易 珺 曹 東

基于OLAP技術(shù)的病案統(tǒng)計(jì)分析研究

易 珺1曹 東2

1.廣東藥學(xué)院醫(yī)藥信息工程學(xué)院(510006)

2.廣州中醫(yī)藥大學(xué)信息技術(shù)學(xué)院(510006)

隨著醫(yī)院信息系統(tǒng)(hospital information system，HIS)的發(fā)展以及我國(guó)HIS系統(tǒng)應(yīng)用水平的不斷提高，越來越多的醫(yī)院使用電子病案，因此大量的病案數(shù)據(jù)保存在計(jì)算機(jī)中。如何從海量病案數(shù)據(jù)中進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，得到更多有用信息已成為一個(gè)緊迫的問題。

聯(lián)機(jī)分析(on line analytical processing，OLAP)技術(shù)多用于支持復(fù)雜并且目的比較明確的分析操作，通過對(duì)數(shù)據(jù)一系列交互的主動(dòng)查詢過程，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行多層次、多階段的分析處理，為用戶提供靈活的信息訪問權(quán)利、豐富的數(shù)據(jù)分析和報(bào)表功能。聯(lián)機(jī)分析處理在眾多領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用〔1，2〕，其在醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域中與醫(yī)院信息管理系統(tǒng)結(jié)合應(yīng)用也有初步研究〔3〕。

本文基于某醫(yī)院病案數(shù)據(jù)，創(chuàng)建病案多維數(shù)據(jù)集，利用Microsoft SQL Server 2000提供的analysis service平臺(tái)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，其結(jié)果為醫(yī)院管理決策提供可靠數(shù)據(jù)支持。

創(chuàng)建多維數(shù)據(jù)集

通過創(chuàng)建多維數(shù)據(jù)集，組織和匯總用于進(jìn)行分析的有效數(shù)據(jù)，為OLAP提供了數(shù)據(jù)來源基礎(chǔ)。利用微軟SQL Server 2000提供的analysis service平臺(tái)將數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)組織成包含預(yù)先計(jì)算聚合數(shù)據(jù)的多維數(shù)據(jù)集，以便為復(fù)雜的分析查詢提供快速解答，并可以從多維和關(guān)系數(shù)據(jù)源中創(chuàng)建數(shù)據(jù)挖掘模型。

1.確定主題

主題是在較高層次上將系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合、歸類和分析利用的一個(gè)抽象概念，通過對(duì)病案數(shù)據(jù)進(jìn)行認(rèn)真分析，確定了以下兩個(gè)主題：

(1)從地區(qū)、時(shí)間、性別、年齡、職業(yè)多維度分析，如：2009年本院附近地區(qū)病人比例，層層下鉆可分析哪個(gè)季、月，哪個(gè)區(qū)發(fā)病率高。

(2)從科室和醫(yī)生維分析對(duì)某種病的治愈情況，如：內(nèi)科對(duì)腦出血病治愈、好轉(zhuǎn)、未愈的、死亡的構(gòu)成比，層層下鉆可分析各醫(yī)生治愈的病人數(shù)。

2.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

針對(duì)病案數(shù)據(jù)具有的隱私性及多樣性特點(diǎn)，創(chuàng)建面向主題的多維數(shù)據(jù)集實(shí)現(xiàn)聯(lián)機(jī)分析。在某醫(yī)院事務(wù)處理數(shù)據(jù)庫，共有40多個(gè)表，根據(jù)主題要求，對(duì)源數(shù)據(jù)進(jìn)行清理，排除不必要的表和屬性，取病人基本信息、病人住院信息、病人診斷信息等數(shù)據(jù)作為源數(shù)據(jù)。

3.多維數(shù)據(jù)集架構(gòu)

多維數(shù)據(jù)是OLAP的靈魂，有效組織多維數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)病案數(shù)據(jù)從地區(qū)維、時(shí)間維、年齡段維、職業(yè)維、科室和醫(yī)生維的聯(lián)機(jī)分析。

建立的多維數(shù)據(jù)集非常重要，直接影響分析時(shí)數(shù)據(jù)的訪問靈活性、時(shí)效性。文中的事實(shí)數(shù)據(jù)表字段包括：病案號(hào)(prn)、性別(sex)、職業(yè)(job)、入院時(shí)間(rydate)、病人來源(source)、入院科號(hào)(rynum)、年齡段(age-id)、診斷號(hào)(ryzd10)、治療情況(zljg)、患病人數(shù)(total)等。其他維度表有：地區(qū)維表、年齡維表、性別維表、時(shí)間維表、職業(yè)維表等，使用星型模式架構(gòu)，科室和醫(yī)生維表則使用雪花模式架構(gòu)。

多維數(shù)據(jù)瀏覽分析

多維分析是指對(duì)以多維形式組織起來的數(shù)據(jù)采取多種操作，以便分析人員驗(yàn)證其主觀分析意圖，這些操作包括4種：鉆取(drill-up和drill-down)、切片(slice)和切塊(dice)、以及旋轉(zhuǎn)(pivot)。各種分析動(dòng)作以剖析數(shù)據(jù)為目標(biāo)，使分析人員能從多角度、多側(cè)面觀察多維結(jié)構(gòu)中的數(shù)據(jù)，從而深入了解包含在數(shù)據(jù)中的規(guī)則信息〔4〕。

1.病人來源分析

通過多維數(shù)據(jù)瀏覽器，對(duì)該數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。從科室維數(shù)據(jù)分析表可看出在一定的時(shí)間段內(nèi)這所醫(yī)院所有科室共治療病人2216例，其中醫(yī)院所在區(qū)縣有369例。從科室角度來看，03科室有837例，0401科室有294例等。對(duì)不同科室來說其病人來源結(jié)構(gòu)是不同的，如在03科室就診的來源于“醫(yī)院所在區(qū)縣”的有139例，0401科室的有49例等。如果想分析某各病、某個(gè)年齡段、某種職業(yè)、性別發(fā)病的情況，只要把相應(yīng)的維度拖進(jìn)多維數(shù)據(jù)瀏覽器瀏覽器中。

2.治愈情況分析

在科室維數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上可下鉆到每一個(gè)醫(yī)生對(duì)于疾病的治愈情況。分析結(jié)果表明在相同的條件下工號(hào)為330的醫(yī)生治療病人60個(gè)、工號(hào)為646的醫(yī)生只治療6個(gè)，從而可以分析醫(yī)生的工作量情況。再進(jìn)一步根據(jù)治療情況這個(gè)字段，可以分析出哪位醫(yī)生治愈的病人多，根據(jù)診斷號(hào)字段可以分析出哪位醫(yī)生治愈具體某種疾病多。

從這個(gè)分析數(shù)據(jù)能看出在外一科330號(hào)的醫(yī)生的技能是較好的。如果想分析哪種病的治療技能需提高，只要改變ICD-10的條件，就可以獲取更詳細(xì)的信息。

3.分析結(jié)果的決策支持作用

根據(jù)以上分析結(jié)果，可以提前做好疾病的預(yù)防，制定出針對(duì)發(fā)病率高的地區(qū)、年齡段、職業(yè)、性別的醫(yī)療宣傳教育，及采取措施防范疾病的流行。在醫(yī)院內(nèi)部管理方面，根據(jù)以上數(shù)據(jù)分析結(jié)果，醫(yī)院管理者可以了解具體某位醫(yī)生的工作情況，醫(yī)療技術(shù)如何，以便對(duì)醫(yī)生們提出要求，加強(qiáng)技能培訓(xùn)等。在醫(yī)療宣傳教育方面，如果內(nèi)科的病人來源主要是“醫(yī)院所在區(qū)縣”，則可對(duì)醫(yī)院所在區(qū)縣的人們進(jìn)行內(nèi)科相關(guān)病的保健知識(shí)宣傳。此外，還可以細(xì)分哪一個(gè)區(qū)的人及其職業(yè)多數(shù)是什么，以此決定在什么時(shí)間段作宣傳教育為最佳期。這樣醫(yī)院管理者在作決策時(shí)都能有相關(guān)信息作支持，提高醫(yī)院的管理水平。

討 論

利用信息化技術(shù)開發(fā)利用病案統(tǒng)計(jì)資源，充分體現(xiàn)了病案統(tǒng)計(jì)應(yīng)有的價(jià)值，并能夠發(fā)揮病案統(tǒng)計(jì)信息的監(jiān)督功能。借助計(jì)算機(jī)中的OLAP技術(shù)和數(shù)據(jù)倉庫對(duì)病案資料進(jìn)行整理、利用，進(jìn)而進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，對(duì)醫(yī)院病案信息進(jìn)行全方位、多層次的查詢和分析，為醫(yī)院各類人員提供信息查詢、數(shù)據(jù)分析和決策支持，將是今后電子病案管理工作的重點(diǎn)所在。

本文所做的病人來源、治愈情況分析的方法對(duì)于病案其他方面的統(tǒng)計(jì)工作也具有一定的參考價(jià)值。

1.張小芳，古清月.基于數(shù)據(jù)倉庫的JMS中數(shù)據(jù)管理方法的研究.計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì)，2007，5：1189-1192.

2.佘名高，熊童滿，汪偉，等.數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)追加技術(shù)的研究.武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)：信息與管理工程版，2007，2：47-50.

3.丁衛(wèi)平，祁恒，董建成，等.基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的電子病歷挖掘算法研究與應(yīng)用.微電子學(xué)與計(jì)算機(jī)，2007，3：69-73.

4.高洪深.決策支持系統(tǒng)(DSS).北京：清華大學(xué)出版社，2005.

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