基于病案資源的決策支持系統(tǒng)的應(yīng)用和研究.pdf

1、數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)、聯(lián)機分析處理(OLAP)技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以有效地對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行管理，并從中發(fā)現(xiàn)有價值的知識，以提高信息利用率。利用數(shù)據(jù)倉庫、OLAP技術(shù)及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對病案資源進(jìn)行科學(xué)的統(tǒng)計分析是醫(yī)院重大決策及醫(yī)學(xué)發(fā)展的主要依據(jù)。將決策支持技術(shù)應(yīng)用到病案資源統(tǒng)計分析中是醫(yī)院信息化發(fā)展的必然選擇。 本文對國內(nèi)外決策支持系統(tǒng)在病案資源統(tǒng)計分析領(lǐng)域的研究作了簡潔的綜述和評論，分析了現(xiàn)存病案資源統(tǒng)計分析的問題，論證建立病案資源統(tǒng)計分析

2、決策支持系統(tǒng)的必要性，介紹了數(shù)據(jù)倉庫、OLAP和數(shù)據(jù)挖掘等有關(guān)概念和內(nèi)容，提出了其在醫(yī)院病情診療分析中的應(yīng)用研究。其核心思想是通過數(shù)據(jù)倉庫來清洗紛繁蕪雜的數(shù)據(jù)，然后利用聯(lián)機分析系統(tǒng)獨特的多維方式對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，使用戶從不同的維度了解歷史及現(xiàn)狀，最后利用數(shù)據(jù)挖掘工具自動地挖掘潛在的模式，找到正確的決策。 本系統(tǒng)的決策主題確定為病情診療質(zhì)量分析。經(jīng)過數(shù)據(jù)倉庫的物理模型和邏輯模型的詳細(xì)地設(shè)計，創(chuàng)建了具有時間、病種、性別、年齡、科室、費

3、用類別、入院病情、診斷對照組、診斷符合情況、治療結(jié)果等十一個維度和具有診療人數(shù)、住院天數(shù)、住院次數(shù)、平均住院天數(shù)、病種構(gòu)成比、治愈率、死亡率、診斷符合率、急危重癥搶救成功率等九個度量值的病情診療質(zhì)量分析多維數(shù)據(jù)集。通過數(shù)據(jù)透視表選項與SOL Server 2005 Analysis Services服務(wù)器端連接，多維度、靈活、細(xì)化地進(jìn)行了病種診療質(zhì)量方面的聯(lián)機分析處理。創(chuàng)建了病情診斷分析人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)挖掘模型和病情治療方案分析決策樹挖掘模