方正國際軟件有限公司醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)部，北京 100080
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摘 要：隨著數(shù)字化醫(yī)院的發(fā)展，醫(yī)院信息系統(tǒng)產(chǎn)生出大量的數(shù)據(jù)，如何管理這些歷史數(shù)據(jù)，讓信息發(fā)揮最大的作用，為決策者服務(wù)變得尤其重要。本文闡述了數(shù)據(jù)倉庫在醫(yī)院信息管理的實際應(yīng)用，總結(jié)了醫(yī)院數(shù)據(jù)倉庫的構(gòu)建及其OLAP應(yīng)用，采用某醫(yī)院的HIS數(shù)據(jù)庫作為數(shù)據(jù)源，構(gòu)建針對醫(yī)院主題進行分析的數(shù)據(jù)倉庫。實現(xiàn)了門診業(yè)務(wù)、住院業(yè)務(wù)、抗菌藥物管理等主題的多維數(shù)據(jù)分析，解決了現(xiàn)有系統(tǒng)中對歷史數(shù)據(jù)分析困難的問題。
關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)倉庫，醫(yī)院主題,關(guān)鍵績效指標(biāo)（KPI）,OLAP應(yīng)用
1.前言
目前，全球每天產(chǎn)生高達100,000T字節(jié)源自醫(yī)療信息(2010年)的數(shù)據(jù)，且在近幾年來的所有數(shù)據(jù)中就有90%的數(shù)據(jù)是在過去兩年間產(chǎn)生的。我國信息化醫(yī)院的建設(shè)從80年代初期起步，經(jīng)過了近30年的發(fā)展已經(jīng)日趨成熟，醫(yī)院系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫中都存有大量的數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)量爆炸式增長的今天，如何管理這些歷史數(shù)據(jù)，讓信息發(fā)揮最大作用、并易于理解和處理為決策者提供有價值的信息服務(wù)，就變得尤為重要。這信息服務(wù)中需要滿足醫(yī)院不但要知道過去發(fā)生的事情，還要知道現(xiàn)在發(fā)生什么，未來可能會發(fā)生什么，以及應(yīng)采取哪些措施的各種信息需求。
通過數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)，可以實現(xiàn)對醫(yī)院數(shù)據(jù)的整合，為決策者提供決策的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。目前，我國醫(yī)院的數(shù)字化平臺都是由多個子系統(tǒng)組成，各個子系統(tǒng)功能獨立，子系統(tǒng)之間通過接口進行信息交互。由于子系統(tǒng)之間的供應(yīng)廠商不盡相同，在數(shù)據(jù)庫軟件的選擇和數(shù)據(jù)內(nèi)容的定義也會是不同的，因此需要選擇一個公共的平臺作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)，在此平臺之上構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫。例如，可以選擇HIS（醫(yī)院管理信息）系統(tǒng)作為數(shù)據(jù)倉庫的平臺是醫(yī)院信息化的基礎(chǔ)，其提供藥房藥庫管理、財務(wù)管理、人事管理、住院門診收費等眾多醫(yī)院運營的基礎(chǔ)管理功能。醫(yī)院其余子系統(tǒng)都有HIS系統(tǒng)接口，并通過接口傳輸信息。
2.醫(yī)院主題與重點績效指標(biāo)（KPI）
在醫(yī)院信息化管理中，為了更加深入、全面地掌握醫(yī)院各業(yè)務(wù)的運營狀況，我們采用分主題制定的醫(yī)院管理模式。醫(yī)院主題是指面向醫(yī)院各業(yè)務(wù)的一組業(yè)務(wù)指標(biāo)的集合。它可以針對不同的醫(yī)院業(yè)務(wù)設(shè)定其KPI（重點績效指標(biāo)）予以衡量，并自主地選擇該業(yè)務(wù)下的多個維度進行分析與比較。比如對人員構(gòu)成的分析就可以從編制、職級、工作性質(zhì)、部門等多個不同維度，對醫(yī)院的人員構(gòu)成，如在職員工數(shù)、平均年齡以及離職率進行多維分析；多維分析是指按照預(yù)先設(shè)定的分析角度，對指標(biāo)進行分析，比如機構(gòu)、時間、職稱、學(xué)歷、年齡段等。
目前，我們參考了《三級綜合醫(yī)院評審標(biāo)準(zhǔn)與評審細則》（2011年版）、《全國醫(yī)療衛(wèi)生系統(tǒng)“三好一滿意”活動2012年工作方案》、《三級綜合醫(yī)院醫(yī)療資糧管理與控制指標(biāo)》等衛(wèi)生部指導(dǎo)文件，某醫(yī)院所有報表，醫(yī)療行業(yè)核心期刊（中國數(shù)字醫(yī)學(xué)、中國藥學(xué)）等國內(nèi)外論文，人民醫(yī)院一、二期等數(shù)據(jù)決策系統(tǒng)實踐項目，從而大范圍地把醫(yī)院的主題分析分為：門診、藥房藥庫、住院、抗菌藥物、醫(yī)院感染、醫(yī)療保險、基本監(jiān)測等醫(yī)院主題分析，并根據(jù)醫(yī)院的實際情況，為每個主題選取了多個能夠全面衡量主題業(yè)務(wù)情況的KPI。
在門診的主題分析中，我們選擇門診人次、急診人次、每診桌工作量、預(yù)付費人次、門診收入、門診人均藥費、平均處方金額等KPI來衡量門診業(yè)務(wù)與財務(wù)，可以監(jiān)測門診業(yè)務(wù)的門診量是否異常，分析門診不同收費類型的收入占比，并進一步從時間、科室、病人、掛號類型等維度分析醫(yī)院門診的基本運營情況。
在藥房藥庫的主題分析中，我們選擇藥品收入、藥品收入占比、當(dāng)前藥房（藥庫）總庫存額、藥品庫存周轉(zhuǎn)率、庫存藥品品規(guī)數(shù)、盤盈盤虧量、毒麻藥領(lǐng)取數(shù)量等KPI分別來衡量藥房與藥庫業(yè)務(wù)與財務(wù)，并從藥品通用名、藥品規(guī)格、供應(yīng)商等維度分析醫(yī)院藥房藥庫的某個時間段的出入庫量、金額和各類藥品的庫存情況。
在住院的主題分析中，我們選擇了年住院患者出院例數(shù)、每住院人次費用、住院患者實際占用總床日等KPI來衡量住院業(yè)務(wù)與財務(wù)，從時間、病區(qū)、病種、科室等維度分析對住院床位使用情況進行合理的了解并提出合理的解決方案，更重要的是能夠?qū)ψ≡褐委熧|(zhì)量做出實時的監(jiān)控，如住院死亡率、跌倒率、壓瘡率等。
在抗菌藥物的主題分析中，我們選擇了抗菌藥品金額、處方西藥金額、DDDs統(tǒng)計、DDDs強度、住院病人抗菌藥物使用率等KPI來衡量醫(yī)院抗菌藥物的使用情況，從時間、科室、醫(yī)生、藥品分級、藥品類型等維度分析醫(yī)院抗菌藥物的使用量、使用金額、使用品規(guī)數(shù)，對超過規(guī)定使用的情況進行控制，有效防止出現(xiàn)濫用抗菌藥物的情況。
在醫(yī)院感染的主題分析中，我們選擇了院感總發(fā)生率、手術(shù)部分總感染率、血管導(dǎo)管所致血行感染率等KPI從時間、科室、病房等維度分析患者在手術(shù)過程中發(fā)生感染的情況，監(jiān)測重點科室，比如重癥醫(yī)學(xué)科中患者在使用不同器械過程發(fā)生感染的例數(shù)等。
在醫(yī)保的主題分析中，我們選擇了醫(yī)保病人總費用、醫(yī)保在院病人數(shù)、醫(yī)保費用返還額等KPI從時間、病區(qū)、病人身份等維度來分析某時間段中不同身份不同病人的醫(yī)院患者的報銷費用、費用返還情況等，并實時地通過計算醫(yī)保病人的人均費用判斷醫(yī)保收費是否出現(xiàn)異常，實施適當(dāng)?shù)慕鉀Q措施。
最后，通過基本監(jiān)測主題分析，我們能夠以一個更加全面與簡潔的方式去了解與監(jiān)測醫(yī)院所有的業(yè)務(wù)運營情況，因為它分成資源配置、工作負荷、治療質(zhì)量、工作效率、患者負擔(dān)、資產(chǎn)運營和科研成果七個方面，多維度分析了醫(yī)院中基本設(shè)備使用管理、接收患者的業(yè)務(wù)量、治療服務(wù)質(zhì)量水平、各類型員工的工作狀態(tài)、患者的經(jīng)濟負擔(dān)、資產(chǎn)財務(wù)的合理規(guī)劃、醫(yī)院科研技術(shù)的成長情況做出了最全面的展現(xiàn)。
3.醫(yī)院數(shù)據(jù)倉庫總體方案與構(gòu)建
數(shù)據(jù)倉庫自從1988年被Inomn提出后，經(jīng)歷快速的發(fā)展。目前有兩種數(shù)據(jù)倉庫體系結(jié)構(gòu)。Bill Inmon提出的CIF體系結(jié)構(gòu)與Ralph Kimball博士提出的MD（Multi-Dimension）體系結(jié)構(gòu)。兩種體系結(jié)構(gòu)都能實現(xiàn)數(shù)據(jù)的整合和數(shù)據(jù)分析功能。
3.1 CIF數(shù)據(jù)倉庫結(jié)構(gòu)與MD數(shù)據(jù)倉庫結(jié)構(gòu)
CIF數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)以企業(yè)數(shù)據(jù)模型驅(qū)動，采用自頂向下的開發(fā)方式。自頂而下的開發(fā)方式需對所有系統(tǒng)進行分析，并要求系統(tǒng)相對穩(wěn)定，不能輕易更換系統(tǒng)。開發(fā)周期長，可能不會很快看到結(jié)構(gòu)。
MD體系結(jié)構(gòu)是基于多維數(shù)據(jù)集市的數(shù)據(jù)倉庫結(jié)構(gòu)，它所有的BI分析都是以多維設(shè)計為基礎(chǔ)[1]。MD采用自下而上的開發(fā)方式，采用迭代的方式逐一完成各個主題的數(shù)據(jù)集市。MD機構(gòu)中缺少的是一個獨立的數(shù)據(jù)倉庫。在MD結(jié)構(gòu)中，數(shù)據(jù)倉庫的是虛擬的，并且是由所有的獨立數(shù)據(jù)集市構(gòu)成的。
3.2 醫(yī)院數(shù)據(jù)倉庫結(jié)構(gòu)選擇與構(gòu)建
從復(fù)雜性來說，CIF數(shù)據(jù)倉庫是一個企業(yè)級的數(shù)據(jù)庫，它所涉及的數(shù)據(jù)表必然包括所有主題的數(shù)據(jù)內(nèi)容，在初期構(gòu)建是異常的困難，很容易導(dǎo)致數(shù)據(jù)冗余或者數(shù)據(jù)的不規(guī)范。隨著企業(yè)的業(yè)務(wù)擴展，會增加相應(yīng)主題的數(shù)據(jù)表，CIF數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)開發(fā)會持續(xù)很長時間，對于醫(yī)院大數(shù)據(jù)庫表的增加和維護也是一項艱巨的挑戰(zhàn)。而MD結(jié)構(gòu)，將不同的主題拆分為不同的數(shù)據(jù)集市；把復(fù)雜的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫簡化為面向主題的多維數(shù)據(jù)集。但是維度的復(fù)用將是數(shù)據(jù)集市設(shè)計的重點。醫(yī)院的系統(tǒng)經(jīng)常有更換的可能性，如果采用CIF結(jié)構(gòu)，底層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)發(fā)生變化，對整體的ETL和OLAP分析都會產(chǎn)生巨大的影響，而DM結(jié)構(gòu)，只需要更新相關(guān)主題的ETL與數(shù)據(jù)維度即可，不會產(chǎn)生巨大的修改。綜上所述，采用MD結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)倉庫更適合醫(yī)院數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)。
多維模型數(shù)據(jù)庫設(shè)計方法的中心是星型連接[2]。中心也稱之事實表，圍繞著事實表是維度表。事實表數(shù)據(jù)由兩個部分組成，維度鍵與度量值。度量值（Measure）是決策者所關(guān)心的具有實際意義的數(shù)值。例如，門診人次、手術(shù)次數(shù)。事實表中存放的事實數(shù)據(jù)通常包含大量的數(shù)據(jù)行。事實數(shù)據(jù)表的主要特點是包含數(shù)值數(shù)據(jù)，而這些數(shù)值可以統(tǒng)計匯總以提供有關(guān)單位運作歷史信息。維度鍵是維度表的外鍵，事實表中一般不包括描述性信息。維度是人們觀察的角度。例如，我們想觀察抗菌藥和抗菌藥的使用比例，藥品就是一個維度；希望看看哪個藥庫庫存最多，藥庫就是一個維度。包含維度信息的表是維度表。維度表包含描述事實數(shù)據(jù)表中的事實記錄的特征。有些特性提供描述性的信息，如病人的性別，年齡，醫(yī)保類型，有些特性則用于指定如何匯總事實數(shù)據(jù)表數(shù)據(jù)以便為分析者提供有用的信息，如病人的性別。
4 醫(yī)院數(shù)據(jù)倉庫ETL設(shè)計與實現(xiàn)
ETL是英文Extract、Transform、Load的英文縮寫，在數(shù)據(jù)倉庫項目中代表數(shù)據(jù)從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫中抽取、轉(zhuǎn)換到最終裝載到數(shù)據(jù)倉庫。通常后臺的ETL系統(tǒng)常常要花費70%的時間和工作量[3]。
4.1醫(yī)院數(shù)據(jù)倉庫ETL設(shè)計
第一步：統(tǒng)一維度處理。由于數(shù)字醫(yī)院由多個子系統(tǒng)組成，各個系統(tǒng)相互獨立。需要把
維度進行統(tǒng)一，讓不同主題的事實表共享相同的維度。以病人數(shù)據(jù)為例，HIS中病人信息、手麻系統(tǒng)中的病人信息與電子病歷中的病人信息數(shù)據(jù)存儲的內(nèi)容可能不盡相同。雖然后兩個系統(tǒng)可以獨立做成兩個主題，但是如果各自都有獨立的病人維度，會導(dǎo)致各個主題之間相互獨立。因此我們需要基于HIS系統(tǒng)中病人一個基礎(chǔ)病人表，然后在這張表基礎(chǔ)上添加其他系統(tǒng)中額外的病人的數(shù)據(jù)，所有主題都能連接這唯一的病人維度即可進行病人角度的分析。
第二步：臟數(shù)據(jù)清洗。業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫都存在大量的臟數(shù)據(jù)，臟數(shù)據(jù)如果導(dǎo)致數(shù)據(jù)報表的展現(xiàn)錯誤，會影響到醫(yī)院管理者的決策，所以需要盡可能刪除業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中的臟數(shù)據(jù)。臟數(shù)據(jù)主要體現(xiàn)在：重復(fù)數(shù)據(jù)，空數(shù)據(jù)，錯誤數(shù)據(jù)與應(yīng)該刪除但未刪除的數(shù)據(jù)。在ETL的過程中進行數(shù)據(jù)清洗，修改明顯的錯誤數(shù)據(jù)，同時也需要各子系統(tǒng)的管理員對自己的歷史數(shù)據(jù)進行維護。
第三步：增量抽取。由于子系統(tǒng)的維護人員會經(jīng)常修改歷史數(shù)據(jù)，所以簡單的抽取增量是不能保證數(shù)據(jù)的正確性。通過調(diào)研，我們定義一個時間點把業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)分為穩(wěn)定歷史數(shù)據(jù)和非穩(wěn)定歷史數(shù)據(jù)。每日抽取時間點后的非穩(wěn)定里數(shù)據(jù)與穩(wěn)定數(shù)據(jù)拼成最新的全量數(shù)據(jù)。通過修改時間點來調(diào)整穩(wěn)定數(shù)據(jù)的范圍。
4.2醫(yī)院數(shù)據(jù)倉庫的實現(xiàn)
住院的主題分析，我們可以先從HIS系統(tǒng)中抽取出與住院業(yè)務(wù)有關(guān)的數(shù)據(jù)，如住院收費信息數(shù)據(jù)、住院病人信息表、住院病人醫(yī)囑信息數(shù)據(jù)、出院病人信息數(shù)據(jù)、病房基本信息數(shù)據(jù)、藥房基本信息數(shù)據(jù)、藥品基本信息數(shù)據(jù)、病人基本情況信息數(shù)據(jù)、住院床位信息數(shù)據(jù)等相關(guān)數(shù)據(jù)信息，對這些數(shù)據(jù)進行整合、統(tǒng)一維度處理、清洗與關(guān)聯(lián)，搭建適合住院業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)倉庫，制定增量抽取方案。數(shù)據(jù)倉庫結(jié)構(gòu)如下圖所示：
表4.1 住院業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)倉庫結(jié)構(gòu)圖
在住院業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)倉庫結(jié)構(gòu)圖中，我們把住院病人信息數(shù)據(jù)、住院病人醫(yī)囑信息數(shù)據(jù)、出院病人信息數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)倉庫中的主表，時間信息、病房信息、藥品信息、病人信息、床位信息、醫(yī)囑類型信息、病人身份信息等作為附表，關(guān)聯(lián)于主表上，供OLAP應(yīng)用中的多維度分析。
5 數(shù)據(jù)倉庫OLAP應(yīng)用
聯(lián)機分析處理(OLAP)的主要特點，是直接仿照用戶的多角度思考模式，預(yù)先為用戶組建多維的數(shù)據(jù)模型，在這里，維度的是用戶的分析角度。例如對藥品收費數(shù)據(jù)的分析，時間周期是一個維度，藥品類別、開單科室、開單醫(yī)生也分別是一個維度。一旦多維數(shù)據(jù)模型建立完成，用戶可以快速地從各個分析角度獲取數(shù)據(jù)，也能動態(tài)的在各個角度之間切換或者進行多角度綜合分析，具有極大的分析靈活性。這也是聯(lián)機分析處理在近年來被廣泛關(guān)注的根本原因，它從設(shè)計理念和真正實現(xiàn)上都與舊有的管理信息系統(tǒng)有著本質(zhì)的區(qū)別。
下面我們以住院主題分析中的住院藥品分析作為示例說明OLAP的應(yīng)用：
圖5.1住院藥品分析的OLAP應(yīng)用
上圖為住院藥品使用分析，左側(cè)為可供用戶自行選擇的時間周期維度，分為年份、季度、月份、藥品大（�。╊悇e、藥劑類型、藥名。界面上方的兩個表格分別是使用病人姓名為單位計算每位住院病人的藥費總費用、住院總費用、藥費占比，和使用藥品為單位計算此種藥品的使用數(shù)量，平均用藥天數(shù)。界面下方左邊的兩個柱形圖分別以藥房為計算維度，統(tǒng)計了各個藥房藥品發(fā)放情況，界面下方右邊的一個預(yù)警盤，統(tǒng)計了出院病人的藥占比率。
綜合住院藥品主題的維度包括時間維度、藥品分類、藥品名稱、藥品劑型、藥房名稱、病人姓名。用戶可以從多個角度進行數(shù)據(jù)的分析，例如：2010年整年藥占比值前十的患者情況，2011年Q1葡糖糖的使用情況；2012年7月科室抗菌藥物收費排名。用戶不會局限于固定的報表格式，可以靈活的在各個角度靈活組合，找到自己想要的分析數(shù)據(jù)。
6 總結(jié)
隨著信息技術(shù)的發(fā)展，醫(yī)院管理水平的提高，構(gòu)建科學(xué)、合理的數(shù)據(jù)倉庫已經(jīng)是時代的趨勢。通過數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)，對醫(yī)院的各個業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)進行整合，為醫(yī)院管理者提供決策的數(shù)據(jù)支持，進而提高醫(yī)院的核心競爭力。
[1] Imhoff Claudia, Nicholas Galemmo, Jonathan G.G. Mastering Data Warehouse Design Relational and Dimensional Techniques[M]. Wiley Pub., 2003
[2] 何玉潔，張俊超. 數(shù)據(jù)倉庫與OLAP實踐教程[M]. 北京：清華大學(xué)出版社，2008
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