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1采用OLAP技術調取倉庫信息

數據倉庫是管理智能循證醫學支持系統的基礎，搭建數據倉庫后，要充分地調取數據倉庫的有效資源，必須要有強大的工具對數據倉庫的資源進行規劃整理。OLAP（On-lineAnalyticalProcessing，在線分析處理或聯機分析處理）是一個應用廣泛的數據倉庫調用方法。它可以根據應用人員的指令，快速準確地對大量復雜的數據進行搜索查詢，并以直觀的容易理解的形式將搜索結果展示給醫院決策者，使他們能夠迅速全面地掌握醫院的運營現狀。

2采用可視化圖形操作分析技術

可視化分析技術能夠整合各式不同的數據來源或數據倉儲系統，利用MicrosoftSQLServerAnalysisServices構建多維結構數據庫(Cube)，而后存取、分析商業數據，通過鼠標的拖、拉、點、選，操作各種維度與量值，迅速產生各式的分析圖表與統計結果。可視化的圖形操作能為用戶迅速提供決策報表與在線分析處理(OLAP)等重要分析功能。運用專業工具所提供的報表(Reports)、實時查詢(AD-HocQuery)、聯機分析處理(OLAP)等重要商業智能的強大分析功能，使醫院獲得最全面、迅速的數據洞悉能力。具體功能如下：

（1）表定制及報表的整合，在報表靈活性和報表開發易用性等方面具有突出的優勢，其報表是通過圖形界面下的鼠標拖拽操作來直觀的完成的，無須編寫任何腳本或者代碼，即可實現復雜格式的報表。

（2）優秀的BI前端圖形展示功能，支持目前流行的幾乎所有圖形展現方式；而且圖形之間可以任意組合應用，使支持的圖形展現方式以幾何級的方式增長。

（3）通過封裝了底層操作的各類控件，如行對象、列對象、表格、水平層次、垂直層次等使得報表的設計只需要鼠標的拖曳即可完成復雜的操作。智能挖掘技術讓循證醫學支持系統，把大量信息存到特定的數據池中，從中發掘有用的知識和模型，從而將診療過程中的有價值的知識主動的傳遞給醫護人員，實現循證醫學在臨床上的使用。在科技飛速發展的今天，醫療行為與信息化再也無法分開。隨著智能循證醫學支持系統也逐漸被人們所熟識、所利用，它帶給我們的是知識的融合、是高效的工作，想必有著更廣闊的發展前景。

作者：劉靜于琬梅孫衛紅孟曉亮單位：濰坊醫學院附屬醫院昌邑市人民醫院濰坊醫學院