数据挖掘技术在医院管理中的应用

数据挖掘技术在医院管理中的应用提要：数据挖掘技术可为医院管理者提供更高层次的数据分析功能，为医院制定竞争策略提供有力的技术支持。在医疗质量管理、门急诊管理、病区管理、医院资源配置及医院经济管理中具有广泛的应用性，随着信息技术广泛而深人的应用，医院管理水平将得到显着地提高。一、数据挖掘技术的内涵数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在的有用的信息和知识的过程。数据挖掘在研究领域被称作数据库中知识的发现，KDD主要有3个技术支柱:数据库、人工智能和数理统计。数据仓库是支持管理决策过程的一个数据集合，这个数据仓库是由医院内的详细数据南方医科大学卫生统计教研室照一定的标准归类进行加工集成而建立的，是为医院决策服务的。数据分析就是利用先进的软件工具对数据仓库的集成数据进行微观、中观乃至宏观的统计、综合和推理，来发现事物间的相互关联，甚至利用已有的数据对未来的活动进行预测。二、数据挖掘的任务(一)数据抽取:目的是对数据进行浓缩，给出它的紧凑描述。传统的也是最简单的数据抽取方法是计算出数据库的各个字段上的求和值、平均值、方差值等统计值，或者用直方图、饼状图等图形方式表示。数据挖掘主要关心从数据泛化的角度来讨论数据总结。数据泛化是一种把数据库中的有关数据从低层次抽象到高层次上的过程。(二)分类发现:目的是学会一个分类函数或分类模型，该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个。分类可以用于预测。预测的目的是从历史数据纪录中自动推导出对给定数据的推广描述，从而能对未来数据进行预测。(三)聚类:是把一组个体按照相似性归成若干它的目的是使得属于同一类别的个体之间的距离尽可能的小，而不同类别上的个体间的距离尽可能的大。聚类方法包括统计方法、神经网络方法和面向数据库的方法。(四)关联规则:用于关联规则发现的主要对象是事务型数据库，如果对这些数据进行分析，则可对患者的情况提供极有价值的信息。三、数据挖掘的方法数据挖掘所能发现的知识有如下几种:①广义型知识:反映同类事物共同性质的知识;②特征型知识:反映事物各方面的特征知识;③差异型知识:反映不同事物之间属性差别的知识;④关联型知识:反映事物之间依赖或关联的知识;⑤预测型知识:根据历史的和当前的数据推测未来数据;⑥偏离型知识:揭示事物偏离常规的异常现象。所有这些知识都可以在不同的概念层次上被发现。随着概念树的提升，从微观到中观再到宏观，以满足不同用户、不同层次决策的需要。常用的有分类、聚类、减维、模式识别、可视化、决策树、遗传算法、不确定性处理等。用到的统计方法中，有回归分析法(多元回归、自回归)、判别分析法(贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别)、聚类分析法(系统聚类、动态聚类)、探索性分析法(主元分析法、相关分析法)。四、数据挖掘技术在医院管理中的应用从数据仓库中利用计算机应用软件，如Mi-erosoftWord，MierosoftExcel，PowerBuidsr，Oracle提取有用的数据，运用统计学的相关知识对这些数据进行分类汇总，再利用数据挖掘软件如S只粥、SAS等对有用的数据进行宏观分析，来发现数据的各种信息，供医院决策者更好地制定竞争策略。(一)医疗质量管理中的数据挖掘:1.工作量指标趋势分析:反映医疗工作量的指标有很多种，比如:门急诊人次、出院人次指标反映了医院每年服务病人门诊工作量和住院工作量的增减程度，只有做到门诊量、住院量及收入总量的同步持续稳定增长，医院才能有持续性发展。因此，我们可以利用数据挖掘技术中的环基比和定基比来分析数据的增长速度和发展速度，也可以用曲线拟合来预测未来的发展趋势。2.工作量指标影响因素分析:进行各种工作量指标影响因素分析的目的，是科学、合理地评价各种影响因素，找出影响关键变量发展变化的主要因素，为医院决策管理提供依据。比如:医院收治病人数是医院工作量的重要指标，直接影响医院的社会效益和经济效益。有研究报道，利用数据挖掘技术中的灰色关联分析方法对医院收治病人数的影响因素进行分析发现，从关联度大小看，病床周转次数、住院病人手术人次与年收治病人数关联程度较高，是影响医院年收治病人数的主要因素;其次是平均开放病床数和年平均医生人数。3.临床治疗效果分析:对疾病预后情况的评价，是医疗质量管理的主要内容。利用病人主记录数据仓库，我们可以对病人的预后情况进行分类。比如在出院病人中，对正常出院病人的情况、死亡病人的情况、转院或转科病人的情况，可通过分析死亡率、治愈率以及好转率特征来制定相关的治疗方案。4.疾病诊断分析:根据电子病历首页，我们可建立疾病诊断数据仓库，从大量的诊断中分析医院疾病的构成种类、医院各年疾病的变化规律，找出医院的主要病种，以提示管理者更好地引进医学人才，建立医院的专科特色。5.医疗质量综合评价:应用数据挖掘技术对医疗质量进行综合评价，将对加强医疗质量管理起着积极的促进作用。我们可以采用同一评价模式、同一评价指标、同一标化方法、同一权重系数、同一分类方法，对医疗、护理工作检查资料以及根据医院业务工作报表指标，对终末质量进行综合评价比较。(二)门急诊管理中的数据挖掘:1.门急诊就医趋势分析:从门急诊数据仓库中对就医人群的年龄、职业、性别等特征进行就医人群的动态变化分析，以了解患者的需求，以便决策者采取相关的策略来加强门急诊的科学化管理。比如:门急诊的预约服务就是利用数据挖掘技术而提出来的，实行预约挂号一直接就诊一后付挂号费的就诊方式，大大减少了病人在医院的等候时间，提高了服务质量。2.门诊病人疾病谱分析:门诊病人疾病谱广泛，病种繁杂，利用数据挖掘技术对门诊诊断进行归类，建立门诊单病种数据仓库，决策者们就可以参考疾病谱来确定学科建设和发展方向，积极应对各种挑战，提高医疗服务质量。3.门急诊病人人次的预测:门急诊人次是反映医院工作量的主要指标之一，常常引起人们的关注。由于它与多种因素相互关联，受某些因素的影响可产生波动现象，因而在应用传统的预测方法时，会受到某种程度的局限。而数据挖掘中的灰色预测是将原始数据生成为较有规律的生成数据后再建模预测的一种预测方法。近年来，灰色预测开始逐步应用史华医院管理杂志在医院的管理方面，为决策者提供参考依据。(三)病区管理中的数据挖掘:1.病区管理中的指标分析:病区管理是医院管理的重要组成部分，因为“病床”是医院收治病员的基本装备，也是确定医院人员编制、经费、设备和物资分配的主要依据。病床的使用情况对评定医院工作效率和管理水平都具有重要的意义。病床动态周转次数就是利用数据挖掘技术建立的一个新的更有效的病区管理统计指标。2.临床科室的综合评价:运用数据挖掘技术可以对医院临床科室进行综合评价，从不同的角度全面地评价科室的工作和经济情况困。比如:我们可以运用秩和比法，从数据中选出一些代表性强、独立性好、灵敏性高，且能反映临床科室病床工作效率、治疗质量与质量管理、经济效益等方面的ro项指标进行综合评价，以寻找科室的薄弱环节，并采取相应的措施及对策，使医院各科室按“大平衡、小差别”的原则来协调科室的发展，以提高科室的综合管理水平。(四)医院资源配置中的数据挖掘:1.医护人员优化配置:医院的决策者们可以利用数据挖掘技术得出的结论对全院医护人员的配置进行重新调整，合理安排人力资源，杜绝出现人力资源浪费和短缺的问题，以保证全院各个科室的正常运转。2.床位的合理分配:随着医院改革的深人和病人选医生制度的实施，床位的合理分配已越来越重要。管理者可利用数据挖掘技术实施床位的预留和使用分配，保证医院床位的最大利用率。例如:某些医院将所有空床全部汇总到协调处，由一名管理人员按顺序以及病情的轻重缓急安排病人人院图。3.药品的合理预留:我们可以根据药品销售明细仓库来提取数据，并对这些数据进行宏观分析，以保证药房管理人员合理地预留药品，并缩短库存提前期，使医院药品流通渠道畅通无阻。(五)医院经济管理中的数据挖掘:1.医疗收入的比重分析:如何合理地控制医疗保健的成本、降低医疗服务的费用，需要严格地制定标准。比如:根据门诊、住院收人的比重分析，领导可以科学合理地依据工作量定人、定岗、定责，做到事事有人干、人人有事干;还可以根据门诊和住院完成的工作质量、收人水平等，进行合理的分配体制的改革，充分调动全院医护员工的积极性;通过对检验收人、放射收人、治疗收人、手术收人的比重分析，来说明临床各科重视检查诊断水平和质量的程度。另外，药品是否过度应用的问题，也可从用药量分析中得出结论。2.医疗收入的相关因素分析:有资料显示，投资回收高的医院使用了以下几项成本策略。首先，控制住院时间，降低医院平均住院日。其次，收人高的医院严格控制间接成本，从而降低了费用，比如控制洗衣房、管理和行政费用。最后，医院应当尽可能考虑用设备替代人力资本。五、数据挖掘在医院管理中的应用前景现代医院在借助于信息技术的基础上，已经成为一个集医疗技术、数据库技术、管理技术、数据分析技术于一体的信息化综合行业体系。因此，数据挖掘在医院管理中的应用有其自身的优势。因为在医学上收集到的数据是真实可靠的，不受其他因素的影响，而且数据仓库的稳定性较强，这些对挖掘结果的维护、不断提高挖掘知识的质量却是非常有益的条件。由于数据挖掘技术是应用技术，必须将医学领域的专业知识和挖掘人员的专业知识结合，收集大量的数据，反复实践，才能形成一个真正实用的系统。但是数据挖掘技术在医院管理中有很好的应用领域，可以帮助决策者们制定出管理医院的良好策略，并为医院制定竞争策略提供有力的技术支持。因此，数据挖掘技术对医院未来的发展趋势，将起到辅助实际工作的决策作用。