年度目标的达成程度；能预测医院运营管理过程中可能发生的问题，以便及早采取相应的措施。
因此，医院决策支持系统不断完善的最终目的就是要通过对数据进行处理和分析，防止可能发生的潜在问题，为医院管理者的决策提供科学对策和依据。
4总结
医院决策支持系统的一系列技术还在成长中，决策支持和医院的多维结合也还在被人们不断地探索着。国内绝大多数医院还是在沿用着以前的运营模式，要想广泛的使医院与现代化技术相结合，这还有很长的一段路要走。DSS建立过程中应事先规划，统一数据中心，选用合适的展示方法，功能完善的DSS将为医院带来巨大的经济效益和社会效益[4]。
参考文献
[1]陈金雄．构建基于数据仓库的医院决策支持系统[J]．医疗卫生装备，2012，33(1)：77—79．
[2]赖伏虎，洪嘉铭等.引入商业智能技术构建医院统计智能[J].中国医院统计，2007，14（4）：292-294.
[3]薛冠华.医院数据决策支持案例分析[J].广东省人民医院信息中心 xuegh@263.net
[4]段占祺，应桂英，郑建智.我国医院决策支持系统建设现状与发展策略[A].医学信息学杂志，2014，35（3）：17-19.
校基金项目 基金信息：成都中医药大学校级重点基金；项目名称：医院决策支持系统研究；编号：MIEC1504
论文作者:张勇1,林林1
论文发表刊物:《科技中国》2017年12期
论文发表时间:2018/5/2
标签：医院论文; 数据论文; 支持系统论文; 系统论文; 信息论文; 技术论文; 管理者论文; 《科技中国》2017年12期论文;