醫(yī)院信息數(shù)據(jù)挖掘研究.pdf

1、目前，我國(guó)大部分醫(yī)院都利用自己的管理信息系統(tǒng)，進(jìn)行業(yè)務(wù)處理和信息管理。但日益增加的海量數(shù)據(jù)，使面向聯(lián)機(jī)事務(wù)處理的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)無(wú)法滿足醫(yī)院管理者的高層次決策分析需求，歷史數(shù)據(jù)浪費(fèi)嚴(yán)重。 通過(guò)與綿陽(yáng)市鹽亭人民醫(yī)院的溝通合作，在該院現(xiàn)有信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，采用自底向上的方法，充分利用醫(yī)院歷史數(shù)據(jù)，完成了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的構(gòu)建、聯(lián)機(jī)分析處理技術(shù)的應(yīng)用、以及數(shù)據(jù)挖掘算法的實(shí)現(xiàn)，為醫(yī)院管理者的決策支持活動(dòng)提供了依據(jù)。 首先進(jìn)行了歷史源數(shù)

2、據(jù)的采集和規(guī)整，構(gòu)建了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)概念模型、邏輯模型，并進(jìn)行了數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換、加載和訪問(wèn)。 其次，基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)底層數(shù)據(jù)，運(yùn)用聯(lián)機(jī)分析處理技術(shù)，建立了醫(yī)院多維數(shù)據(jù)集，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的切片、切塊、鉆取和旋轉(zhuǎn)，完成了醫(yī)院信息的多維數(shù)據(jù)分析。 再次，利用ID3決策樹算法和Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則算法，完成了費(fèi)用主題中病人特征與費(fèi)用金額的決策樹構(gòu)建以及不同費(fèi)用類別間的關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)，并對(duì)FUP增量更新算法進(jìn)行了改進(jìn)，提高了數(shù)據(jù)更新后的挖掘效率。