医疗产业发展视角下数据挖掘技术在医院信息分析中的应用

　　[摘 要]数据挖掘技术已经成为医疗产业发展的重要组成部分，提高了医院的医疗水平。文章通过对数据挖掘技术在医院信息分析中的应用过程，研究其在医院信息分析中的应用，以期优化医疗资源，提高医院的服务质量。

　　[关键词]数据挖掘;医院信息分析;医疗产业

　　1 数据挖掘技术的概念

　　数据挖掘技术是一种数据处理的技术，是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中、人们事先不知道又潜在有用信息和知识的过程[1]。

　　2 数据挖掘技术在医院信息分析的应用过程

　　(1)确定挖掘对象。在进行数据挖掘的过程中最先应该明确挖掘的目标，确认挖掘的对象，虽然不能预测数据挖掘的最终结果，但是要有预见性，为进行数据挖掘而挖掘数据。

　　(2)准备数据。在选择数据前，要搜索出全部合适的进行挖掘的数据。在选择时，要挑选出重要的数据源，来满足数据挖掘的需要。并在选择数据后，采用数据的预处理对所挖掘的数据进行净化，处理数据中冗余缺失的信息，来保证挖掘模型的完好性。在明确挖掘对象之后，需要在与挖掘对象有关的内部外部的数据中搜索适合挖掘的数据。在选择数据的过程中，要根据数据挖掘需要，区分数据挖掘中哪些数据源是重要的数据，来保证挖掘适合的数据应用。

　　(3)建立模型。建立模型是数据挖掘算法的关键步骤，在挖掘过程中的关键是将准备好的数据进行转化，它被转化为适合挖掘算法的分析模型。该模型是从数据分析构建的，首先选择模型的变量，其次从原始数据构建新的预测，再次从数据中选择子集或样本来构建模型，最后进行变量转换和更改变量，与其所构建模型的算法一致[2]。

　　(4)数据挖掘。对所得到的经过转化的数据进行挖掘，一般由挖掘工具自动完成。

　　(5)分析结果。结果分析是数据挖掘的一个重要环节，在数据挖掘的结果出现后，利用可视化技术将结果显示得更加清晰，并对其进行解释和评估，更加有利于达到预期的目标。

　　(6)知识应用。在数据挖掘的结果得到管理人员的认可后，才可以进行实际的应用。并将挖掘所得到的结果充分运用到信息系统当中，才能够有效地应用在实际的管理上，应用在医院工作中。将数据挖掘结果与医学知识相结合，选择最佳模型，评估并获得新知识。将知识应用于医学研究和医院管理，发挥主导作用[3]。

　　3 数据挖掘技术在医院信息分析中的应用

　　(1)分析病人费用构成。国家对药占比有着严格的要求，如何确定该部门发出的处方是否超过药物的百分比。这需要在数据仓库内进行一段时间的分析，包括手术、治疗和医院检测的费用。分析每位患者的成本结构，并有针对性地管理成本，让患者的费用构成比例更加合理，有效控制医院的药占比。

　　(2)分析同期费用对比。该功能比较和分析各部门或地区在不同时间维度的各种费用，以各种专业报告和观点的形式向医院管理者报告，以及收入增加或减少的原因。例如，在各个部门和病房中，药物恢复时间的趋势在过去五年中已经改变，并且需要改变原因，促进有利因素和减少不良因素。

　　(3)分析病人整体结构。分析住院门诊住院患者的区域分布、性别分布、身份分布、职业分布、年龄分布等，以及来自不同地区、性别、年龄、身份和职业的患者。有关医院管理人员的信息，对经济状况的了解，所需的主要医疗服务类型以及患者差异对医院收入的影响。可以针对不同类型的患者采取若干措施以改善服务质量，增加门诊病人和住院人数[4]。

　　(4)分析医疗工作量影响因素。医疗工作量的一个重要指标就是收治的患者量，针对不同的情况来有效地分析医疗工作的影响因素，其主要目的是找出其中最主要的原因，更有根据地进行管理和决策，通过数据挖掘对院内整体患者量进行分析，提高医院的经济效益和社会效益。

　　(5)分析病人就诊时间。为了合理配置医疗设施，对人力资源进行合理配置，可以充分利用病人发病存在季节性的特征，利用数据仓库分析每个月门诊人数、住院人数、病床周转率。建立一个灰色预测模型，通过数据挖掘来预测下一时期的门诊和住院病人就诊[5]。根据预测信息，医院管理人员可以采取适当的措施，以确定决定结束或开发医疗服务项目的最佳服务项目时间表。

　　(6)分析科室的综合评价。运用数据挖掘技术在数据仓库中对医院的各个科室针对临床工作的效率、临床诊疗的质量、综合管理水平等方面的分析与評估，找到存在的问题，采取有效措施，提升科室的总体水平。

　　(7)分析效益成本。该功能汇集来自数据仓库中的各种系统，例如财务系统、仓储系统、采购系统等数据，真实地了解医院运营状况，以及提高医院经济效益的医院费用，全面分析利益状况[6]。例如：通过分析减少药物库存量并加速资金周转分析每种药物库存的时间动态，医院中的各种药物，对医院资金运作进行财务分析，了解医院财务状况和资金流，并在数据挖掘中使用基于循环和固定的比率方法，分析医院资金的增长率，曲线拟合用于预测未来现金需求，这为促进投入决策和有效资源分配提供了基础。

　　(8)分析医护人员信息。数据挖掘技术的关键步骤是数据的预处理，收集的数据庞大，所以需要经过预处理，通过数据的预处理，记录每名医务人员的学历、职称、经历等相关工作信息，可以针对每个医院不同的情况来制定对医务工作者的评价标准，把患者所选择的评价进行汇总并转换为每名医务工作者的评价分值，计算出总体分数，这样能快速提高医疗服务的整体水平，有效提升整体的医疗服务水平[7]。

　　4 展望

　　数据挖掘技术在医院信息系统中发挥着重要作用，不仅可以提高医院服务质量，还可以提高医院的科研水平和医院效率[8]。随着我国医疗产业不断扩大，必须充分利用数据挖掘在医院信息管理中的优势，医疗服务会更加智能化、人性化，医疗数据信息会更加多样化、全面化。相信数据挖掘的未来以及实用价值将会有更广阔的前景，促进我国医疗产业的发展。

　　参考文献：

　　[1]韩春阳.数据挖掘技术在医院信息管理中的应用分析研究[J].电子制作，2014(6)：28-29.

　　[2]李文萱.数据挖掘技术在医院信息系统中的应用研究[J].中国管理信息化，2018(4)：78-79.

　　[3]唐杰.数据挖掘在医院信息化管理中的应用[J].网络与信息工程，2016(16)：98-99.

　　[4]曾雪峰.计算机数据挖掘技术开发及其在档案信息管理中的运用研究[J].科技创新与应用，2016(9)：98-99.

　　[5]陈郁韩.数据挖掘技术在医院管理中的应用[J].中国医学装备，2014(11)：18-19.

　　[6]梁雪霆.数据挖掘技术的计算机网络病毒防御技术研究[J].科技经济市场，2016(1)：102-103.

　　[7]石海波.数据挖掘技术分析医院信息管理[J].信息与电脑，2015(4)：44-45.

　　[8]崔柔刚.数据挖掘技术在医院信息管理中的应用[J].安徽水利水电职业技术学院学报，2014(1)：102-103.

　　作者：于慧

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