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摘要：隨著技術(shù)的革新和管理理念的進(jìn)步，醫(yī)院信息化管理意識從個體化管理轉(zhuǎn)變?yōu)槿只芾怼５驗獒t(yī)院信息系統(tǒng)非常龐大，往往由多供應(yīng)商分批建設(shè)而成，總是存在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不統(tǒng)一、數(shù)據(jù)存儲分散、甚至有信息孤島等客觀問題，導(dǎo)致數(shù)據(jù)維護(hù)成本高、管理難度大、數(shù)據(jù)利用率低等實際管理中的難題。基于大數(shù)據(jù)的商業(yè)智能可以幫助我們更好、更便利地管理和應(yīng)用數(shù)據(jù)，突破數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的維度限制，發(fā)揮出數(shù)據(jù)的最大價值，為醫(yī)院管理提供有力的依據(jù)。

關(guān)鍵詞：商業(yè)智能；醫(yī)院信息化

當(dāng)前，信息化成為了提高醫(yī)院管理水平的一個重要抓手，醫(yī)院信息化建設(shè)的側(cè)重點也越來越從為收費服務(wù)而轉(zhuǎn)向為管理服務(wù)。而從上世紀(jì)八、九十年代開始建設(shè)醫(yī)院信息化系統(tǒng)以來，各醫(yī)院的信息系統(tǒng)基本都是由多個供應(yīng)商分批建設(shè)而成，各系統(tǒng)，特別是不同供應(yīng)商建設(shè)的各系統(tǒng)之間，相同信息的表達(dá)，如：信息數(shù)據(jù)的名稱、格式、字段長度等都是不一樣的；甚至有些系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)無法用外鍵進(jìn)行關(guān)聯(lián)，形成了數(shù)據(jù)孤島；而隨著系統(tǒng)的不斷增加，數(shù)據(jù)量也在不斷增加。這些都給數(shù)據(jù)管理帶來了難度，需要我們用新的技術(shù)手段去解決。

一、商業(yè)智能概述

商業(yè)智能（BusinessIntelligence，BI）是將商業(yè)數(shù)據(jù)匯總后經(jīng)過ETL過程，即抽取（Extraction）、轉(zhuǎn)換（Transformation）、裝載（Load），合并至數(shù)據(jù)倉庫、再綜合利用聯(lián)機分析處理（OLAP）工具、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)展現(xiàn)技術(shù)等工具，從數(shù)據(jù)中有效地、及時地提取信息并轉(zhuǎn)化為知識，從而為決策的快速性和準(zhǔn)確性提供支持的一種技術(shù)。BI可以同時為信息提供者和信息消費者提供服務(wù)。對醫(yī)院來說，它可為管理者、醫(yī)務(wù)人員、病患等提供需要的信息。如通過對醫(yī)療數(shù)據(jù)的分析為管理者指出薄弱環(huán)節(jié)，并為醫(yī)院決策提供支持；為醫(yī)務(wù)人員提供使臨床路徑更合理的建議；幫助病患建立個人健康檔案，方便病患進(jìn)行日常健康管理。BI重于宏觀決策，可基于數(shù)據(jù)的群體共性幫助決策者掌握宏觀趨勢進(jìn)行決策，但對海量數(shù)據(jù)不能很好地進(jìn)行實時分析處理。隨著數(shù)據(jù)量級的不斷上升，技術(shù)的交融進(jìn)步，賦予大數(shù)據(jù)潛能的BI也應(yīng)運而生了。它將BI架設(shè)在大數(shù)據(jù)應(yīng)用層，由數(shù)據(jù)集成層抽取ETL后或者數(shù)據(jù)分析層Hive來的數(shù)據(jù)既能進(jìn)行個性化的問題分析，又能進(jìn)行通用類的業(yè)務(wù)分析；既滿足了海量數(shù)據(jù)實時分析，又滿足了宏觀業(yè)務(wù)的決策性分析。

二、商業(yè)智能在醫(yī)院決策中的作用

BI在醫(yī)院決策中主要有以下四點作用：

1.有效整合數(shù)據(jù)，消除信息

孤島醫(yī)院在發(fā)展過程中，不可避免地會與時俱進(jìn)地更新原有系統(tǒng)，并加入新系統(tǒng)以滿足日益增長的發(fā)展要求。而各系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)表達(dá)往往不能達(dá)到一致，且各系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性有時容易被忽略。這些系統(tǒng)還隨時在產(chǎn)生大量的、不同種類的、不可再生的數(shù)據(jù)，造成數(shù)據(jù)分散、數(shù)據(jù)孤島、數(shù)據(jù)量龐大等問題。這些問題使跨系統(tǒng)尋找相關(guān)數(shù)據(jù)難以完成，導(dǎo)致醫(yī)院數(shù)據(jù)難以管理。如不對數(shù)據(jù)進(jìn)行加工整合，管理層想要基于相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行智能分析幾乎是不可能完成的。BI可對各系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗并按規(guī)則統(tǒng)一存放，這使醫(yī)院數(shù)據(jù)的延續(xù)性得到了保證，同時也打破了原有系統(tǒng)的數(shù)據(jù)隔閡，消除了信息孤島，使BI可以自由地依照管理決策層需求，定制專屬的智能分析模式來滿足需要，而無需動用大成本更迭原有系統(tǒng)。

2.開發(fā)靈活，服務(wù)于多層次用戶

目前通過BI系統(tǒng)，不僅最終用戶（包括但不限于管理層、醫(yī)務(wù)人員、后勤等）可以在平臺上查詢到需要的信息，將數(shù)據(jù)依照用戶需求進(jìn)行一定的定制和加工后，還能滿足醫(yī)院管理層對于整個醫(yī)院情況的監(jiān)測、控制與分析。由于BI良好的基礎(chǔ)性和延展性，相關(guān)技術(shù)人員還可以進(jìn)行多次深層次開發(fā)，對于各個用戶層需求都能很好的滿足。

3.突破維度限制，動態(tài)洞察數(shù)據(jù)

BI的高融合性，使得數(shù)據(jù)解脫原有系統(tǒng)以及數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的維度限制，決策層可以依照自身需求靈活地變更維度。BI對于分散性高、耦合性低的數(shù)據(jù)管理能力大大加強，可以獨立管理、查看數(shù)據(jù)并進(jìn)行抽象結(jié)合管理。例如財務(wù)收入數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)報表中可以和時間、部門等維度結(jié)合；通過應(yīng)用BI則可以和病種、醫(yī)囑、甚至成本核算數(shù)據(jù)等維度相結(jié)合，這使決策層動態(tài)管理成為可能。

4.展現(xiàn)形式多樣

新型BI的發(fā)展還使它由枯燥的報表形式變?yōu)榭梢暬膱D表，對于管理層來說能更簡明、更直觀地進(jìn)行決策。甚至可以從現(xiàn)有報表中通過拖拉拽的形式一鍵生成如餅圖、柱形圖、折線圖等圖表，不需要再用其他軟件如Excel等生成圖表。而現(xiàn)有的分析技術(shù)也使數(shù)據(jù)的實時性得到了保證，可以實時顯示當(dāng)日的門急診人次、出入院人次、業(yè)務(wù)收入、手術(shù)數(shù)據(jù)等。通過閾值的設(shè)定，還能對藥比、耗材比、單病種付費等進(jìn)行預(yù)警，將事后管理變?yōu)槭轮泄芾怼?/p>

三、商業(yè)智能在醫(yī)院決策中的應(yīng)用實例

BI不但能對數(shù)據(jù)進(jìn)行事后分析，還能設(shè)定閾值進(jìn)行事中預(yù)警，甚至能分析出相應(yīng)指標(biāo)的增減規(guī)律計算出下一時段的預(yù)測值，供前瞻性決策。由于BI的數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)可以實時按照用戶終端的需求進(jìn)行轉(zhuǎn)換和結(jié)合，可以建立復(fù)雜模型進(jìn)行多系統(tǒng)交叉的指標(biāo)分析。下面舉兩個例子說明：

1.醫(yī)保費用事中監(jiān)控管理

目前，醫(yī)保按病種支付已成為趨勢，以杭州為例，就有一百余個按病種支付的單病種項目。如果醫(yī)院用人工進(jìn)行管理測算，不但工作量大，而且僅能事后判斷情況，遇到問題只能引以為戒。通過BI系統(tǒng)可將費用與病種關(guān)聯(lián)起來，同時設(shè)置好支付限額與預(yù)警閾值，那么通過模型抽取數(shù)據(jù)，對于出院病人，僅需幾分鐘就能導(dǎo)出盈虧報表供管理層使用；對于在院病人，能比對發(fā)生費用與閾值，超閾值的部分能形成預(yù)警報表供事中提醒，及時干預(yù)，減少虧損。除按病種支付外，醫(yī)保對門急診、住院均費及藥比也有限額控制。利用BI可快速得到醫(yī)院門急診、住院的均費、藥比等指標(biāo)。且BI還提供上鉆、下鉆、切片、切塊等操作方法，使管理層不但能得到醫(yī)院層面的相關(guān)分析，還能得到各科室、各醫(yī)療組、各醫(yī)生的相關(guān)指標(biāo)，并進(jìn)行同比、環(huán)比分析。

2.客觀評價醫(yī)務(wù)人員醫(yī)療水平

利用BI，可以將門急診就診人次、門急診病種、門急診費用、收治入院人次、收治病種、手術(shù)信息、住院床日、住院費用等分散在多系統(tǒng)的指標(biāo)匯總起來分析，不再需要使用大量人力從各系統(tǒng)中提取數(shù)據(jù)手工做分析。針對門急診、住院、醫(yī)技科室可以有不同的分析模型和評價指標(biāo)，利用這些模型還可以快速得到平均基準(zhǔn)值，評價醫(yī)務(wù)人員的醫(yī)療水平更方便、更客觀。

四、總結(jié)

目前利用BI可以建立跨應(yīng)用、跨平臺的數(shù)據(jù)倉庫，實現(xiàn)醫(yī)院數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理，這彌補了原有系統(tǒng)在數(shù)據(jù)管理上的不足，使數(shù)據(jù)發(fā)揮出更大的價值。依托BI的OLAP工具，可對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析匯總，不但能事后分析，還能實現(xiàn)事中預(yù)警，甚或事前預(yù)測。利用機器學(xué)習(xí)等特性，能對電子病歷進(jìn)行分析學(xué)習(xí)，為醫(yī)生解讀復(fù)雜病歷，并提供治療方案輔助醫(yī)生決策。隨著醫(yī)院精細(xì)化管理的要求越來越高、越來越細(xì)、越來越深入，新的需求將不斷涌現(xiàn)，BI也將不斷完善，助力醫(yī)院決策。

參考文獻(xiàn)

[1]劉林,馮昌琪,劉耀等.基于商業(yè)智能的醫(yī)院決策支持系統(tǒng)應(yīng)用[J].醫(yī)學(xué)信息學(xué)雜志,2016,37(8):24-27.

[2]扈中凱.面向醫(yī)療數(shù)據(jù)的商務(wù)智能技術(shù)研究[D].浙江大學(xué),2015.

[3]曾倩,李萌,宇傳華等.商業(yè)智能在醫(yī)院質(zhì)量與安全監(jiān)測管理中的應(yīng)用[J].中國衛(wèi)生質(zhì)量管理,2017,24(1):1-3.

作者：車始虹 單位：杭州市紅十字會醫(yī)院