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《云南檔案雜志》2015年第四期

一、數據倉庫的構成

1.數據倉庫的結構數據倉庫結構層次主要包含操作層、數據倉庫、部門層及個體層。數據倉庫系統則由數據倉庫、數據倉庫管理系統及數據倉庫工具所構成。首先，數據倉庫包括早期細節級、當前細節級、輕度綜合級與高度綜合級四個等級的數據，這是數控倉庫系統的核心所在。其次，就數據倉庫管理系統來說，主要做好對系統的管理與運行，并完成數據中的信息抽取、清洗、數據變換及數據安全、備份與恢復功能。最后，數據倉庫工具應用數據挖掘及OLAP分析兩大工具，能夠完成對數據的分析，從而為醫療決策的制定提供相關依據。

2.數據倉庫的邏輯架構分析在醫療檔案數據模型構建中，可根據醫院病案的特點來設計總體結構圖。如圖所示，醫療檔案數據、信息基本流程及數據倉庫技術在整個設計中起到至關重要的作用。首先，對于運行數據來說，其是在臨床病歷中匯集起來，并通過整合與變換，從而轉入到用戶的信息數據倉庫當中。其次，再將這些數據轉為可利用的信息，在數據模型構建當中，可對基層數據利用OLAP工具來進行多維護的分析、處理與歸納，從而將繁雜的數據進行有效處理，并以一種簡單的形式，呈現給決策人員的面前。

二、數據倉庫技術在醫療檔案管理中的應用

1.OLAP技術在醫療檔案中的應用OLAP技術，其中文含義為聯機分析處理技術，作為一項軟件技術，其有效、快速、交互、一致的特點能夠為分析人員提供多方面的信息。首先，可以完成一些常用的統計報表；其次，能夠利用一些統計工具，根據病人的特征確定診療模式，并采取相應的措施為病人服務；三是能夠對醫療費用結構進行分析，通過研究患者的病情、年齡、治療方式及病種因素變化，來為醫療費用結構的制定與調整提供依據。通過OLAP技術，廣泛收集臨床醫護人員的信息需求，建立符合醫院實際的數據倉庫模式,使數據倉庫技術能為醫護人員提供服務，為提高醫療質量發揮作用。

2.數據挖掘技術在一體化信息流構建中的應用數據倉庫技術在應用過程中，能夠采取數據挖掘的技術來對醫療檔案信息做到一定程度的挖掘。在應用中，一是可以采取統計分析與可視化技術來對各類疾病的發病時間及相關情況進行深入分析整理。二是可以應用神經網絡、粗糙集與決策樹等相關算法來對數據庫中含有的檔案信息進行挖掘，還可以在對國外疾病編碼標準進行參考的基礎上，依據檔案中疾病具備的相應特征，來做到對疾病分類模型的有效構建，且對給出的疾病都配上良好可行的治療方案。三是可依據關聯性的方式，來對疾病發生的可能性、疾病發生的內涵因素加以分析。四是可應用序列模型，對患者在出現疾病之后，對其疾病的發展情況作出預測，提前做好疾病的預防工作，并借助疾病發病率曲線來進行直觀的反映。最后，利用歷史時間和數據的積累，通過數據曲線和分布狀態進行分析，研究其發展規模和潛在規模，從而協助制定大規模資本投資計劃，并以此為依據計算出投資成本。數據挖掘技術在應用過程中，可以以病人為核心，做到一體化信息流的構建，并利用這一信息流來對模式進行有效劃分，做到對各系統中所需抽取表及表關系模式的確立。這其中包含了與患者治療有著密切聯系的門診、體檢、用藥、手術、費用、住院等一系列的信息數據。利用這些信息數據，做到對分析度量及分析維度的有效確定。例如對于門診的分析維度來說，可以包含對就診科室、醫師、護理人員的相關配置，分析度量可包含患者就診的流量對比、人數及時間等，從而做到對發掘來檔案信息價值的有效利用。

總之，數據倉庫技術的有效應用，能夠對醫院的醫療檔案收集、整理、存放、處理、利用等各方面工作的開展，提供較大的便利，并進一步使這些隱形與顯性的知識都能夠轉化成一種可能，來為醫院的決策、管理提供有效的依據，最終對醫療檔案利用率的提升，管理人員與醫療人員溝通、協作能力的加強，組織能力與創新能力的提升起到巨大作用，并能夠完成對數字化醫院的有效構建。

作者：羅秀梅 單位：廣東惠州市第二人民醫院