1、数据挖掘 与医院信息利用,医院统计专业委员会 刘丽华 2014年12月1日,数据挖掘与医院信息利用,一、数据挖掘的意义 二、数据挖掘示例 三、核心指标导航,-任何一个业务领域在日常运营中都将产生海量的原始数据 -这些数据只有在需求驱动下，经过筛选、抽取、梳理、归纳、重组、标化并报告或发布，才能成为信息 -这些信息经过挖掘,成为有用的知识。,一、数据挖掘的意义,1.数据不等于信息,大趋势一书的作者在书中写到：科学的决策不是所谓“眉头一皱便能计上心来”。古代有“军师、谋士”，二战时期又出现了“智囊团”，进入知识经济时代，近20年产生的信息总和是有人类历史以来的20倍！决策面临着信息重负,2.海量信
2、息与决策,一、数据挖掘的意义,业务人员和管理人员每日都面临信息重负！ 常见病种：8000多种 常见术种：5000多种 常用药品：8000余种类 医用材料：近10万条目 实验室数据：几十万条 新业务技术：不断更新 时间数据：接诊、会诊、开台、给药、抢救 进入大数据时代更需要以数据和信息为主体的循证决策支持。,数据战争，就是未来之争！ 数据兴则企业兴，数据强则企业强！ 数据治国：足够多的眼睛，将使所有的错误无所遁形！,3.医疗是复杂的大数据运营体,一、数据挖掘的意义,信息化管理,信息系统建设,信息资源利用,统计分析应用,功能规范-统筹性,流程规范集成性,一、数据挖掘的意义,5. 医疗卫生信息化20
3、06年中国“IT两会”称医疗卫生信息化是“最后一座行业信息化金矿”。如何才能展露“金矿”的矿脉走向，使其在承载医疗核心业务的同时，降低医疗成本、减少医疗问题、提高医疗质量、优化资源配置、促进循证决策，发挥信息财富的作用?,一、数据挖掘的意义,6.医院信息系统庞杂、发展迅速,3.患者服务系统,1.临床信息系统,2.ERP系统,6.决策支持系统,5.办公自动化系统,4.楼宇职能系统,1.临床信息系统,一、数据挖掘的意义,7.国家信息化体系(NIS)六个要素： 信息资源开发利用（核心位置）; 信息化网络； 信息技术的应用； 信息技术和产业； 信息化人才队伍； 信息化的政策、法规、标准；,信息资源的开
4、发利用是信息化首要任务！,一、数据挖掘的意义,-早在1997年，国务院信息化工作领导小组组长邹家华副总理就指出：,信息资源的开发利用是信息化的核心内容,也是我国信息化建设的薄弱环节。,当前国家信息化建设的重要任务中，要把信息资源开发利用放在第一位。,把信息资源放在第一位,并不等于说中国的网络很发达了，而是相比之下，我们在信息资源的开发利用方面更显得薄弱。,一、数据挖掘的意义,我国科学家在196次香山会议上尖锐指出：中国是一个数据大国，但不是数据强国，遍及在各领域的海量数据不能有效利用现象十分突出！中国一位院士提出“信息高速公路”该降温了。如果整天炒信息高速公路, 会给人一个概念,信息化就是建信
5、息高速公路,这对中国来说是不适合的！著名的美国数据仓库之父William说：我们花了二十多年的时间把数据放到计算机里，现在到了该把它拿出来的时候了！,一、数据挖掘的意义,8.发达国家信息资源体系建设建立了较完善的-理论体系-政策法规体系-管理应用体系数字鸿沟在不断拉大！,一、数据挖掘的意义,9.我国卫生信息资源开发利用策略,引导IT模式向IR模式转变 加强卫生信息资源体系建设 促进卫生信息标准体系建设 深入开展数字化医院信息资源开发研究,一、数据挖掘的意义,10. 患者诊疗全过程的信息相互关联、交织、作用,一、数据挖掘的意义,现有业务数据分析利用 大数据分析方法探讨 为政策、决策提供依据 为进
6、一步研究提供线索,一、数据挖掘的意义,数据挖掘与医院管理统计,一、数据挖掘的意义 二、数据挖掘示例 三、核心指标导航,二、数据挖掘示例,数据挖掘（Data Mining，DM）又称数据库中的知识发现（Knowledge Discover in Database，KDD），是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题。所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值信息的过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的规律，帮助决策者调整策略，减少风险，做出正确的决
7、策。,（一）数据挖掘方法,二、数据挖掘示例,数据挖掘过程由三个阶段组成：数据准备、数据挖掘、结果表达和解释。数据挖掘可以与用户或知识库交互。通过提取海量数据，通过关联、聚类、演变等分析，发现有用的信息，对未来做出科学预测。可将其比喻成从矿山中寻找黄金。数据挖掘是一项多学科技术；需要多种复合型人才和专业人才组成的团队来完成。,（一）数据挖掘方法,二、数据挖掘示例,数据挖掘图示,数据挖掘步骤,二、数据挖掘示例,数据挖掘步骤图示,二、数据挖掘示例,常用数据挖掘方法：关联分析( Association Analyze) ；分类( Classifcation)；聚类( Clustering)；预测( P
8、rediction)；估计( Estimation)：描述性分析(Description Analyze) 目前主要的数据挖掘工具SAS/EM( Enterprise Mining).SPSS的Clementie和KXEN公司的KXEN挖掘工具。,（一）数据挖掘方法,解放军总医院标准化体系 2000余条标准要素,1.以患者服务为核心,标准化运行管理目标：提高质量、保障安全、同质同效服务,2.以诊疗活动为主线,3.以流程环节为焦点,二、数据挖掘示例,（二）医院信息系统数据挖掘实例以医院标准化运行数据挖掘为例,1. 管理需求,数据源,基于各类信息系统，依据标准监测考评需求，梳理整合数据源层数据,数
9、据整合层,用户展现层,动态 预警展现 短信通知 屏幕提示 声光报警 .,ODS,2. 系统设计,二、数据挖掘示例,（二）医院信息系统数据挖掘实例,二、数据挖掘示例,3.数据源,以病人为中心的临床信息系统,3.数据源,（二）医院信息系统数据挖掘实例,二、数据挖掘示例,电子病历的数据 病历概要 体检记录 门（急）诊病历记录 住院病历记录 会诊与转诊记录 登记与报告记录 诊疗提供方记录,以电子病历为核心的基础数据,（二）医院信息系统数据挖掘实例,3.数据源,二、数据挖掘示例,系统关联性 流程连续性 操作时效性 内容约束性,医疗与运营信息,相互关联、交互、作用,3.数据源,（二）医院信息系统数据挖掘实
10、例,以ERP为核心的医院人财物运营数据,二、数据挖掘示例,（二）医院信息系统数据挖掘实例,4.基于患者服务标准的主题数据集设计,二、数据挖掘示例,以住院病人标准化 运行管理为例,二、数据挖掘示例,5.构建数据环境：将传统的面向应用的数据环境提升为面向主题数据环境,使其具有集成性、系统性和一致性的。,（二）医院信息系统数据挖掘实例,二、数据挖掘示例,基于HIS及其 他业务系统 建立ODS统计 信息资源库,6.动态数据的静态转储：每日凌晨启动转储机制,（二）医院信息系统数据挖掘实例,二、数据挖掘示例,（二）医院信息系统数据挖掘实例,目前完成了420个指标的标准化设计和规范化描述,7.数据标准化设计
11、,二、数据挖掘示例,外部特征规范描述,分类体系,编码体系,不同类别的数据集,组织方式规范描述,内部元素规范描述,二、数据挖掘示例,8.数据展现设计,2013年6月全院 “十率X”运行情况,目录名称：十率X,路径：全院5个临床部55个科室119个病区临床医生病人,下探,上卷,平均住院日24小时重返率% 药费比%抗菌药物使用率 满意率%患者满意率员工满意率 感染率%病原学送检率 收益率% 会诊及时率%急会诊及时率常规会诊及时率 不良事件发生数不良事件报告率非预期二次手术 住院死亡危重率 诊断符合率%入出院第一诊断符合率 医疗文书合格率%甲级病案率环节病历核心制度落实率 床位使用率%,平均住院日24
12、小时重返率% 药费比%抗菌药物使用率 满意率%患者满意率员工满意率 感染率%病原学送检率 收益率% 会诊及时率%急会诊及时率常规会诊及时率 不良事件发生数不良事件报告率非预期二次手术 住院死亡危重率 诊断符合率%入出院第一诊断符合率 医疗文书合格率%甲级病案率环节病历核心制度落实率 床位使用率%,2013年6月各临床部 平均住院日,目录名称：十率X,下探,上卷,2013年6月内科临床部血液科 平均住院日,目录名称：十率X,平均住院日24小时重返率% 药费比%抗菌药物使用率 满意率%患者满意率员工满意率 感染率%病原学送检率 收益率% 会诊及时率%急会诊及时率常规会诊及时率 不良事件发生数不良事
13、件报告率非预期二次手术 住院死亡危重率 诊断符合率%入出院第一诊断符合率 医疗文书合格率%甲级病案率环节病历核心制度落实率 床位使用率%,上卷,下探,2013年6月内科临床部血液病科各病区平均住院日,目录名称：十率X,平均住院日24小时重返率% 药费比%抗菌药物使用率 满意率%患者满意率员工满意率 感染率%病原学送检率 收益率% 会诊及时率%急会诊及时率常规会诊及时率 不良事件发生数不良事件报告率非预期二次手术 住院死亡危重率 诊断符合率%入出院第一诊断符合率 医疗文书合格率%甲级病案率环节病历核心制度落实率 床位使用率%,上卷,下探,目录名称：十率X,2013年6月内科临床部血液病科一病区出
14、院患者,平均住院日24小时重返率% 药费比%抗菌药物使用率 满意率%患者满意率员工满意率 感染率%病原学送检率 收益率% 会诊及时率%急会诊及时率常规会诊及时率 不良事件发生数不良事件报告率非预期二次手术 住院死亡危重率 诊断符合率%入出院第一诊断符合率 医疗文书合格率%甲级病案率环节病历核心制度落实率 床位使用率%,上卷,您所在位置：首页核心指标十率X 运行信息,访问人次：18 2013-03-25 星期一,资源目录,运行监测 术前监测 手术资质 术前准备 手术室准备 术中监测 手术操作监测 异常情况处理 术后监测 术后复苏 手术记录 术后医嘱 综合信息 手术工作量 手术间利用 手术成本费用
15、 质量与安全,外科楼各手术间各类人员操作时序监测,手术结束,手术结束,手术结束,手术麻醉运行信息,注：本日共开放47个手术间，安排289台手术。,标 准 化 运 行 监 测 与 考 评 信 息 服 务 平 台 Monitoring and Evaluation Information Service Platform of Standardized Operation,运行监测 术前监测 手术资质 术前准备 手术室准备 术中监测 手术操作监测 异常情况处理 术后监测 术后复苏 手术记录 术后医嘱 综合信息 手术工作量 手术间利用 手术成本费用 手术并发症 非预期手术,外科楼01号普外手术间手术
16、安排信息,注：本手术间共安排5台手术。,手术麻醉服务信息,您所在位置：首页核心指标手术麻醉服务信息,访问人次：18 2013-03-25 星期一,资源目录,数 据 环 境,面向统计专业人员的信息应用平台,历史数据 在线调用,高 端 产 品,纵向、横向结构、外部,专题分析 信息服务,非定制输出,OLAP工具,关联与比较,电子台帐,多维分析-信息服务 数据挖掘-知识服务,可操作 语义环境,定制输出,多条件查询 任意区间报表,9.数据分析平台,二、数据挖掘示例,（三）中国重大疾病临床诊疗知识库,二、数据挖掘示例,（二）中国重大疾病临床诊疗知识库,二、数据挖掘示例,二、知识库应用服务设计与研发,（二）
17、中国重大疾病临床诊疗知识库,二、数据挖掘示例,病种筛选,主条件 由病人出院第一诊断确定 四级病种分类体系 分类显示疾病名称、ICD10编码 支持模糊检索,二、数据挖掘示例,二、数据挖掘示例,二、数据挖掘示例,二、数据挖掘示例,数据挖掘与医院管理统计,一、数据挖掘的意义 二、数据挖掘示例 三、核心指标导航,2011年“五率” 平均住院日 药费比 收益率 满意率 感染率,2012年“十率” 床位使用率 会诊及时率 不良事件发生率 入出院诊断符合率 出院病理诊断符合率,2010年：平均住院日（9.98）、药费比（39.84%）,2009年平均住院日为12.07天，药费比为49.27%,三、核心指标导
18、航,2013年度“十率X”核心指标及目标值,三、核心指标导航,四、特别关注,二、2014年1-4月份工作量指标完成情况,三、 2014年1-4月份十率X指标完成情况,11.XX外科,1.完成出色的指标：病原学送检率排名第1，平均住院日、抗菌素药物使用率排名第2； 2.需要关注的问题：住院收治量、科室手术积分、药费比排名第14；非预期再次手术发生4例，但同比减少2例。还需进一步关注收益率指标（排名第13）。,一、医疗资源占用情况,展开病区3个，床位 ：131张，占部7.90%，序次6；实有人员 ：136人，占部7.11%，序次7；缺编13资源变化： 恢复1个病区，36张床,三、核心指标导航,全过程、全要素、全时限,全过程、,目标制订,进度监控,信息导航,目标考评,绩效分配,三、核心指标导航,全过程、全要素、全时限,全要素、,门急诊：医师、处方、诊断、用药,住院：医嘱、病种、术种、用药、质量,医技：科室人员工作量、单机工作量、单机成本,人力资源：编制、岗位、薪酬、流动、绩效,物资管理：采购、出入库、库存、费用、核算,财经管理：预算、现金流、收入、支出、应付,三、核心指标导航,全过程、全要素、全时限,全时限,日报,月报,周报,任意时限查询,三、核心指标导航,谢谢,
