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数据挖掘技术在医疗信息管理中的应用

2019-10-21牛旭

健康之友·下半月 2019年12期
关键词:数据挖掘技术应用

牛旭

【摘 要】本文简述了数据挖掘技术,并针对医疗数据特点对数据挖掘技术在医院信息管理中的应用进行了具体分析。

【关键词】数据挖掘技术;医疗信息管理;应用

【中图分类号】R197.3;TP311.13【文献识别码】B  【文章编号】1002-8714(2019)12-0295-02

经济与科技的快速发展给各行各业带来了新的发展机遇,同时也大大方便了行业某些繁复的流程,尤其是医疗行业。随着计算机技术的不断深入信息管理系统也在不断完善。医院在运转过程中由于自身的发展特点,数据量也在不断增大,系统增加的同时数据也逐渐复杂,因此想要实现在大量的医疗数据中提取有关临床服务于管理决策的数据就成了了目前信息管理平台应重点关注的关键,这也是数据挖掘技术诞生的重要因素。

1 数据挖掘技术概述

在大量具有随机性、复杂性以及不完全的庞大数据中找到有效数据,或是提取出具有价值的信息与知识的过程称为数据挖掘。作为数据库中知识发现中的重要技术,与传统规范的数据库查询语言不同,其是在确定查询内容后以模式的总结与内在规律探索为基础进行的数据搜索。

2 医疗数据的特点

数据挖掘技术同样能够应用于其他行业,但医疗行业的数据挖掘与其他行业不同。数据的来源主要是病人,包括诊疗前基本信息、诊疗过程以及谈话记录等。另外,检查完成后的影响数据与身体数据等也是数据库储存数据的一部分,具有种类多、数量达、非完整性、冗余性以及隐私性的特点[1]。种类多的原因是由于医院每天需要接诊大量的病人,无论是医院管理过程中产生的财务数据,还是病人出入院的检查、诊疗以及医嘱信息等都是数据中的一部分。另外,由于数据的来源不同,图片、语音、数值以及动态影像都是常见的数据形态;随着医保时代的到来,医院每天的就诊人数每天都在增长,大量的医疗设备的投入与使用会在诊疗过程中产生大量的数据,数据量十分庞大;部分医生在记录病人信息或是登记信息不完善使得最终记录的数据具有不完整性與模糊性,同时,由于不同医生在治疗方面有不同见解以及医学信息的表达方法不同,使得主观性较强;数据模板的大量使用再加上相同数据的大量堆叠造成了医学数据有大量的冗余;由于病人的病例、身体数据以及疾病类型等信息具有私密性,因此在使用数据挖掘技术进行挖掘时要合理应用挖掘技术,尤其要注意在应用过程中保护数据的安全性与私密性。

3 数据挖掘技术在医院信息管理的应用

将原始医疗数据中的数据进行统一的整理预过滤,并选择合适的技术与工具构建数据模型,可以用于问题的实际应用,快速解决问题发挥数据挖掘技术的实效性。

4 临床医疗活动

随着科技的发展,医疗信息化已经成为了医院发展的常态化趋势,由于医院信息管理技术大大简化了数据分析与处理流程,因此很多医院都有属于自己的电子病例系统。而想要实现病例系统科学合理的应用首先要结合医院运转的实际情况构建数据挖掘模型,以电子病例中的数据为基础通过将检验检查结果与病症情况一一对应就能够形成专门用于存放诊断医疗知识的数据库[2]。这样一来,医生在确定患者病情后,根据病人的病症就能迅速在数据库中找到对应病症,结合病人的实际情况快速解决问题从而大大提升了医生的诊疗效率。另外,由于数据挖掘技术的应用特点使得在不同年龄段的病人数量能够通过个或者各种医疗档案统一记录,便于医生后期的数据统计与分析。

5 医保系统

随着国家经济的不断发展,国家对于医保方面的资金与人力方面的投入比例也在逐年增大,这也是全民医保时代到来的主要原因。在这一社会情况下,住院的各类医保病人的比例越来越高,使得在医院营收收入中,医保收入占有的比重越来越大。由于医保政策针对各个地区都有不同的规定,因此不仅种类繁多,政策与款项对应方面也存在着诸多问题[3]。因此,控制医保病人的费用总数,并在相关政策的基础撒花姑娘提高自费比例就成为了医院管理中的重要工作。

想要实现医保数据接口的一一对应,重点是要应用数据挖掘技术已建立包括药品。设备、材料以及诊疗项目等的对照表,并能实现医院与医保系统间的数据上传与下载,简化了医保病人在清缴款项时工作人员对其进行的审核与监管流程[4]。另外,数据挖掘技术还能根据病人的医保类型与对应的医生等级,推荐或限制药品的购买,保证病人的合法权益。医院也要严格要求医保部门的工作流程,并就各科室医保病人自费药品以及使用材料指标等情况综合制定科室的监督管理流程,重点把握医保政策的各个环节。

6 医院管理

挖掘各类医疗数据不仅能提升数据处理效率,还能提高整体的管理水平。在实际的数据挖掘工作中,以数据挖掘技术为核心形成的功能完整的数据报表能够为管理者提供有效的医疗数据,对医院管理的各个环节均具有重要作用,包括管理决策、医疗成本以及经济利益分析等,皆是提高医疗服务质量的关键点[5]。管理者要根据医院的实际情况制定相应管理方案,重点关注医院就诊细节,包括急诊病人就诊时间吗、排队等候时间以及就诊情况等,能够快速提高医疗服务质量。

7 医院市场分析

数据挖掘能够统计出病人的来源、年龄以及患有的疾病类型,依据整体数据分析病人的区域特性、年龄特征以及疾病特性等。管理者根据市场特点及时调整运转方案,从而更快速的开拓医疗市场为医院的持续发展打下良好的基础。

结 语

综上所述,随着信息时代的到来,医疗信息化已经成为了医院未来发展的整体趋势。因此,将数据挖掘技术应用在医院信息管理中就成为了当下的工作重点。想要保证医院的服务质量稳定提升,就要在各个环节中应用数据挖掘技术为管理者的决策、医生的诊断治疗以及资金的管理等做好铺垫,从而促进医院的进一步发展。

参考文献

[1] 魏志杰,金涛,王建民等.基于临床数据挖掘的医疗过程异常发现方法及应用[J].计算机集成制造系统,2018,24(7):1631-1641.

[2] 贾克斌,李含婧,袁野等.基于Apriori算法的数据挖掘在移动医疗系统中的应用[J].北京工业大学学报,2017,43(3):394-401.DOI:10.11936/bjutxb2016120059.

[3] 高峰.基于大数据分析的医疗档案信息交互共享平台构建[J].中国数字医学,2019,14(2):46-48,73.

[4] 黄永刚,王蕾.移动医疗App在患者健康数据挖掘中的应用研究[J].中国数字医学,

2016,11(4):32-33,55.

[5]卓建成.医疗信息系统中数据挖掘隐私保护的思考分析[J].数码世界,2018,(3):61.

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