《医院数据仓库案例》演示PPT

1、LOGO 数据仓库实例讲解数据仓库实例讲解 基于基于HIS的医院数据仓库的医院数据仓库 内容大纲内容大纲 实例介绍实例介绍1 体系结构体系结构2 模型构建模型构建3 3 数据仓库实现数据仓库实现4 4 联机分析处理联机分析处理3 5 医院数据仓库应用医院数据仓库应用4 6 实例介绍实例介绍 v医院信息系统医院信息系统( (Hospital Information System) HIS是迄今为止最为复杂的企业级信息系统之一 。 HIS将医院病人就诊的所有科室和医院的职能科室等各个环节 有机的连为一个整体，处理医疗事务和管理业务，完成医疗、 业务数据的整理和分析。 HIS用于医院各类资源信息的系

2、统整合，以提高医院的事务处 理水平。 实例介绍实例介绍 潜在信息 提取优化 大量数据 HIS在操作型数据 库上积累了大量 的业务数据，数 据项繁杂。收集 的海量数据往往 被沉淀，变成了 难以利用的数据 档案。 如何快速、准确 地从这些数据中 提取信息，以便 降低成本、优化 就诊流程和提高 医院工作效率， 已成为数字化医 院建设的内在原 动力。 激增的数据资源 背后隐藏着许多 重要的、有价值 的信息。 实例介绍实例介绍 解决HIS中存在的“数据丰富， 但信息贫乏”的实际情况。 提高利用水平，满足医院管理需要。 反映出大量数据之间的关系与差异。 对HIS中产生的海量数据进行科学 的分析处理。 实例

3、介绍实例介绍 vHIS功能结构功能结构 按照HIS功能的特点，HIS可划为以财务为核心的医院管理信 息系统和以病人为中心的临床信息系统。 医院信息系统 （HIS） 门诊管理急诊管理住院管理药品管理病案管理 门诊诊疗 急诊诊疗 住院诊疗 财务管理医务管理行政管理查询统计远程医疗 医学影像存档与通信系统(PACS) 实验室信息系统(LIS) 放射信息系统(RIS) HIS功能结构图功能结构图 内容大纲内容大纲 实例介绍实例介绍1 体系结构体系结构2 模型构建模型构建3 3 数据仓库实现数据仓库实现4 4 联机分析处理联机分析处理3 5 医院数据仓库应用医院数据仓库应用4 6 体系结构体系结构 v基

4、于基于HIS的医院数据仓库体系结构的医院数据仓库体系结构 医院数据仓库建设中存在一个关键的争论就是如何规划数据 仓库的结构。 一种观点认为应该采用“自顶向下”的整体方法，一次性地 创建整个数据仓库。这种方法不适应中国的医疗界现状。大 多数医院并没有配置完整的IT系统，无法一次性完成整体创 建。此外，这种方式也无法适应未来的业务调整。 另一种是“自底向上”的观点，认为可将各种无关的、迥异 的数据集市装配成企业级数据仓库。这种方法比较适合医院 目前的现状。 体系结构体系结构 v基于基于HIS的医院数据仓库体系结构的医院数据仓库体系结构 医院数据仓库涉及到HIS中业务数据的抽取、转换、装载、数 据存

5、取、元数据管理、查询、报表、分析工具和相应的开发 方法。 体系结构体系结构 v基于基于HIS的医院数据仓库体系结构的医院数据仓库体系结构 医院数据仓库体系结构医院数据仓库体系结构 门诊管理 系统 药房管理 系统 住院管理 系统 数据抽取、净 化、载入 元数据 客户端数据展现 客户端分析报表 和报告 客户端信息发布 ETL过程 数据质量检查 调度控制日志 出错处理回溯 数据文件交换 PDM 数据仓库监控运行管理 备份与恢复 元数据管理 内容大纲内容大纲 实例介绍实例介绍1 体系结构体系结构2 模型构建模型构建3 3 数据仓库实现数据仓库实现4 4 联机分析处理联机分析处理3 5 医院数据仓库应用

6、医院数据仓库应用4 6 模型构建模型构建 v多维数据模型多维数据模型 多维数据模型(又称数据立方体)是数据的集合，并将这些数 据组织、汇总到一个由一组维度和度量值所定义的多维结构 中，使得用户可以从不同的角度(维度)、通过不同的度量值 来观察分析所关心的事实数据，逐步摆脱了对固定报表的依 赖。 例如，在分析医院门诊量情况时，决策者感兴趣的对象有时 间、科室、职业和门诊量，可以把时间、科室和职业作为维， 门诊量作为度量。这样，决策者可以了解某科室某时间段某 职业病人的门诊人次。 模型构建模型构建 v主题域分析主题域分析 医院数据仓库可面向多种主题，进行多方面开发。确定HIS中 哪些数据对决策有帮

7、助的关键是进行主题域分析。 根据主题域确定业务主题和维度。 模型构建模型构建 病人构成病人构成 分布分布 时间维时间维 地区维地区维 职业维职业维 年龄维年龄维性别维性别维 v主题域分析（病人构成分布主题）主题域分析（病人构成分布主题） 疾病维疾病维 模型构建模型构建 v主题域分析主题域分析 主题域主题域业务主题业务主题维度维度 病人治疗方案时间、科室、医生、医嘱、处方、治疗效果等 病人分布 时间、科室、地区、职业、年龄、性别等 账单门诊账单时间、科室、病人身份、费用类别、病人来源等 住院账单时间、科室、病人身份、费用类别、病人来源等 处方药品采购 时间、药房、药品、供应商、采购员等 药品销售

8、 时间、药房、药品、病人、处方、医生等 医院数据仓库部门主题分析医院数据仓库部门主题分析 模型构建模型构建 v 维度建模技术维度建模技术 维度建模是数据仓库建模的特殊规范，它是经常应用于数据 仓库的一种逻辑设计技术。与之对应的是数据库建模中的实 体-关系（E-R）模型。 该技术试图采用某种直观的标准框架结构来表现数据，并且 允许进行高性能存取。 在医院进行多维数据分析发现，医院的各类人员正是从医生、 病人、药品维度等理解业务的，这种模型充分反映了用户眼 里所认可的业务。 模型构建模型构建 v设计事实表和维表设计事实表和维表 根据不同的分析主题，确定描述各个主题中可用于分析与决 策支持的相应指标

9、，即多维数据模型的事实表。 根据各个指标的约束因素，确定多维数据模型的各个维。 事实表是多维数据模型的核心，它存放决策者关心的实际业 务数据以及多个维度表的键值，这些键的组合构成事实表的 主键。 维度表存放了维的键值及描述键值的其它非健属性。 模型构建模型构建 v 构造多维数据模型（星型模式，病人分布主题为例）构造多维数据模型（星型模式，病人分布主题为例） 病人构成事实表病人构成事实表 时间代码 地区代码 性别代码 职业代码 年龄代码 疾病代码 病人数量 时间维时间维 *时间代码 时间（年、季度、 月、周、日） 性别维性别维 *性别代码 性别 疾病维疾病维 *疾病代码 疾病名称 疾病类别 地区

10、维地区维 *地区代码 地区名称 职业维职业维 *职业代码 职业类别 年龄维年龄维 *年龄代码 年龄 年龄范围 年龄描述 模型构建模型构建 v 构造多维数据模型（雪花模式，医疗业务主题为例）构造多维数据模型（雪花模式，医疗业务主题为例） 医疗业务事实表医疗业务事实表 病人代码 医疗业务代码 账单代码 处方代码 床位代码 诊疗时间 时间维时间维 当前日期 日序号 月序号 年序号 处方维处方维 处方代码 药品名称 账单维账单维 账单代码 病人代码 床位维床位维 床位代码 床位位置 床位占用事实表床位占用事实表 床位代码 病人代码 病人维病人维 病人代码 病人姓名 医疗业务维医疗业务维 医疗业务代码

11、医疗业务名称 资金流动事实表资金流动事实表 账单代码 病人代码 病人流动事实表病人流动事实表 病人代码 挂号时间 取药时间 内容大纲内容大纲 实例介绍实例介绍1 体系结构体系结构2 模型构建模型构建3 3 数据仓库实现数据仓库实现4 4 联机分析处理联机分析处理3 5 医院数据仓库应用医院数据仓库应用4 6 数据仓库实现数据仓库实现 v技术方案技术方案 数据透视 表服务 数据仓库数据仓库 框架框架 数据转换数据转换 服务服务DTSDTS 在线分析服在线分析服 务务(Analysis(Analysis Services Services SQL Server数据数据 仓库组件仓库组件 采用SQL

12、 Server 2000 实现HIS数据仓库 知识库知识库 数据仓库实现数据仓库实现 v开发数据仓库环境的四个相互分离的独特构件开发数据仓库环境的四个相互分离的独特构件 操作型源系统操作型源系统即HIS、PACS等系统。 数据聚集环节数据聚集环节主要是清理建立一致维度，如病人维度、医生 维度、时间维度等。 数据展示环节数据展示环节主要是确定面向主题的数据集市，如挂号业务 和处方业务等，通过一致的维度集成各个数据集市。 数据存取工具数据存取工具主要是各种分析报表和数据挖掘，如数据透视 服务、Web查询等。 数据仓库实现数据仓库实现 1 创建数据准备区。数据 准备区的创建可以采用 SQL Serv

13、er2000中的 数据库与表创建工具实 现。 3 从业务系统提取数据。 在SQL Server2000中 可以使用Transact- SQL， DTS、分布式查 询、命令行应用程序、 BCP实用工具及BULK Insert语句和ActiveX 脚本实现数据的提取。 2 创建数据仓库。数据仓 库的创建同样可以采用 SQL Server2000中的 数据库与表创建工具实 现。 4 清理和转换数据，完成 数据加载。在SQL Server2000中可以使 用Transact-SQL， DTS、命令行应用程序 及ActiveX脚本实现数 据的清理和转换。可以 使用Transact-SQL， DTS和BC

14、P实现数据的 加载。 v数据仓库物理实现数据仓库物理实现 数据仓库实现数据仓库实现 应用实施应用实施 ETL过程过程 确定物理模型确定物理模型 确定逻辑模型确定逻辑模型 分析应用需求，提供数据服务分析应用需求，提供数据服务 利用DTS工具，子系统数据通过 抽取转换加载到仓库中 面向医院某个业务主题建立物理数据库 业务主题分析，构建事实表和维表。业务主题分析，构建事实表和维表。 v数据仓库实现流程分析数据仓库实现流程分析 内容大纲内容大纲 实例介绍实例介绍1 体系结构体系结构2 模型构建模型构建3 3 数据仓库实现数据仓库实现4 4 联机分析处理联机分析处理3 5 医院数据仓库应用医院数据仓库应

15、用4 6 联机分析处理联机分析处理 v多维数据集的联机分析处理多维数据集的联机分析处理 基于多维数据集的OLAP是将数据想象成多维的立方体，通过 对多维数据集进行切片、切块、聚合、钻取、旋转等一系列 操作，进行数据剖析，使用户从多种维度、多个侧面或多种 数据综合度查看数据，掌握数据背后蕴含的规律。 联机分析处理联机分析处理 v数据切片数据切片 在科室维中选择“消化内科”，则可形成在科室维上的数据 切片，显示消化内科各年的病人分布情况。如果科室维取值 为“消化内科”，时间维取值为2003年第二季(Q2)，则得到 一个数据切块查询语句如下: SELECT measures.病人数量 on colu

16、mns,职业类别. members on rows FROM病人构成分布WHERE (时间.2003. Q2,科室.消化内科) 联机分析处理联机分析处理 v数据切块数据切块 查询结果显示2003年第二季度消化内科的各职业病人分布情 况。若对更多的维进行切块，则在WHERE后面的条件中增加 维设置，从而完成更复杂的查询需求。 联机分析处理联机分析处理 v数据钻取和数据聚合数据钻取和数据聚合 维度是具有层次性的，如时间维度层次结构的顶层可以是年， 下一层是季度，然后是月、周，最后位于层次结构底层的是 日。 维度的层次实际上反映了数据的综合程度。数据钻取就是从 较高的维度层次下降到较低的维度层次上来

17、观察多维数据。 联机分析处理联机分析处理 v数据钻取和数据聚合数据钻取和数据聚合 科室科室第第1季度季度第第2季度季度第第3季度季度第第4季度季度 消化内科1264138715121226 呼吸内科105513269171265 表1 2008年各季度各科室病人分布情况 表2 2008年各季度各月各科室病人 科室科室第第1季度季度第第2季度季度第第3季度季度第第4季度季度 1月2月3月4月5月6月4月5月6月4月5月6月 消化 内科 367403494517483387467530515462397367 呼吸 内科 303415427465487375353286278390412473 联

18、机分析处理联机分析处理 v数据钻取和数据聚合数据钻取和数据聚合 表1显示了每年每季度各科室的病人分布情况，层次是季度， 如果选择时间维向下钻取，得到表2，显示每年每季度每月各 科室的病人数量。 数据聚合是数据钻取的逆操作，是对数据进行高层次综合的 操作。如由表2选择时间维向上聚合，可得到表1。 联机分析处理联机分析处理 v数据旋转数据旋转 数据旋转。数据旋转改变维度的位置关系，使决策者可以从 多角度来观察。如将横向的时间维和科室维进行交换，从而 形成横向为科室、纵向为时间的报表。 内容大纲内容大纲 实例介绍实例介绍1 体系结构体系结构2 模型构建模型构建3 3 数据仓库实现数据仓库实现4 4 联机分析处理联机分析处理3 5 医院数据仓库应用医院数据仓库应用4 6 医院数据仓库应用医院数据仓库应用 v病人结构分析病人结构分析 可以按照性别、年龄、文化程度等对病人进行分类，根据每 项分类，系统将对病人的经济状况、需求特征和购买行为进 行分析，从而得到不同性别、不同年龄、不同文化程度病人 的经济水平、需求状况及主要医疗服务类型等信息。 根据这些信息，医院管理者可以分析病人差异对医院收益的 影响，帮助医院进行市场定位、确定营销策略，从而使医院 的经营活动更具主动性和目的性。 医院数据仓库应用医院数据仓库应用 v资金流