運用多維度交叉索引技術(shù)分析病案首頁數(shù)據(jù)
余元龍① 蘇韶生① 程敏婷① 張淑娟①
①中山市人民醫(yī)院醫(yī)院，528400，廣東省中山市孫文中路2號
摘 要 本文闡述了傳統(tǒng)病案首頁統(tǒng)計分析的不足，介紹一種運用多維度交叉索引技術(shù)分析病案首頁數(shù)據(jù)的方法，詳細總結(jié)用這種技術(shù)分析病案首頁數(shù)據(jù)能夠為醫(yī)院決策管理提供深度化和廣度化信息支持。
關(guān)鍵詞 交叉索引 多維度數(shù)據(jù)分析 病案首頁 病種管理 聯(lián)機分析處理
1 前言
病案首頁濃縮了整份病案中的重要內(nèi)容，涵蓋了多種醫(yī)療信息內(nèi)容，對醫(yī)療統(tǒng)計、治療量服務(wù)、醫(yī)療質(zhì)量評估、臨床科研、醫(yī)療事故鑒定、患者評殘、醫(yī)療保險、計劃生育及醫(yī)療成本核算等項內(nèi)容都具有重要價值[1]。
傳統(tǒng)的病案首頁數(shù)據(jù)分析都是基于二維表數(shù)據(jù)的聯(lián)機事務(wù)處理(On-Line Transaction Processing，OLTP)，這種方式僅能滿足用戶對數(shù)據(jù)庫查詢檢索的簡單需要,而統(tǒng)計部門的聯(lián)機分析處理需要對分散在多個事務(wù)處理應(yīng)用中的相關(guān)數(shù)據(jù)、指標進行集成，但由于事務(wù)處理應(yīng)用的分散性、多態(tài)性、多個應(yīng)用間數(shù)據(jù)的不一致問題 ,使目前以事務(wù)處理為主體的OLTP難以滿足分析型處理和決策支持對數(shù)據(jù)在時間空間上的廣度和深度的需求,因此本文介紹一種利用多維度交叉索引技術(shù)分析病案首頁數(shù)據(jù)的方法。
2 相關(guān)概念及技術(shù)
2.1 聯(lián)機分析處理 聯(lián)機分析處理（On-Line Analysis Processing，OLAP）最早是由關(guān)系數(shù)據(jù)庫之父E.F.Codd于1993年提出的，聯(lián)機分析處理是共享多維信息的、針對特定問題的聯(lián)機數(shù)據(jù)訪問和分析的快速軟件技術(shù)。它通過對信息的多種可能的觀察形式進行快速、穩(wěn)定一致和交互性的存取，允許管理決策人員對數(shù)據(jù)進行深入觀察。決策數(shù)據(jù)是多維數(shù)據(jù)，多維數(shù)據(jù)就是決策的主要內(nèi)容。OLAP專門設(shè)計用于支持復(fù)雜的分析操作，側(cè)重對決策人員和高層管理人員的決策支持，可以根據(jù)分析人員的要求快速、靈活地進行大數(shù)據(jù)量的復(fù)雜查詢處理，并且以一種直觀而易懂的形式將查詢結(jié)果提供給決策人員，以便他們準確掌握企業(yè)（公司）的經(jīng)營狀
況，了解對象的需求，制定正確的方案[2]。
2.2 交叉索引技術(shù) 交叉索引（crossing-index）技術(shù)是由Frederick A.Powers于1995年主導(dǎo)發(fā)明，應(yīng)用在數(shù)據(jù)模型的建立中，通過對數(shù)據(jù)的自由交叉索引處理，實現(xiàn)任意“維”之間的關(guān)聯(lián)和潛入來獲取最需要的信息，也是通常說的多維度交叉分析。
該技術(shù)可以在來自于不用類型數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)之間自由交叉，通過建模之后，用戶獲得了有效的處理信息。模型中包含了3個數(shù)據(jù)域：維 、摘要和信息字段。建模中被定義成維的字段是被做經(jīng)過交叉索引處理的，可以對任意維和維之間相互快速的潛入來獲取我們最需要的信息。數(shù)據(jù)中用來做數(shù)學(xué)統(tǒng)計的字段被定義成摘要。信息字段包含了和維相關(guān)的額外信息。
3 系統(tǒng)設(shè)計
3.1 建立維度 將病案首頁數(shù)據(jù)中所有的字段作為可分析的“維度”，在模型中成為直接點擊就能看到數(shù)據(jù)信息的分析角度。維度可以相互任意交叉分析，從而也就是多角度地看問題、聚焦問題，當發(fā)現(xiàn)一個問題時依然可以多層次的潛入，找尋到問題根源。
3.2 建立指標模型 將醫(yī)院關(guān)注的與醫(yī)療質(zhì)量管理有關(guān)的指標抽取，形成一套豐富的指標集合在模型中。對關(guān)鍵指標，可以實時監(jiān)控，觀測指標的變化，也可以了解某個指標在一段時間的趨勢走勢。當指標出現(xiàn)異常或需要了解更細節(jié)的原因時，可以通過不同維度聚焦或潛入分析。通過這樣的分析，所有指標從靜止的數(shù)值變成動態(tài)的、可分析、可挖掘的信息
4 實施步驟
4．1 數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換和加載(ETL) 使用ETL工具將數(shù)據(jù)從病案首頁管理系統(tǒng)中抽取、清洗、整合和傳送。
4．2 建立數(shù)據(jù)模型 使用建模工具將清洗整合好的數(shù)據(jù)建立模型，分成多維度可以分析的模型集合。
4.3 建立分析維度 對模型進行必要的分割或關(guān)聯(lián)整合，設(shè)計模型的增量，逐步完善模型集，形成數(shù)據(jù)集。
4.4 應(yīng)用展示 通過客戶段的分析挖掘工具，來 |
|
資源大小：112.87 KB 
