史淳樵，侯佳音

（同济大学附属第十人民医院上海200072）

数字化医院建构中的数据利用研究

史淳樵，侯佳音

（同济大学附属第十人民医院上海200072）

文章通过对数字化医院的建构和数据利用问题的分析，对数字化医院系统建设中的数据大量浪费问题进行了研究，通过数据挖掘和关联算法的方法，构建了系统中的数据分析和统计模块，通过这一模块，可以使数据转化为有用的信息，成为数字化医院中决策支持系统中的关键点。

数字化医院；信息化平台；架构；技术

结合我国实际情况来看，医院信息化建设工作始于上世纪80年代，发展至今已经形成了建立在面向管理基础之上的医院信息系统，同时，也形成了综合各个专业，各个科室，各个部门基础之上的临床信息系统，通过数字化信息系统的建设，使得医院日常业务的开展与运转都能够通过信息技术支持的方式所实现。但当前已有的信息化平台仍然存在一定的局限性，例如平台集成度不够，平台功能不够全面，系统数据利用程度不够等问题。本文即从数据利用这一角度出发，对围绕信息化平台下数字化医院架构方面的数据库架构问题展开分析与探讨。

1　数字化医院建设现状研究

在当前数字化医院的建设过程当中，很多医院都投入了大量的资金以及人力资源展开数字化建设工作，但在建设初期，受到设计理念，设计手段等因素的影响，一定程度上对医院数字化水平的发展造成了限制，数字化医院建设方面的一系列问题也凸显出来：1）从系统架构的角度上来说，由于当前绝大部分医院的数字化建设是以现有信息化系统为基础所实现的，没有对数字化系统进行远期规划，虽然引入了多个应用系统，但信息孤岛的问题仍然存在；2）从信息基础的角度上来说，早期数字化医院系统主要以Power Builder作为开发工具，开发结构为C/S结构，以上技术工具发展至今，已经无法满足数字化医院快速发展的需求；3）部分信息系统设计年代较早，不支持目前国内外广泛采用的医疗健康信息集成规范（integratinghealthcareenterprise，IHE）、医疗信息交换标准（health 1evel seven，HL7）等标准，和其他医疗系统互联性比较差，各系统间的集成基本上是界面集成，而不是基于工作流中的数据集成，缺乏整体设计。同时，因未建立全院级别的临床数据中心（Clinical Data Re—pository，CDR），临床数据未进行整合和统一管理，不能实现所有医疗数据的一元化管理和全院高度共享。

2　数字化医院架构分析

2.1电子病历系统

在数字化医院中，架构电子病历系统的主要目的是以病患为中心，形成一个以全医疗过程为中心的数据记录以及数字化管理系统，其目的是为数据的嵌入式访问以及异构系统的交互式操作提供技术支持。关键性的架构技术包括以下几个方面：第一，在计算机医嘱录入系统的建设中，可以尝试引入CPOE系统，在信息技术平台支持下，通过全图形化界面，将医嘱录入数据作为系统基础字典，实现原有手工书写医嘱的计算机化；第二，在电子临床路径系统的建设中，可以以临床路径术语库以及临床路径模板库为基础，构建专用数据库层，在此基础之上，通过绑定路径，执行项目，以及变异监控等一系列路径执行相关数据服务，配合客户端功能界面，支持临床路径执行系统的合理运转，与之相对应的临床路径系统结构如下图所示（如图1）。

图1　临床路径系统结构示意图Fig.1Clinical path diagram of the system structure

2.2临床数据中心建设

在数字化医院中，临床数据中心最主要的价值是通过对各种系统的综合应用，面向患者的诊疗提供一个以信息为中心的数据视图，对这一系统的建设也是数字化医院实现电子病历系统运行的基础与前提条件。本数据中心基本流程如下图所示（如图2），数据中心建立在ISO/TS 18308国际标准基础之上，通过对HL7标准组织参考模型的应用，建设基础数据模型，支持对信息组织结构，医疗术语，以及数据类型的标准化访问，同时也支持不同系统相互之间的语义交互性操作，其目的是形成一个具有整体性特点的医疗信息环境。

图2　临床数据中心基本流程示意图Fig.2Clinical data center basic flow diagram

2.3系统集成平台建设

从信息化平台构成以及后续运行的角度上来说，集成平台所需要实现的是包括应用，数据，以及界面集成在内的综合集成。在建设期间需要关注的内容有以下几个方面：第一，应用集成。其主要是指以应用程序为对象，在实时或异步条件下的信息相互交换以及调用功能。这一功能能够以HL7、RPC、以及Web Service为基础，通过引入消息以及BPM中间件的方式实现；第二是数据集成。其主要是指在医院相关业务的应用实践中，通过对数据装载工具的应用，将HIS数据库与ERMS数据库交互，在高频条件下实现数据库数据的交换共享，同时也支持对数据的映射变化；第三是界面集成。其主要是指通过对Active X插件的合理应用，实现应用程序界面相互之间的关联性引用与合成，达到集成专业浏览器插件的目的。

3　基于数据仓库的数据利用研究

在数据仓库基础之上，数据仓库能够自元数据库中按照一定的标准抽取数据，在联机基础之上，对数据进行综合处理以及集成转换，通过形成多维数据模型的方式，实现信息的交互性，一致性存取，根据这种方式构建一个直接面向全局的数据视图，从而达到对数据进行自动挖掘以及综合分析的目的。在这一背景之下，决策支持系统的建设结构主要包括以下几个方面：第一，数据层。在这一层面当中，主要是提供可供数据分析以及数据报告的原始性数据集合，同时对包括办公自动化系统，数据管理系统，收费系统，以及业务系统中所形成的原始数据进行整理集合；第二，服务层。在这一层面当中，主要面向数据层所提供的原始数据支持集成服务，访问服务，以及储存服务。本层次中，可以以ETL为工具，对待处理的数据进行抽取，转换，以及整合等一系列处理，同时按照标准将其加载至数据储存区域当中，为整个系统提供具有层次性特点的储存格局；第三，分析模型层。本层次的主要功能是面向系统终端客户，以一种最优化的方式展示数据，同时也支持终端用户以一种多视角以及多维度的方式对数据进行综合分析。

在整个系统中，数据主要以药物和病患的基本情况和数据为主，对各类药品的使用、费用、一般疗效、副作用情况等信息的记录，对患者的基本情况和数据的记录存储等，如表1为药品信息表。

表1　药品信息数据表Tab.1 Drug information data sheet

用户信息如表2所示。

表2　用户健康体质信息表Tab.2Users healthy physique information table

除此以外，数据库表中还包含了大量的缴费数据表格，如下表3所示。

表3　缴费数据信息表Tab.3Payment data table

如何利用数字化医院系统的这些数据，对其进行分析，然后成为医院决策系统的关键部分，这就需要设计出数据统计分析的模块。对于不同的个人和体质，疾病种类，以及临床用药等情况进行记录和存储，设计一个模块可以进行这些数据的统计和分析，能够给用户提供各自所需的统计分析功能。系统通过对数据的统计分析可以以图文形式展示缴费情况，并与市民卡或是医院卡连接，给出了基本的费用情况。对于这些缴费信息和数据的分析统计，可以引入数据挖掘技术，能够对存储的海量数据就行科学分析，并与一卡通对接，建立起两者之间的联系，实现患者、病情、缴费以及临床用药之间的关联性分析。

在本研究中，利用关联算法编程来实现这一数据挖掘的过程，采用的算法是Apriori算法，算法的核心就是首先进行描述性的集合统计，然后根据其在数据库中的频繁度来删除非频繁的候选，逐步删选后最后得到系统所需要的数据，并且对这些数据还可以进行一般分析。

此算法的核心部分如下所示：

L1=find_frequent_1-itemsets（D）；

for（k=2；Lk-1≠Φ；k++）｛

Ck=apriori_gen（Lk-1）；

for each事务t∈D｛//描述D用于计数

for each候选c∈Ct

c.count++；

｝

Lk=｛c∈Ck|c.count≥min_sup｝

｝

（11）return L=UkLk；

procedure apriori_gen（Lk-1：frequent（k-1）-itemsets）

for each项集f1∈Lk-1

for each项集l2∈Lk-1

c=f1Жf2；//连接步：产生候选

if has_infrequent_subset（c，Lk-1）then

delete c；//删除非频繁的候选

reture Ck；

return TRUE；

return FALSE；

｝

Lk=｛c∈Ck|c.count≥min_sup｝

｝

利用数据挖掘进行数据集合关联，要分两个阶段进行关联规则操作：首先就是数据挖掘找出数据库中高频项目组。以以往的健康数据与体检数据为基础，进行数据挖掘，可以找到一些同步的频繁数据集合。其次，从找到的这些数据项目集合中明确出他们的关联性，这就依赖于关联规则，通过满足最小支持度与最小置信度来对其置信度进行数值化计算，置信度可以用式（1）来计算。

公式（1）中，包含项目集的事务集合用support count（A∪B）表示。其中包含项目集A的事务数就用support count（A）表示，根据这个公式得到的关联规则为，对于每个频繁项目集都可以产生非空的子集；对于l的每个非空子集s，如果≥min_conf，那么输出规则“s⇒（l-s）”。其中，min_conf是最小置信度阈值。

系统会调用Admin_refAction中的select_all（）方法。该方法将查找出全部部门的信息，并传入dmin/admin_ref.Jsp页面之中Admin_regAction中的select_all（）方法，在页面右侧的主框架中会显示admin/admin_ref.Jsp页面。这样，就能够对很多数据进行分析，例如对常规体检数据的分析和统计，其界面如图3所示。

图3　常规体检高血压统计分析图Fig.3Statistical analysis chart routine physical hypertension

4　结束语

在信息化平台基础之上，通过展开数字化医院系统建设的方式，一方面能够使已有的投入得到最大限度的保护，另一方面能够为数字化医院建设进程的发展提供推动力。基于信息化平台，通过数据统计和分析的方式，能够达到数字化医院的新功能——病患体质分析和决策功能。对已有的数据进行合理整合，也可以实现一系列数据的集成共享，对操作过程进行动态监控，促进医疗资源的最优化应用，形成一个具有更高效率的数字化平台。

［1］王洁.数字化医院的建设与发展趋势的探究［J］.计算机光盘软件与应用，2011（20）：33.

［2］严彬.数字化医院的发展方向及实践［J］.管理工程师，2013（2）：36-38.

［3］马锡坤，王大勇，韩雄，等.基于云计算的数字化医院建设模式的研究［J］.中国医学装备，2014（11）：27-30.

［4］胡晓捷.数字化医院系统集成方案选择研究——以上海中医药大学附属普陀医院为例［J］.网络与信息，2011，25（8）：36-37.

［5］王忠庆，何苗，柯艳，等.数字化医院检验信息系统（LIS）设计与应用［J］.实验室研究与探索，2013，32（7）：104-106.

［6］朱甬倩，刘云，王忠民，等.数字化医院信息门户集成的设计与实现［J］.中国数字医学，2013（11）：31-33.

［7］余元龙，苏韶生，程敏婷，等.数字化医院数据资源开发研究和实践［J］.中国数字医学，2012，7（8）：108-110.

［8］王海林，陈金雄，鲜荣华，等.创建以电子病历为核心的智能型数字化医院［J］.中国数字医学，2010，5（7）：14-16.

Study on utilization of digital hospital construction data

SHI Chun-qiao，HOU Jia-yin
（Tenth People's Hospital Affiliated to Tongji University，Shanghai 200072，China）

Through the construction and data utilization digital hospital analysis of data digital hospital system construction in wasting a lot of issues have been studied through data mining and correlation algorithm method to construct the system data analysis and statistics module through this module，you can make the data into useful information has become digitized hospital decision support system key points.

digital hospital；information platform；architecture；technology

TN99

A

1674－6236（2015）24-0022-03

2015-03-10稿件编号：201503127

史淳樵（1986—），男，天津人，助理工程师。研究方向：网络信息安全。