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數(shù)據(jù)挖掘技術在醫(yī)院信息系統(tǒng)中的應用

2021-09-10 16:43何佳
電子樂園·中旬刊 2021年1期
關鍵詞:醫(yī)院信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)挖掘

何佳

摘要:醫(yī)院建設完善的信息化系統(tǒng),并且借助網(wǎng)絡現(xiàn)代化、計算機管理手段等,提出綜合性的管控目標,將重心放在財務流動、人口流動、物流等多個方面。還需要針對于醫(yī)院各個階段產生的數(shù)據(jù),獲取到生產相關信息,為醫(yī)院提供自動化信息管理服務打下來良好基礎。然而,醫(yī)院內部的信息較多,需要借助數(shù)據(jù)挖掘技術,并獲取到價值較高的信息,提升信息處理效率。本文首先分析了數(shù)據(jù)挖掘技術的特點,并且結合醫(yī)院的實際情況,提出HIS中的數(shù)據(jù)挖掘技術的應用策略,具體內容如下。

關鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘;數(shù)據(jù)倉庫;醫(yī)院信息系統(tǒng)

當前,計算機信息技術的發(fā)展速度較快,使得數(shù)據(jù)庫的規(guī)模也隨之擴大,逐漸形成了大型數(shù)據(jù)庫。在互聯(lián)網(wǎng)信息數(shù)據(jù)庫中,許多大量的數(shù)據(jù)是無法辨認出來的。要想從這些隱藏數(shù)據(jù)中獲取到有效的信息,就需要做好數(shù)據(jù)挖掘的工作,分析當前醫(yī)學領域發(fā)展的需求,合理的利用到醫(yī)院管理活動中。

1.數(shù)據(jù)挖掘技術

數(shù)據(jù)挖掘技術的基本含義,就是在建設的數(shù)據(jù)庫中,做好信息數(shù)據(jù)的研究與開發(fā)工作。最初大量的數(shù)據(jù)都是在計算機數(shù)據(jù)庫中存儲的,后來就可以從數(shù)據(jù)庫中獲取到相關的數(shù)據(jù)信息。基于計算機技術持續(xù)發(fā)展的條件下,數(shù)據(jù)挖掘技術得到了廣泛的利用,數(shù)據(jù)庫建設也進入到了全新的發(fā)展階段,有助于及時發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫中存在的數(shù)據(jù)關聯(lián),并且構成成熟、穩(wěn)定、容易理解與操作的數(shù)據(jù)挖掘技術[1]。開展數(shù)據(jù)挖掘的工作,主要就是在不完全、不隨機、模糊的數(shù)據(jù)中,獲取到事先不知道、隱藏數(shù)據(jù)知識與信息的重要過程。

2.醫(yī)院信息系統(tǒng)(HIS)中的數(shù)據(jù)挖掘技術

2.1 HIS中的數(shù)據(jù)挖掘

在HIS系統(tǒng)中,利用數(shù)據(jù)挖掘技術,主要就是為了做好醫(yī)院信息化管理工作,并且提供高質量的醫(yī)療服務,促進經濟活動順利的運行。在為醫(yī)院各項重大決策提供參考依據(jù)的同時,整合資源儲備信息、醫(yī)院醫(yī)療質量信息、經營狀況等。當前,經常利用的數(shù)據(jù)挖掘算法很多,大部分都是數(shù)學統(tǒng)計方法、人工神經網(wǎng)絡、人工智能等。具體利用的數(shù)據(jù)挖掘算法如下:

2.1.1決策樹算法

決策樹算法主要的功能就是預測與分類,包括節(jié)點、葉子、分支等多個部分。其中一個決策樹代表了一項問題。在建立決策樹模型的時候,不斷的做好數(shù)據(jù)切分、剪枝的工作,能有效的解決存在的關鍵問題。借助這一算法,能對醫(yī)務人員配藥情況實施動態(tài)化監(jiān)測,相關管理人員可以通過監(jiān)測的結果,及時洞察與制止存在的惡意配藥問題。

2.1.2關聯(lián)規(guī)則算法

利用關聯(lián)規(guī)則算法,可以從大量的數(shù)據(jù)庫存儲信息中,分析數(shù)據(jù)的關聯(lián)性與規(guī)則。在做好醫(yī)院信息化管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘工作的同時,監(jiān)控藥物的使用途徑、實際用量、抗藥性等,并且對醫(yī)院藥物的利用情況進行監(jiān)測。在發(fā)現(xiàn)不同病歷相關性的基礎上,挖掘患者的并發(fā)癥。

2.1.3人工神經網(wǎng)絡算法

人工神經網(wǎng)絡算法主要就是利用數(shù)據(jù)繼承的算法,學習相關的知識,并做好分類與預測的工作。通過將各個節(jié)點連接在一起,做好不同節(jié)點的預測工作[2]。人工神經網(wǎng)絡算法具有明顯的優(yōu)勢,能解決多個參數(shù)存在的問題,并且使得整個運行的過程更加簡單。在醫(yī)院的信息管理系統(tǒng)中,借助人工神經網(wǎng)絡算法可以順利的完成分類、關聯(lián)數(shù)據(jù)挖掘任務,了解疾病與藥物的關系。

2.1.4遺傳算法

利用計算機對當前基因群體的個體環(huán)境進行分析,還需要提出適應度函數(shù),對適應度較好的交叉配對繁殖。在醫(yī)院內部,能通過遺傳算法分析病癥,不斷提升醫(yī)院的醫(yī)療服務水平。

2.2HIS系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)挖掘技術的應用

2.2.1加強醫(yī)院的經濟效益

醫(yī)院要想創(chuàng)造出更高的效益,則需要提升客戶的滿意度,并充分的考量患者的潛在價值。通過對患者期望值的分析,提供高質量的醫(yī)療服務。采用建立預測模型的方式,對未來的就診患者人數(shù)進行判斷,及時提出各項運營方案,確保醫(yī)療設備的科學化配置。

2.2.2培養(yǎng)人才

醫(yī)院每年都會組織安排外出培訓的機會,鼓勵醫(yī)務人員去國外進修,提升自身的醫(yī)療水平。但是外出進修的名額是有限的,并不是所有的醫(yī)務人員都能有這樣的機會。而對于普通醫(yī)務人員來說,其可以通過查閱病例,直觀了解到更多患者的病癥[3]。從海量患者案例中,獲取到關鍵的參考信息。采用數(shù)據(jù)挖掘的技術,獲取到有用的信息。結合患者的疾病名稱、臨床癥狀等,檢索相關的內容,成為醫(yī)院必不可少的人才。

2.2.3醫(yī)療監(jiān)控

采用對處方的有效監(jiān)督控制方式,進而減少患者藥品費用支出。由于醫(yī)院的藥品輸出量較大,所以數(shù)據(jù)庫中的信息也比較多。相關人員可以分析患者的診斷報告,提出合理的質量方案。在對藥物攝取量進行控制的同時,減少患者藥品費用支出。

2.2.4完善藥品采購計劃

做好藥品庫存管理工作,屬于醫(yī)院各項經營活動的核心內容,其能顯著的提升庫存管理效率。在對藥品實際銷售量進行分析的同時,判斷訂貨量,充分了解患者實際需求。發(fā)揮數(shù)據(jù)挖掘技術的優(yōu)勢,實現(xiàn)對藥品庫存的動態(tài)化預測,進而減少庫存成本消耗,顯著提升醫(yī)院服務效率與水平。

2.2.5促進醫(yī)療設備的管理

在醫(yī)院內部,醫(yī)療設備管理是關鍵的內容,也是提升醫(yī)療服務水平的關鍵。領導層需要通過對醫(yī)療設備的分析與預測,了解是否需要購置醫(yī)療設備。采用建立數(shù)據(jù)挖掘模型的方式,了解預測收益,并判斷是否需要購置醫(yī)療設備,避免出現(xiàn)占用醫(yī)院資金的情況發(fā)生。

3.結束語

基于信息化技術持續(xù)發(fā)展的環(huán)境下,醫(yī)院開始建設自身的信息系統(tǒng),數(shù)據(jù)庫的規(guī)模也顯著擴大,功能體現(xiàn)出了復雜性的特點。因此,利用數(shù)據(jù)挖掘技術中的人工神經網(wǎng)絡算法、遺傳算法、決策樹算法等,有助于強化對各項醫(yī)療活動的管控力度。并且挖掘深層的數(shù)據(jù)信息,為醫(yī)院的各項醫(yī)療活動開展提供關鍵的支持。在醫(yī)院的信息管理系統(tǒng)中,數(shù)據(jù)挖掘技術的發(fā)展前景良好,能為各個科室與部門的管控開辟全新的路徑。

參考文獻:

[1]金晶.淺談數(shù)據(jù)挖掘技術在醫(yī)院信息系統(tǒng)中的應用[J].計算機產品與流通,2019(10):161.

[2]樂茜.數(shù)據(jù)挖掘技術在醫(yī)院信息系統(tǒng)中的應用[J].信息與電腦(理論版),2019,31(18):149-150.

[3]劉瑜楠.數(shù)據(jù)挖掘技術在醫(yī)院信息系統(tǒng)中的應用[J].工業(yè)控制計算機,2019,32(01):126+129.

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