數據倉庫是面向主題的、集成的、相對穩定的、反映歷史變化的數據集合，用于經營管理中的決策支持。建設一個提升醫院運營能力的數據倉庫，對于提高醫院管理決策水平，加快醫院科研進程，提高醫院診療水平和教學質量，提升醫院的品牌服務能力，都將產生深遠的影響。

　　本文引自《中醫正骨》 雜志是國家中醫藥管理局主管、中華中醫藥學會和河南省正骨研究院(原河南省洛陽正骨研究所)聯合主辦、國內外公開發行的國家級中醫骨傷科學術性期刊。

　　1 數據倉庫技術簡介

　　1.1 數據倉庫的定義：數據倉庫是面向主題的、集成的、相對穩定的、反映歷史變化的數據集合，用于經營管理中的決策支持。其根本特點是依據數據庫、基于主題的集成數據的物理存放。數據倉庫技術基于數據庫技術，是隨著人們對高度積累的海量數據進行數據分析或科學預測而逐漸形成的。

　　1.2 數據倉庫的兩類分析工具：在數據倉庫基礎上有兩類分析工具—OLAP(On Line Analytical Processing)和DM(Data Mining)。OLAP側重于對數據倉庫中的數據進行多層面、多角度的分析處理，而DM

　　則側重于對數據倉庫的數據中蘊涵的未知規律進行深層挖掘。從技術上看，兩者都可以用來發現和總結規律，OLAP是通過驗證某些猜想來發現規律，而DM是通過數據來找尋隱含的未知規律。

　　2 數據倉庫建設背景

　　近年來，隨著醫療市場的激烈競爭，醫院管理已逐步從傳統經驗型向科學量化管理方向發展，特別是醫院的重大決策需要科學數據分析作為依據。建設一個提升醫院運營能力的數據倉庫，不但有效地支撐醫院管理決策，而且對加快醫院科研進程，提高醫院診療水平和教學質量，提升醫院的品牌服務能力，都將產生深遠的影響。

　　3 數據倉庫建設過程

　　3.1 確定主題：數據倉庫中數據的組織是面向宏觀分析主題的，可以說，主題定義的過程就是數據倉庫模型建立的過程，確定主題是數據倉庫建設的首要目標。

　　3.2 數據準備：①根據確定的主題，確立相應的數據結構，在數據倉庫中建立相關的事實表和維度表，并對數據倉庫中相關表的連接作出相應的取舍;②對來自于HIS系統和其它外部數據源的數據進行ETL處理—數據抽取(Extract)、轉換(Transform)和裝載(Load)。

　　3.3 建立模型：基于醫院業務運行機制，利用數據挖掘(DM)工具提供的算法，將其應用于數據倉庫中的數據，選取相應的參數，生成相應的主題模型。

　　3.4 演化模型：利用OLAP工具，基于不同的參數，對生成的同一主題的不同模型進行比較和評估。首先確立一個相對最優模型，用業務語言加以解釋;然后采用迭代的軟件工程方法反復修改相對最優模型，直到建立滿意的模型為止。

　　3.5 運用模型：建立數據倉庫的最終目的是從數據倉庫中挖掘知識，總結規律。通過運用模型，從數據倉庫中找到一些知識和規律，有效支撐醫院管理決策。

　　4 數據倉庫實現的主要功能

　　4.1 患者構成分析：該功能可以分析醫院門診、住院患者的構成，以便有針對性地采取措施來提高服務質量，從而增加門診量和住院收容量。

　　4.2 就診時間分析：該功能可以分析門診患者的各個就醫環節的時間分布，分析患者的就醫瓶頸，以便能針對這些瓶頸采取措施來減少患者的就診時間。

　　4.3 醫藥費用構成分析：該功能可以分析整個醫院、各個科室乃至每個醫生的患者醫藥費用構成，有針對性地采取措施來控制藥品費用比例。

　　4.4 單病種分析：該功能可以對單病種進行分析，包括對單病種的費用、住院天數、治療方案等進行分析，以便醫生能及時總結經驗，找出最佳治療方案，即縮短了患者的就診時間，又減輕了患者的負擔。

　　4.5 成本效益分析：該功能可以把各個不同系統的數據集成到數據倉庫中，對醫院的成本效益情況進行全面分析，挖掘醫院業務利潤的變化規律，真正把握醫院經營狀況，提高醫院的經濟效益。

　　5 小結

　　數據倉庫是諸多學科相互交叉、綜合應用的技術。數據倉庫系統已經成為現代醫院必不可少的基礎設施之一，它是現代醫院運營支撐體系的重要組成，是醫院面對激烈競爭的醫療市場作出迅速響應的有力保障。

　　參考文獻：

　　[1] 樊同科,陶紫瓊.數據倉庫技術及其在醫院信息系統中的應用[DB/OL].電腦知識與技術,2009.

　　[2] 陳金雄,劉雄飛,王慶森.醫院數據倉庫的設計與實現[DB/OL].醫療衛生裝備,2004.