基于商业智能的医院决策支持系统研究

基于商业智能应用系统的特点和体系结构,对商业智能技术在医院信息系统（HIS）中的应用进行了研究。在医院原HIS的基础上,综合运用数据仓库（DW）、联机分析处理（OLAP）、数据挖掘（DM）等新兴技术搭建了一个完整的医院决策支持系统。该系统支持海量数据的深加工和再利用,解决了数据仓库构建、数据分析、客户端程序设计等问题,为支持医院管理者的分析决策做出了积极探索。     

基于数据仓库和数据挖掘的医院决策支持系统设计

医院信息系统(HIS)的研究与开发是实现数字化医院的根本途径。基于数据仓库和数据挖掘技术的决策支持系统是对HIS数据的高层次开发。首先介绍了数据仓库、数据挖掘以及决策支持系统的技术特点,在此基础上,提出了基于数据仓库和数据挖掘技术的医院决策支持系统体系结构,并研究和分析了这种体系结构的优越性。     

医院决策支持信息系统的建设与实践

目的：信息化是现代化医院运营、管理的必由之路,医院管理模式的创新和发展依然依靠医院管理和决策的信息化。方法：医院决策、管理支持系统必须在数据仓库框架下构建;必须具备长期的战略导向管理和日常精细化管理的核心内容,通过对“人、财、物”的全要素管理,对“院级、科级、员工”的多层级管理,多主体、多主题、多方位、多时空的评价体系和预警机制的建点。结果：实现医院决策和管理的科学化。结论：通过实践,认为医院决策、管理支持系统是推动医院管理创新和发展的有效工具,必将促进我国卫生管理事业更好更快的发展。     

基于数据仓库的医保模型分析与设计

随着医疗信息化的发展,数据仓库技术已经逐步应用于医院决策分析系统中。以兰大二院数据仓库医保主题的建设为例,介绍了数据仓库技术及数据挖掘的工具,详细阐述了医保主题概念模型、逻辑模型、物理模型的构建过程,从而通过充分利用信息系统中存在的病人数据,为医院医保管理决策、临床教学研究提供科学的分析依据。     

Healthcare Informatics Research: From Data to Evidence-Based Management

Healthcare informatics research is a scientific endeavor that applies information science, computer technology, and statistical modeling techniques to develop decision support systems for improving both health service organizations' performance and patient care outcomes. The analytical strategies include (1) the formulation of a data warehouse for exploration, (2) data mining, (3) the application of confirmatory statistical analysis, (4) simulation via an interface with computer and information system technologies, and (5) translational research. Healthcare informatics research will help to direct evidence-based strategic management.     

数字化环境下医院统计信息的整合与利用

在数字化的大环境下,依托全院的数字化信息系统,建立一个综合信息服务系统平台,关联多个数据库。把海量的数据资源进行整合,通过数据抽取、转换、清洗、整理,应用数据挖掘技术,借助科学的统计方法对这些信息进行深层次的潜入分析,充分挖掘数据背后潜在的隐含信息,把杂乱无章的数据转化可供利用的有价值的信息,为医院管理决策、医疗活动、经济运营等提供科学的数据依据和参考信息。     

数据分析系统在医院信息系统中的应用

医院信息系统在不断建设和完善中产生了大量数据,对数据的利用将成为信息系统建设的热点。通过对历史数据的整合,集成应用系统数据源。按照医院的管理需求和主题来抽取、转换、装载数据,为管理者决策提供多侧面数据服务。采用阡陌数据分析系统及其集成方案,对需要分析的事实数据表以及相关的维度信息表进行分析,组成不同的分析主题。实现数据仓库在医院数据查询、统计分析、医疗质量分析、工作效率评估等多方面的应用。并取得满意效果。     

数据仓库与数据挖掘在医院管理中的应用

本文在介绍医院信息系统现状的同时，对数据仓库和数据挖掘技术在医院信息系统中的应用进行了研究，以Oracle Warehouse Builder作为构建数据仓库的技术平台，用Data Miner作为对数据挖掘的工具，给出了应用于医院的数据仓库实例。指出了数据挖掘技术在医疗费用管理、医疗诊断管理、医院资源管理中具有的广泛应用性，为支持医院管理者的分析决策作出了积极探索。     

医院BI分析体系构建研究

目的：医院要实现业务信息智慧洞察的目标,必须使用适当的技术架构平台来支持业务数据分析系统。方法：应用数据仓库和商业智能技术,集成医院各类数据资源,实现医院各类管理指标的预警监控,并提供多维综合分析平台。结果：应用商业智能技术,分析挖掘医院运营各个方面的信息数据,通过预警监控、多维联机分析等技术手段,能够有效地提升医院的医疗质量,提高医院科学管理水平,辅助管理层决策。结论：商业智能将成为信息化应用的新热点。     

医院管理决策支持系统的研镀

目的：研制一套符合业务规范及信息技术标准的管理决策支持系统,提高医院的科学管理水平。方法：选择国内先进的数据采集工具SuccezCI实现数据采集,基于主题集、利用数据仓库技术建立数据中心对医院统计信息进行综合管理：选择智能化的分析工具SuccezBI由业务人员设计与实现、工程师配合实现不同层次、不同维度的分析展示。结果：构建了方便、可及性强的医院管理决策支持系统,主要包括三部分：数据采集、数据质量控制及管理、数据分析展示。结论：研究成果可有效解决目前医院数据的混乱状态,缓解信息化应用的瓶颈,系统操作性强,易用性高,可大幅度提高医院信息化应用及普及的程度,提高医院科学管理的水平。     

住院病人欠费预测模型研究

针对住院病人欠费现象,以医院信息系统历年数据为基础建立数据仓库,对欠逃费病人数据进行多角度、多层次分析,采用Bayes算法和关联等规则,对欠逃费影响因素之间的关联关系进行量化分析,以欠逃费行为潜在的规律及其关键影响因素来建立数学预测模型;并以此预测和分析现有住院患者欠逃费的可能性,将分析结果提供给医院管理人员,加强关注欠逃费概率高的在院病人,以规避潜在欠逃费行为.同时,通过分析欠逃费病人发生的原因,指导医院对相关病种、科室的管理,提升医疗质量和管理水平,为医院科学管理和决策提供辅助支持.     

住院收费结算维度建模分析

针对医院信息系统中的住院收费主题,选取住院收费结算作为主题业务处理环节,详细描述了采用维度建模技术进行分析设计的过程。根据医院财务管理需求,设计过程将建模技术与需求分析相结合,不仅实现了该业务主题的数据仓库维度建模,同时提高了业务过程中财务管理需求获取的准确度。维度建摸技术在医院信息系统建设过程中的应用将有效提高医院管理目标的实现效率和质量。     

医院病案数据仓库的设计与实现

从医院的实际需求出发并结合当前计算机信息技术,简要介绍了医院病案数据仓库的研究意义和实现方法。病案数据仓库不仅能处理报表,而且能够提供数据分析、决策支持及医疗诊断支持,能够帮助解决医院高层管理及医疗诊断上的众多非结构化或半结构化的问题,是医院病案管理今后发展的方向。     

医院信息化应用中数据质量存在的问题及解决方法

目的：提高数据质量,促进医院科学化、规范化、信息化管理。方法：通过设置严格的审核条件、建讧指标之间的关联性等,从数据采集源头来提高数据质量。结果：建立了和数据质量拎制方案相融合的医院统计信息采集和分析系统。结论：医院信息系统的使用可以提高工作效率和数据的准确性,有效地为管理层提供决策支持。     

医院门诊管理数据仓库的设计和实现

针对医院信息系统发展现状,对于日常工作中积累的数据,只能进行一些简单的财务或报表统计,而大量数据统计会对基于OLAP技术的医院信息系统性能产生严重影响。因此根据门诊管理需求,对医院2004年到2008年的门诊数据进行了全面分析,确定了门诊管理主题,并逐步将医院信息管理系统中的数据,通过抽取、清洗、转换并加载到门诊数据仓库中。通过使用OLAP技术提供大量门诊管理需用的分析报表,满足了门诊管理部门的统计分析需求。     

基于数据挖掘技术的医院决策支持系统建设

近年来,随着龙华医院门诊、住院、医技、药剂、后勤等各个部门的全面信息系统覆盖,以此为基础来构建医院决策支持系统,已成为医院信息化发展的必然方向。决策支持系统首先将以上各业务系统的数据整合到数据仓库中,再以科室为分类原则,确定了医疗、财务、药剂、后勤等4个系统模块及各自决策需求,最后以网页的形式进行前台数据结果展示。     

基于HIS的数据仓库构建及多维分析

介绍医院信息系统（Hospital information system,HIS）的概念及应用中存在的问题,简要阐述数据仓库和联机分析处理技术的涵义,将数据仓库和多维分析技术引入HIS管理中,具体设计HIS数据仓库的框架与模型。     

商业智能在医院精细化管理中的应用

目的：为实现医院综合管理的信息化、自动化、智能化、精细化,提高医院管理水平。方法：利用数据仓库技术构建数据仓库和医院管理知识库;利用商业智能,对数据资源进行充分分析挖掘后进行多维度展示。结果：实现了对医院海量信息数据的知识化转换和智能化应用,构建医院运营状况的指标考核、绩效管理、精细化分析、预判预警的精细化管理平台,为辅助决策服务。结论：通过商业智能技术应用到医院数据挖掘和医院管理信息化中,可以提高管理效率和科学化,提升医院管理信息化水平。     

商业智能在医院辅助决策系统中的应用与实践

对医院海量数据的充分利用成为医院决策者把握医院竞争力的重要手段。以医院历年业务数据为基础,借助数据仓库和数据挖掘等手段,利用商业智能技术,从方案的设计、架构的构建以及系统实施等方面验证了决策系统在医院应用中重要性和可行性,有利于决策者实时把握医疗动态、准确了解医院的运营状况。     

医院绩效管理信息系统的设计与实现

目的：探索医院绩效管理信息系统的构建方案。方法：应用现代信息集成技术,设计以数据仓库为基础,可对绩效的计划、实施、考核、沟通与反馈等阶段进行深度目标管理的闭环信息服务平台。结果：构建了一个基于数据仓库及绩效考评体系相结合的绩效管理信息系统。结论：该信息系统为医院的绩效管理提供了全方位的信息服务,对加强医院内部管理和内涵建设、提升医院核心竞争力,建立积极有效的内部运营机制有重要意义。