袁燁
江蘇先聯(lián)信息系統(tǒng)有限公司，210012，南京市雨花臺(tái)區(qū)郁金香路17號(hào)南京(雨花)國際軟件外包園
摘 要
本文主要對(duì)醫(yī)療衛(wèi)生數(shù)據(jù)倉庫的架構(gòu)、數(shù)據(jù)特點(diǎn)、實(shí)現(xiàn)方法和應(yīng)用等方面，進(jìn)行了廣泛而深入的探討。
關(guān)鍵詞 數(shù)據(jù)倉庫
Bulidingthe Data Warehouse of MedicalHealth
Abstract
The paper is concerned with extensive and in-depth discussion which about architecture, data characteristic, realization method and application of the data warehouse of medical health.
Keywords Data Warehouse
1 引言
近年來，伴隨著醫(yī)療數(shù)字化和區(qū)域衛(wèi)生數(shù)字化的蓬勃發(fā)展，各個(gè)醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)量迅速增長(zhǎng)，對(duì)數(shù)據(jù)處理和分析的需求越來越強(qiáng)。將醫(yī)療衛(wèi)生數(shù)據(jù)統(tǒng)一、集中、建立數(shù)據(jù)倉庫，不僅能用于生成醫(yī)療報(bào)表，還能夠提供數(shù)據(jù)分析、輔助決策、知識(shí)挖掘等,是醫(yī)療衛(wèi)生工作今后發(fā)展的方向，對(duì)于醫(yī)療衛(wèi)生管理、臨床治療、醫(yī)療衛(wèi)生科研、衛(wèi)生事業(yè)發(fā)展等領(lǐng)域都有巨大的推動(dòng)作用和里程碑式的意義。
2 數(shù)據(jù)倉庫的架構(gòu)
醫(yī)療衛(wèi)生數(shù)據(jù)來源于各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)、人工統(tǒng)計(jì)和相關(guān)行業(yè)等，在同一種業(yè)務(wù)系統(tǒng)里，會(huì)出現(xiàn)不同廠商、不同時(shí)期的各種版本，數(shù)據(jù)離散雜亂，數(shù)據(jù)總量非常大。數(shù)據(jù)倉庫首先通過數(shù)據(jù)總線，將業(yè)務(wù)系統(tǒng)和文件的數(shù)據(jù)按照相關(guān)規(guī)范交換進(jìn)數(shù)據(jù)中心，這個(gè)數(shù)據(jù)規(guī)范既參考了國際衛(wèi)生信息交換標(biāo)準(zhǔn)（HL7），又結(jié)合了衛(wèi)生部頒發(fā)的數(shù)據(jù)集規(guī)范，和數(shù)據(jù)中心對(duì)主數(shù)據(jù)的管理一起，保證了進(jìn)入數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)的規(guī)范性、完整性和一致性（見圖1）。
圖1：數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)圖
數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)中心規(guī)范化、整理后，通過ETL平臺(tái)的抽取、轉(zhuǎn)換、加載進(jìn)入數(shù)據(jù)倉庫。數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)不再是業(yè)務(wù)流程數(shù)據(jù)，而是對(duì)一個(gè)個(gè)事實(shí)的描述，以及對(duì)維度的定義。再根據(jù)分析或挖掘的不同主題，建立相對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)集市，將數(shù)據(jù)ETL到數(shù)據(jù)集市中。數(shù)據(jù)集市中的數(shù)據(jù)，高度匯總又包含有各個(gè)維度，非常適合于多維報(bào)表查詢、輔助決策及分析挖掘。最后，由統(tǒng)一的門戶進(jìn)行查詢?cè)L問。
3 醫(yī)療數(shù)據(jù)倉庫的特點(diǎn)
醫(yī)療衛(wèi)生的數(shù)據(jù)不同于一般數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)，包含如下四個(gè)特點(diǎn)：
多樣性：從醫(yī)患交流、醫(yī)學(xué)影像、檢測(cè)結(jié)果中獲取的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)，表現(xiàn)形式具有多樣性，比如：文本形式（如主訴、現(xiàn)/往病史、過敏史、病程、檢測(cè)報(bào)告等）、圖表形式（如體溫的記錄表、心電圖、CT等）、影像形式（如X光片、超聲心動(dòng)圖等）等。
隱私性：醫(yī)療衛(wèi)生數(shù)據(jù)不可避免地涉及到患者個(gè)人的隱私信息，這些數(shù)據(jù)將會(huì)涉及到法律、倫理道德、社會(huì)和心理等因素，有信息安全隱患。
不完整性：大量數(shù)據(jù)來源于人工記錄，導(dǎo)致數(shù)據(jù)記錄的偏差和殘缺，許多數(shù)據(jù)的表達(dá)、記錄本身也具有不確定性，病例和病案尤為突出。
冗余性：醫(yī)療衛(wèi)生數(shù)據(jù)是一個(gè)龐大的數(shù)據(jù)資源，每天都會(huì)有大量的記錄存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫中，其中可能會(huì)包含重復(fù)的、無關(guān)緊要的、甚至是相互矛盾的記錄。
4 數(shù)據(jù)倉庫的建立
在明確了醫(yī)療衛(wèi)生數(shù)據(jù)倉庫的架構(gòu)和數(shù)據(jù)特點(diǎn)后，我們就著手建立數(shù)據(jù)倉庫，共分為如下四個(gè)步驟。
4.1.元數(shù)據(jù)管理
數(shù)據(jù)是整個(gè)數(shù)據(jù)倉庫的基礎(chǔ)，醫(yī)療衛(wèi)生的數(shù)據(jù)源很復(fù)雜，數(shù)據(jù)項(xiàng)又非常多，手工維護(hù)起來非常麻煩，需要有一個(gè)平臺(tái)統(tǒng)一管理，來保證數(shù)據(jù)的正確性。元數(shù)據(jù)管理平臺(tái)，就是用來管理數(shù)據(jù)的平臺(tái)，在這個(gè)平臺(tái)上，我們通過綜合考慮國際衛(wèi)生信息交換標(biāo)準(zhǔn)（HL7）、衛(wèi)生部頒發(fā)的數(shù)據(jù)集規(guī)范以及數(shù)據(jù)上傳交換的具體實(shí)現(xiàn)，定義了數(shù)據(jù)中心所有對(duì)象的結(jié)構(gòu)和字典的取值范圍（見圖2）。
圖2：元數(shù)據(jù)管理平臺(tái)
然后，通過數(shù)據(jù)總線，我們要將各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，上傳進(jìn)數(shù)據(jù)中心。這個(gè)上傳的步驟不光要定義系統(tǒng)的接口、數(shù)據(jù)的規(guī)范化、代碼值的規(guī)范化，還需要主數(shù)據(jù)的統(tǒng)一，比如人的信息，在不同系統(tǒng)中的可能代碼不同，但是數(shù)據(jù)中心里要使用統(tǒng)一的ID。
4.2.主題劃分
數(shù)據(jù)倉庫是面向主題的，是在高層次上對(duì)醫(yī)療衛(wèi)生海量信息進(jìn)行綜合、歸類、分析和提取。各個(gè)主題所涉及的數(shù)據(jù)，以及數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系，進(jìn)過有效的組織，形成一個(gè)個(gè)完整的分析領(lǐng)域，即主題域。
我們將醫(yī)療衛(wèi)生信息劃分為以下幾個(gè)主題域：衛(wèi)生資源主題域、醫(yī)療服務(wù)主題域、公共衛(wèi)生主題域、藥物管理主題域等(見圖3)。
圖3：主題劃分
主題域需要具有獨(dú)立性和完備性，獨(dú)立性是指主題域必須具有獨(dú)立內(nèi)涵，有明確的界限；完備性是指，能夠在一主題域內(nèi)找到分析所要求的一切數(shù)據(jù)，如果涉及到主題之外的數(shù)據(jù)，那么就應(yīng)當(dāng)將這些數(shù)據(jù)增加到該主題中來，從而完善該主題。
4.3.模型搭建
在需求分析層面，我們劃分好了主題域，確定了每個(gè)主題域的含義和內(nèi)容，接下來就要在具體實(shí)現(xiàn)層面，建立數(shù)據(jù)庫。建立數(shù)據(jù)庫的第一步是需要搭建數(shù)據(jù)模型。對(duì)于數(shù)據(jù)倉庫來說，數(shù)據(jù)建模是建立以事實(shí)和維度為主的星座模型（見圖4）。
圖4：星座模型
要注意數(shù)據(jù)建模需要兼顧具體業(yè)務(wù)的處理方法和數(shù)據(jù)庫技術(shù)的實(shí)現(xiàn)，比如在一張表內(nèi)包含業(yè)務(wù)時(shí)間和數(shù)據(jù)庫操作時(shí)間等。
4.4.ETL
數(shù)據(jù)倉庫的骨架搭建好以后，我們要把數(shù)據(jù)由數(shù)據(jù)中心，進(jìn)過加工處理，導(dǎo)入到數(shù)據(jù)倉庫中，這步稱之為“ETL”。由于在數(shù)據(jù)中心，數(shù)據(jù)已經(jīng)規(guī)范化，代碼取值已經(jīng)符合值域規(guī)定，主數(shù)據(jù)也已經(jīng)統(tǒng)一，那么在ETL中，清洗數(shù)據(jù)的工作得以簡(jiǎn)化。而主要處理的是將分散的數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總、歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行拼接、醫(yī)療衛(wèi)生業(yè)務(wù)邏輯運(yùn)算、數(shù)據(jù)的不同粒度匯總以及維度的關(guān)聯(lián)等。
同時(shí)，我們運(yùn)用ETL工具，來設(shè)計(jì)這些ETL步驟及對(duì)步驟的調(diào)度。調(diào)度包括歷史數(shù)據(jù)的初始化和每日或者實(shí)時(shí)的增量處理。通過ETL工具，可以很好的觀測(cè)數(shù)據(jù)處理的情況和日志以及追蹤數(shù)據(jù)處理的問題，提高工作效率、簡(jiǎn)化代碼開發(fā)。
醫(yī)療衛(wèi)生數(shù)據(jù)倉庫的成功搭建和良好的日常維護(hù)，給數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用提供了條件和基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用，可以分為報(bào)表展現(xiàn)、數(shù)據(jù)分析、輔助決策和知識(shí)挖掘等方面，結(jié)合不同的主題域，形成了醫(yī)療衛(wèi)生數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用矩陣（見表1）。如果涉及到主題域的子域，可以進(jìn)一步細(xì)化。
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報(bào)表展現(xiàn)
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數(shù)據(jù)分析
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輔助決策
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知識(shí)挖掘
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衛(wèi)生資源
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醫(yī)療服務(wù)
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公共衛(wèi)生
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藥物管理
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表1：數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用矩陣
下面對(duì)各主題域分別介紹數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用的情況：
衛(wèi)生資源指人、財(cái)、物三方面的資源，人力資源包括醫(yī)生、護(hù)士、醫(yī)技人員的執(zhí)業(yè)情況、職稱狀態(tài)、教育和培訓(xùn)等情況的監(jiān)督管理；財(cái)務(wù)資源主要是針對(duì)醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)的資金投入、支出等狀況的有關(guān)信息的掌握和監(jiān)控；設(shè)備管理包括對(duì)醫(yī)療衛(wèi)生設(shè)備及物資的使用情況、運(yùn)行狀況、備戰(zhàn)狀態(tài)的監(jiān)督管理，對(duì)床位的數(shù)量、醫(yī)療機(jī)構(gòu)的使用面積等信息的掌控和了解。
醫(yī)療服務(wù)主題主要包括實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)住院和門急診的情況，分析入出院、在院人數(shù)，分析醫(yī)療費(fèi)用構(gòu)成，掌握和監(jiān)控醫(yī)療運(yùn)行情況、醫(yī)療安全情況、醫(yī)療質(zhì)量情況、醫(yī)療保障情況，監(jiān)管藥物和血液的使用情況，建立和完善醫(yī)學(xué)知識(shí)庫，輔助增強(qiáng)臨床路徑系統(tǒng)，掌握醫(yī)療工作人員工作效率，考核醫(yī)療工作人員工作績(jī)效等。
公共衛(wèi)生主題主要包括居民建檔情況統(tǒng)計(jì)和監(jiān)督，居民健康情況統(tǒng)計(jì)和預(yù)警，各種慢性病的情況統(tǒng)計(jì)和預(yù)警，健康教育情況的統(tǒng)計(jì)和分析，居民營養(yǎng)狀況的統(tǒng)計(jì)，婦女保健、幼兒保健、計(jì)劃生育情況的統(tǒng)計(jì)和監(jiān)控,傳染病、地方病、艾滋病、結(jié)核病、血吸蟲與寄生蟲病的發(fā)病情況、流行情況、治療情況的統(tǒng)計(jì)分析和監(jiān)督管理,農(nóng)村生活環(huán)境改善的情況統(tǒng)計(jì)，健康危險(xiǎn)因素監(jiān)測(cè),衛(wèi)生行政執(zhí)法狀況的監(jiān)督和管理，食品衛(wèi)生、職業(yè)衛(wèi)生、放射衛(wèi)生等領(lǐng)域被監(jiān)督單位的基本情況和監(jiān)督檢查的結(jié)果、處罰情況等。
藥物管理主題主要包括基本藥品入庫、出庫及使用情況等的統(tǒng)計(jì)和藥物知識(shí)庫的建立和完善。
參考文獻(xiàn)
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