杜亚东 吴邦华 张涵韬

摘要： 目的：利用BI（Business Intelligence）即商务智能决策系统，从医院价值层面建立医院统一的管理应用分析体系，全面提升医院的管理和经营决策响应能力。将医院各系统的数据整合起来，以便满足临床科室和医院领导的数据资源需求，建立一体化的以数据中心为基础的数据服务平台，提升医院领导层决策管理能力，做到数据信息详细化，满足各职能科室在数据分析，医疗流程方面的需求，最终形成医院的全面健康发展。

关键词：BI；Cognos；ETL；Oracle；HIS；数据仓库

1 绪论

随着医院信息的飞速发展，我们对医院信息化的工作不断摸索和创新，新的挑战也随之而来，单纯的把医疗信息数据统计展现为报表已经成了医疗信息的孤岛，无法满足现有医疗行业的需求。为了解决这一问题，我们在基于现有的平台上，对多个分离的系统进行数据抽取、清洗然后关联整合，集成为统一的大数据平台，并建立以患者为中心的主索引，对医院内部各个系统，如HIS、LIS、PACS、HRP等统一标准，建立一个完整的数据分析平台，更为全面，完整的为医院领导层的决策提供支持和导向[3]。

本文讨论利用IBM Cognos帮助医院分析医疗信息数据，提供统一、一致的视图HYPERLINK"https：//baike.baidu.com/item/%E8%A7%86%E5%9B%BE"＼t"_blank" ，帮助医院更加快捷，简单的处理信息，提供决策支持。

2 IBM Cognos介绍

Cognos是一种以数据模型基础，将各数据源统一展现的集成工具。医院各层级科室管理人员可以在报表服务器中自定义自己所需要的数据，通过权限级别配置，达到报表多科室管理，多元化展现，并且可以对医疗相关数据进行实时的开放式的查询。Cognos具备上下钻取，横向扩展，多维度分析以及多模型展现等特点。

Cognos产品是一个面向服务的组建模型，它包含几个部分，数据处理服务器（CPTS）：負责将数据源HYPERLINK"https：//baike.baidu.com/item/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%BA%90"＼t"_blank"清洗整理存放到数据仓库中；模型分析服务器（ PES）：负责将数据仓库中的数据以OLAP为工具进行分析、展现出来[2]；报表生产服务器CRS：负责将基于数据仓库的数据进行整理包装、报表展现、仪表盘模型、报表/仪表盘展示等等。

3 基于医院HIS系统的BI设计与实现

3.1 系统架构设计

网络架构如下图1所示：

BI设计以医院的基础数据平台为中心，通过ETL工具抽取HIS、LIS、PACS、HRP数据，建立ODBC数据连接，将抽取到的数据进行清洗、整合，然后存放到数据仓库服务器。数据仓库建立好之后[1]，我们通过DataStage平台将数据转换、多元化，装载到各个服务器中，通过集中分析和处理，建成统一的数据中心，通过Cognos提取医疗业务数据，然后分析并汇总得出报告。医院管理人员通过客户端访问数据中心的报表服务器，将报表以更清晰、更详细、更逻辑化的思维方式展现出来，从而让医院领导进行决策。

在实现的过程中，面临着从各个系统抽取过来的数据表结构不统一、数据不规范、不同字段、不同计算方法等技术难点，在数据清洗和转换的过程中造成很多不必要工作。经过一系列规范化处理，我们通过建立数据模型来针对性的分析系统各个模块的逻辑性问题，数据标准问题，并在建模的过程中采用多维数据模型的方式，最终实现了数据的统一和多元化。

3.2 系统流程设计

流程设计图如图2所示

医疗业务针对临床实际的应用方面涉及比较广泛，目前主要分为门诊住院分析，运营分析，药品分析，手术分析，医保分析，病案分析等模块。

（1）门诊分析和住院分析主要从科室、医生、护士、药师，患者信息，诊疗平均工作量等方面分析，达到优化门诊住院的流程，提高患者就医满意度；

（2）运营分析主要从医院收支成本、科室、人员、病种等多维度方面分析，实时监控医院运营状态，为医院领导层决策提供有力的保障；

（3）药品分析主要从患者的用药费用，抗生素使用比例，出院患者平均药品费用等方面分析，对药品的使用提供预警和警示的作用，为改善药品管理提供有效的支持；

（4）手术分析主要从门诊手术，住院手术，手术时间，手术感染等方面分析，监控手术的流程，为优化手术提供决策支持；

（5）医保分析主要监控医保病人的费用情况，对超额的病人预警和警示，分析超额问题的原因[5]；

（6）病案分析主要以病案首页为核心，从患者、病种、住院情况等多方面分析，提供医疗指标需要的各种报表。

3.3 ETL设计

（1）ETL程序部署：建立以ODBC为连接的数据通道，通过ETL将多个系统的数据源进行关联；

（2）数据抽取：通过ODBC数据直接抽取，数据库复制，文件访问等多种方式，进行定时数据抽取；

（3）数据清洗、转换：将抽取的数据加载到数据仓库各个逻辑块中，通过工具进行数据的多元化、对象化、标准化等清洗转换，形成标准的对象数据[4]。

4 结语

本文通过探讨建立以医院业务为核心的BI系统，从而解决了医院各个信息系统之间信息孤立的问题，在数据展现方面统一医院信息平台，有效、有质量的从数据分析，数据监控等方面优化医院的业务流程，解决了医疗业务系统数据融合的问题，将更加准确，精细化的数据呈现给医生和医院领导以及各职能部门，做到以辅助医疗管理为目的，提升医院在信息化建设以及全面综合发展方面的能力。

参考文献：

[1]张春阳，周继恩，刘贵全，蔡庆生.基于数据仓库的决策支持系统的构建，计算机工程，2002（4）：249252.

[2]李慧，闻豪.基于数据仓库的OLAP技术的研究.电脑知识与技术，2005（2）：6263.

[3]基于商业智能的医院分析型系统设计[J].中国信息界，2011，8（8）.

[4]刘博，夏新，陈彦东，朱阳.基于商业智能的医院决策支持系统研究[J].2013（11）.

[5]王钰，刘博，夏新，朱阳.决策支持系统在医保分析中的应用[J].科技传播，2013（24）.

作者简介：杜亚东（1989），男，汉族，四川成都人，本科，研究方向：医院信息系统管理；吴邦华（1984），男，汉族，四川成都人，本科，研究方向：医院信息系统管理。

[HTH]*通讯作者：[HTK]张涵韬（1988），男，汉族，四川成都人，硕士，研究方向：医院信息管理。