1、医院大数据有效利用与分析方法医院决策支持系统存在的问题我国医院决策支持系统还处于刚刚起步阶段，无论与其它行业还是医院其它信息系统相比，都还比较滞后，主要存在以下问题：一是信息内容不全面。不能在一个系统中全面展示管理者所需的所有信息，管理者往往要通过不同系统去调阅需要的数据，而且由于统计途径和方法不同，有些信息甚至相互矛盾，影响管理者决策。二是信息展现不直观。缺乏人性化的信息集成展现功能，不能按使用者的身份展现其更关注的信息，往往是千人一面，阅读效率比较低，特别缺乏仪表盘以及关键业绩指标等新型展现工具。三是挖掘分析不深入。系统仅是对日常事务的查询和统计处理，缺乏对统计信息进行深入挖掘、内在相关性
2、和发展预测分析，医院管理决策还是凭经验和定性分析为主，影响了决策工作的效率和有效性。四是评价体系不健全。缺乏对组织或个人的有效评价体系和工具，往往都是凭领导印象或片面指标（如经济、论文或成果）来评价一个组织或个体的业绩，缺乏客观性。五是基础信息不到位。目前医院信息系统建设还不够全面，特别缺乏全过程的信息化管控，主索引和数据标准化等对决策支持系统起着非常重要作用基础条件还不够具备。临床数据挖掘难点临床数据挖掘最难的还是基础数据的完备性，缺乏有效的基础数据，数据挖掘是没有太大意义的。如果要用于临床决策支持，还需要有完善的临床知识库；如果用于综合绩效评价，还要有评价体系。符合数据挖掘的基础数据主要要
3、具备三个条件，一是数据要全面；二是数据要准确；三是数据要标准。由于医疗信息的复杂性，特别是临床医生工作量很大，自然语言的表达要求与数据挖掘的结构化要求就产生很大的矛盾。这几年不少从事电子病历的厂商付出了不少努力，特别是致力于临床数据中心的构建，但目前还没有看到特别成功的案例。有些医院在尝试做医疗基础数据到语义数据的转换，再针对语义数据挖掘。当你想深入挖掘和分析后，就会发现基础数据的不完善严重影响了项目的进展和应用。因此，陈金雄主任总结指出，符合决策支持的基础信息系统应具备以下几个条件：一是要全方位，从业务领域上看，数字化医院应能够对医院所有的业务领域进行数字化处理和管理，从管理对象上看，应包括
4、病人、工作人员、资产、科室、成果、论文等所有对象。二要全过程，以病人为中心，对患者实现全程数字化服务；以医嘱为核心，对诊疗实现全程数字化处理；以管理为导向，对对象实现全程数字化管控。三要可管理，就是能够对所管理的对象和产生的数据进行有效管理，核心是要建立主索引和数据中心。四要标准化，系统所用的术语、代码遵循国际和国家和军队标准，引进的软件系统必须符合国家统一的技术标准，甚至医院内部的病人 ID 号也应尽量采用统一的代码如身份证号码等，以便信息能够方便的交换和共享。大数据核心在于分析和利用大数据的核心在于如何充分利用和分析，医院系统的数据类型太多，结构化数据和非结构化数据混在一起，筛选和抽取也是
5、一大难题。陈金雄主任指出，BI 不可能面面俱到，要先抓住一些关键业务需求的主题，同时它又是基础数据比较好的，然后逐步扩展。朱东则强调，非结构化数据处理的核心在语义分析和逻辑模式识别。朱东认为 CIO 应该有一张知识地图。在这个地图中企业管理的知识部分，从内容角度一般涉及：战略管理、计划与预算的控制与分析、业务统计与分析、财务管理、人力资源管理、风险管理、质量管理、产品与服务的策划与研发、营销与销售、生产与运营、服务、供应链管理、产品管理、项目管理、客户管理、供应商管理、资产与设备管理、信息系统管理、职能部门协同绩效管理等各个领域。在上述的每一个领域里，管理上有一些比较好的方法。通过积累现有应用情景下的各种数据、分析主题，然后总结出行业模式和解决方案的做法，好多年以前 SAP、Oracle、IBM 等企业就在做了，但一直进展不大，原因在于如果不了解管理的规律，只纠结于一些具体的图形、报表和带有强烈个性色彩具体的应用场景，那么设计出来的产品就难以在各种情形下应用。所以，要想让管理者眼睛发亮，就必须掌握管理的规律和方法，这是 BI 得以应用的根本途径。
