医保决策支持系统的设计和应用

目的:利用商业智能技术对医院的医疗保险数据进行分析并辅助决策支持.方法:通过数据仓库(data warehouse,DW),数据萃取、转换、载入(extract-transform-load,ETL)工具,联机分析处理(online analytical process,O-LAP)和数据的多维度分析与展示技术,形成统一的数据视图和综合决策分析支持系统.结果:系统将对医保数据的综合分析结果以报表和仪表盘的形式进行展示.结论:决策支持系统有效地提高了医院对医保数据的查询能力,特别是分析能力,有较大的发展前景.     

0LAP技术在医院决策支持系统中的应用

医院信息系统(HIS)的研究和开发是实现数字化医院的根本途径。基于联机分析处理(OLAP)的医院决策支持系统则是对HIS系统的高层次开发。该系统支持海量数据的深加工与再利用,解决了数据仓库构建、数据转换、数据分析、客户端图形设计等技术问题,为辅助医院管理层决策做出积极探索。     

网络环境下医院统计数据挖掘的应用与展望

目的探讨医院统计信息的深层挖掘与应用。方法通过对医院信息系统使用的分析，阐述对统计信息数据的再次挖掘与应用。结果数据的深层利用可挖掘出数据之间有效的、有规律的、新颖的潜在联系，为医院领导层做出决策提供科学的信息依据。结论数据仓库（DW）、数据挖掘（DM）、连机分析处理技术（OLAP）的综合应用是实现现代化医院管理辅助决策的必然趋势，是增强医院竞争力的核心。     

卫生决策支持系统设计与实现

本文基于健康医疗数据资源,以提升卫生决策水平为目的,设计了覆盖公共卫生、医疗服务、基层卫生、药品管理、医疗保障等业务领域的具备信息支持、监控预警、分析评价、趋势预测、综合优化等核心功能的卫生决策支持系统,以及包含数据层、业务层、表现层的系统架构和数据仓库、模型库、方法库、知识库等决策支持库;并以医疗保障(新农合)业务的决策支持应用为例,对部分决策支持的功能进行开发应用;最后提出了构建卫生决策支持系统的建议。     

数据仓库技术药械管理系统的设计与应用体会

数据仓库技术是随信息与决策支持系统的发展而产生。数据仓库技术是为了有效地把操作数据集成到统一的环境中,以提供决策型数据访问的各种技术和模块的总称。应用数据仓库技术,推动药械管理工作的现代化,要根据药械仓库现有的条件确定设计内容。通过数据仓库技术来完成极其复杂     

基于数据仓库的口腔医院决策支持系统的建立

目的：设计基于数据仓库的口腔医院决策支持系统,为口腔医院的日常运营管理提供决策支持.方法：由数据仓库提取医院信息系统中的数据,通过联机分析处理技术为医院决策提供有效的支持.结果：口腔医院决策支持系统为医院管理中的各种具体工作提供了分析数据,也为医院改进工作和建设发展提供了决策支持.结论：数据仓库、联机分析处理以及数据挖掘相互结合在一起可以为医院决策提供信息化支持.     

国家质检总局检验检疫决策支持系统卫生检疫子系统的建立

〔目的〕充分利用现有卫生检疫网络系统的数据和资源,提高卫生检疫监管决策者的决策、预警预测能力。〔方法〕利用具有灵活查询、动态分析功能的联机分析处理系统(OLAP),建立基于完善数据仓库的决策支持系统〔结果〕系统建立了包括总体评述、地理信息、预警信息、热点追踪、管理预测、综合分析、质量监控、相关信息等8大功能模块。〔结论〕系统的建立改变了原来数据分散、手工统计分析的问题,增加了趋势分析和预警的功能,极大地提高了决策者的分析决策能力。     

基于HIS数据仓库智能挖掘的决策支持系统研究

本文基于数据仓库和数据挖掘技术,结合我院实际情况和智能化管理需求进行决策支持系统的研究。通过建立功能明确、维度丰富、粒度细化、展现灵活的数据仓库,进行相关主题的联机分析（OLAP）和数据挖掘（DM）。该系统的应用能够充分利用数据仓库面向主题数据特点,很好地帮助医院进行辅助决策,实现医院的自动化质量监控和智能化临床决策管理。     

基于商业智能的医院决策支持系统的应用

商业智能是利用数据仓库、联机分析处理和数据挖掘等核心技术,将大量的存储数据进行提取、整理、分析,为决策者进行经营决策提供支持的技术。基于商业智能的医院决策支持系统是从不同的角度抽象出反映医院管理及医疗、教育、科研业务的各类指标,集成医院运行产生的宝贵数据,全面、系统、实时地复用各类业务数据,建立相关的知识模型和知识库,满足支持决策的信息需求,实现通过信息技术辅助决策的功能。     

决策支持系统在医院人力资源管理中的应用

目的:促进医院人力资源信息化管理,推进医院信息化应用。方法:采用基于数据仓库理论和商业智能技术架构的医院管理决策支持系统,实现数据多维分析展示。结果:系统从医院人力数量、分布、结构、预测、分析报告和同级比较5个方面对人力数据进行分析展示,为管理者提供多层次、多角度的数据挖掘分析结果。结论:决策支持系统为医院人力资源管理提供决策支持,推进了医院信息化应用。     

用数据仓库技术辅助医院管理决策科学化

医院辅助决策系统可以分为医学决策支持系统和管理决策支持系统两大部分,前者重点讨论医疗工作中的计算机辅助决策支持问题,后者主要涉及计算机辅助管理决策问题。这两类决策支持的基本实现方法都来自统计学、数据仓库、人工智能等技术,只不过医学决策支持偏重于应用人工智能技术,管理决策支持则侧重于统计学和数据仓库技术。本文重点讨论目前医院利用数据仓库技术的现状和存在的问题,数据仓库的产生以及怎样辅助医院管理决策实现科学化。     

数据仓库技术与医院决策支持系统

数据仓库技术与医院决策支持系统罗怀圣目前，数据转化成信息的工作还开展的不多，其中既有医院管理水平问题，又有计算机软件技术原因。近３～５年发展和形成的数据仓库技术为我们开展医院计算机辅助决策支持系统方面的工作提供了一种有效的方法。一、数据仓库技术简介＂...     

医院决策支持系统中统计人员的能力要求探讨

数据是一种资源。数字化医院的建设带来的大量数据,令数据为领导者提供更全面的决策支持成为可能。基于数据仓库、联机分析处理、数据挖掘的新兴决策支持系统可以对数据进行挖掘、分析、处理,给医院提供特定主题的决策支持。医院决策中起主要决策支持作用的统计人员,可以通过明确统计人员的能力要求、规范统计人员的业务流程,提高统计人员对医院决策支持的力度。     

基于数据仓库的医疗设备绩效统计分析

目的建立医院医疗影像信息数据库,为决策者深入研究医疗设备绩效、促进医院现代化管理提供准确数据。方法针对某三甲医院医疗影像信息系统(RIS/PACS)数年积累的海量数据,建立数据仓库,用于多维数据立方体OLAP分析及设备检查量预测。结果通过盈亏平衡模型实现设备效益数据挖掘,可为决策者提供各种直观的、深层的统计图表数据。结论将数据仓库和数据挖掘技术应用于医疗设备绩效分析中,可较好地解决医疗设备绩效、代价、风险等互相制约的问题,进而充分发挥医疗设备的社会效益和经济效益。     

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

数据仓库和数据挖掘技术是信息技术领域的新兴技术,而如何应用到医院的信息化建设中是医院信息系统（HIS）面临的问题。建立基于HIS的数据仓库并使用数据挖掘技术,可以将大量源数据有效地转化为有用的知识信息,并服务于决策过程。本文结合医院医疗业务提出了系统实现的解决方案,并给出了基于医院医疗业务数据仓库的体系结构和逻辑模型,以及基于医院医疗业务的数据挖掘技术应用方法。     

数据仓库在医疗质量信息利用中的应用

目的:利用数据仓库技术构建“军卫一号”工程医疗质量信息统计资源库。方法:采用OLAP的前端展示工具,构建医疗质量信息统计资源库。结果:建立联机分析处理(OLAP)平台,并提供方便灵活的查询统计工具,使数据成为有利于医院改革和发展的有用信息。结论:应用数据仓库技术构建医疗质量信息统计资源库,可从中得到丰富的辅助决策信息。使医院的资源得到极大利用,有利于全院医疗质量管理准确控制。     

数据仓库与数据挖掘在医院信息系统中的应用

目的：从医院信息管理系统的大量数据中，发现医院运作的基本规律，预测医院发展的趋势，更好地为广大患者服务。方法：以Oracle Warehouse Builder为构建数据仓库的技术平台，利用数据挖掘工具Data Miner．对医院信息系统采用关系数据库进行建模，对数据仓库采用多维数据库模型中的星型模型进行建模。对医院中的患者结构和流动情况、费用构成、医疗工作量及经济效益等信息进行分析。结果：为医院的管理和决策提供支持。结论：数据仓库和数据挖掘在医院信息系统中有着广泛的应用，取得了明显的经济效益和管理效益。     

基于HIS的数据仓库建设与OLAP应用

本文针对医院信息管理系统（HIS）对辅助决策支持不足，提出以HIS为基础建设面向主题的数据仓库，建立基于联机分析处理（OLAP）的医院决策支持系统。该系统采用数据仓库总线架构，通过共享一致维度集成各个相对独立的数据集市。在客户端针对不同的用户环境分别使用数据透视表服务和基于ADOMD的Web系统，极大地提高了系统的灵活性。     

医院数据中心建设研究

为了充分利用医院数据信息资源,挖掘出对医院管理有用的模型、规律和知识,本文就医院数据中心建设进行研究,运用商业智能技术建设医院数据中心。通过数据仓库（DataWarehouse,DW）、数据萃取、转换、载人（Extraction—Transformation—Loading,ETL）T具、联机分析处理（OnlineAnalyticalProcess,OLAP）和数据的多维度分析与展现技术,形成统一的数据视图和综合决策分析支持系统,并以此为基础,结合医院的战略管理和业务运营,对医疗数据资源进行充分的应用、分析与挖掘。     

数据仓库在医院管理和决策中的作用

随着医学科学技术的不断发展进步，现代化的医院信息管理网络技术在各级医院中得到了广泛应用，然而相当多的医院的信息化建设仍然是几个独立的业务系统的应用，系统间集成化水平不高，数据不共享，虽然积累了大量数据，但缺乏有效手段挖掘数据中隐藏的重要决策信息，使管理决策缺乏科学依据，管理水平低下，容易造成决策失误。本文针对这种情况，结合我院实际情况，应用数据仓库技术对已有业务数据库进行集成，并利用数据挖掘技术在其上进行数据分析，将其应用于：病人分析、医院效益分析、员工绩效考评分析、医院预测等，明显地改善医院服务质量，提高效益，降低成本，提高了管理者的科学管理和决策水平，极大地提高医院核心竞争力。