數(shù)據(jù)挖掘與醫(yī)院管理統(tǒng)計(jì)

疾病預(yù)測(cè)：利用關(guān)注的詞語(yǔ)推斷疾病分布借助大數(shù)據(jù)，讓醫(yī)療衛(wèi)生管理和服務(wù)真正深入人心、體現(xiàn)公益性：公共衛(wèi)生監(jiān)測(cè)

流行疾病追蹤

醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量評(píng)測(cè)1第一頁(yè)，共84頁(yè)。全國(guó)300多地級(jí)市，2870個(gè)區(qū)縣、2558個(gè)商圈的流感陽(yáng)性率預(yù)測(cè)、肝炎、肺結(jié)核、性病、高血壓、糖尿病、乳腺癌、宮頸癌、肺癌、心臟病、艾滋病等10種疾病的活躍度預(yù)測(cè)。流感預(yù)測(cè)參照CDC流感直報(bào)數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)結(jié)果絕對(duì)誤差在5%以?xún)?nèi)的城市占89%。2第二頁(yè)，共84頁(yè)。某天，陜西省搜索“乳腺癌”相關(guān)詞語(yǔ)頻率最高的，是武功縣。

關(guān)注“乳腺癌”的用戶(hù)，同時(shí)最關(guān)注的醫(yī)院，是西安女子醫(yī)院

——這意味著乳腺癌患者、或擔(dān)心患有乳腺癌的用戶(hù)，更傾向于在這兩家醫(yī)院就診？3第三頁(yè)，共84頁(yè)。臨床診療數(shù)據(jù)（1）居民基本信息（人口學(xué)、醫(yī)學(xué)警示、生物學(xué)特征）（2）就診信息（時(shí)間、地點(diǎn)、就診機(jī)構(gòu)、就診原因、預(yù)約、轉(zhuǎn)診）（3）癥狀體征（診斷）列表（4）臨床觀察（項(xiàng)目代碼，結(jié)果代碼）（5）醫(yī)囑（6）實(shí)驗(yàn)室檢查（7）用藥列表（8）醫(yī)療質(zhì)量（管理用）（9）統(tǒng)計(jì)指標(biāo)（管理用）4第四頁(yè)，共84頁(yè)。其他健康數(shù)據(jù)1.覆蓋全人口的出生登記信息系統(tǒng)（1）

整合公安部《新生兒出生登記》、國(guó)家衛(wèi)生計(jì)生委《出生醫(yī)學(xué)證明》、《出生缺陷監(jiān)測(cè)》、計(jì)生辦MIS庫(kù)相關(guān)規(guī)章制度。

（2）

建立與相關(guān)部門(mén)信息共享的、覆蓋全人口的出生登記信息系統(tǒng)。5第五頁(yè)，共84頁(yè)。2.覆蓋全人口的死亡登記信息系統(tǒng)

（1）非醫(yī)療機(jī)構(gòu)死亡登記的死因分類(lèi)代碼。

（2）建立公安部戶(hù)籍登記、國(guó)家衛(wèi)生計(jì)生委死因監(jiān)測(cè)點(diǎn)、疾病監(jiān)測(cè)點(diǎn)、5歲以下兒童及孕產(chǎn)婦死亡報(bào)告整合后的最小數(shù)據(jù)集。（3）

建立與相關(guān)部門(mén)信息共享的、覆蓋全人口的死亡登記信息系統(tǒng)。6第六頁(yè)，共84頁(yè)。

3.體檢中心、社區(qū)健康信息

（1）歷年健康體檢結(jié)果

（2）社區(qū)健康信息記錄第七頁(yè)，共84頁(yè)。數(shù)據(jù)挖掘與醫(yī)院管理統(tǒng)計(jì)一、數(shù)據(jù)挖掘的意義二、數(shù)據(jù)挖掘示例三、數(shù)據(jù)挖掘方法簡(jiǎn)介四、醫(yī)院管理統(tǒng)計(jì)特點(diǎn)8第八頁(yè)，共84頁(yè)。---數(shù)據(jù)是客觀事務(wù)的原始記錄;---信息是經(jīng)過(guò)加工處理之后的有意義的數(shù)據(jù);---并不是所有的原始數(shù)據(jù)都能成為信息。數(shù)據(jù)≠信息---任何一個(gè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域在日常運(yùn)營(yíng)中都將產(chǎn)生海量的原始數(shù)據(jù)…---這些數(shù)據(jù)只有在需求驅(qū)動(dòng)下，經(jīng)過(guò)篩選、抽取、梳理、歸納、重組、標(biāo)化并報(bào)告或發(fā)布，才能成為信息....---這些信息經(jīng)過(guò)挖掘,成為有用的知識(shí)。一、數(shù)據(jù)挖掘的意義1.數(shù)據(jù)不等于信息9第九頁(yè)，共84頁(yè)?！洞筅厔?shì)》一書(shū)的作者在書(shū)中寫(xiě)到：…科學(xué)的決策不是所謂“眉頭一皺便能計(jì)上心來(lái)”。古代有“軍師、謀士”，二戰(zhàn)時(shí)期又出現(xiàn)了“智囊團(tuán)”，進(jìn)入知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代，近20年產(chǎn)生的信息總和是有人類(lèi)歷史以來(lái)的20倍！決策面臨著信息重負(fù)…

2.海量信息與決策一、數(shù)據(jù)挖掘的意義10第十頁(yè)，共84頁(yè)。業(yè)務(wù)人員和管理人員每日都面臨信息重負(fù)！常見(jiàn)病種：8000多種……常見(jiàn)術(shù)種：5000多種……常用藥品：8000余種類(lèi)……醫(yī)用材料：近10萬(wàn)條目……實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)：幾十萬(wàn)條……新業(yè)務(wù)技術(shù)：不斷更新…時(shí)間數(shù)據(jù)：接診、會(huì)診、開(kāi)臺(tái)、給藥、搶救……進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代更需要以數(shù)據(jù)和信息為主體的循證決策支持。數(shù)據(jù)戰(zhàn)爭(zhēng)，就是未來(lái)之爭(zhēng)！數(shù)據(jù)興則企業(yè)興，數(shù)據(jù)強(qiáng)則企業(yè)強(qiáng)！數(shù)據(jù)治國(guó)：足夠多的眼睛，將使所有的錯(cuò)誤無(wú)所遁形！3.醫(yī)療是復(fù)雜的大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)體一、數(shù)據(jù)挖掘的意義11第十一頁(yè)，共84頁(yè)。信息化管理信息系統(tǒng)建設(shè)信息資源利用網(wǎng)絡(luò)建設(shè)安全建設(shè)臨床路徑臨床決策應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析應(yīng)用

包括計(jì)劃、組織、檢查、協(xié)調(diào)、監(jiān)測(cè)、控制、分析、評(píng)價(jià)、預(yù)測(cè)和決策等管理活動(dòng)。執(zhí)行者院、機(jī)關(guān)、部門(mén)、職能科室和業(yè)務(wù)科室的管理者。管理決策應(yīng)用功能規(guī)范---統(tǒng)籌性

數(shù)據(jù)規(guī)范—標(biāo)準(zhǔn)化字典管理流程規(guī)范—集成性軟件建設(shè)硬件建設(shè)4.信息化與海量的數(shù)據(jù)資源一、數(shù)據(jù)挖掘的意義12第十二頁(yè)，共84頁(yè)。5.醫(yī)療衛(wèi)生信息化

2006年中國(guó)“IT兩會(huì)”稱(chēng)醫(yī)療衛(wèi)生信息化是“最后一座行業(yè)信息化金礦”。如何才能展露“金礦”的礦脈走向，使其在承載醫(yī)療核心業(yè)務(wù)的同時(shí)，降低醫(yī)療成本、減少醫(yī)療問(wèn)題、提高醫(yī)療質(zhì)量、優(yōu)化資源配置、促進(jìn)循證決策，發(fā)揮信息財(cái)富的作用?一、數(shù)據(jù)挖掘的意義13第十三頁(yè)，共84頁(yè)。6.醫(yī)院信息系統(tǒng)龐雜、發(fā)展迅速3.患者服務(wù)系統(tǒng)1.臨床信息系統(tǒng)2.ERP系統(tǒng)6.決策支持系統(tǒng)5.辦公自動(dòng)化系統(tǒng)4.樓宇職能系統(tǒng)1.臨床信息系統(tǒng)一、數(shù)據(jù)挖掘的意義14第十四頁(yè)，共84頁(yè)。7.國(guó)家信息化體系(NIS)六個(gè)要素：信息資源開(kāi)發(fā)利用（核心位置）;信息化網(wǎng)絡(luò)；信息技術(shù)的應(yīng)用；信息技術(shù)和產(chǎn)業(yè)；信息化人才隊(duì)伍；信息化的政策、法規(guī)、標(biāo)準(zhǔn)；信息資源的開(kāi)發(fā)利用是信息化首要任務(wù)！一、數(shù)據(jù)挖掘的意義15第十五頁(yè)，共84頁(yè)。--早在1997年，國(guó)務(wù)院信息化工作領(lǐng)導(dǎo)小組組長(zhǎng)鄒家華副總理就指出：◎信息資源的開(kāi)發(fā)利用是信息化的核心內(nèi)容,也是我國(guó)信息化建設(shè)的薄弱環(huán)節(jié)。

◎當(dāng)前國(guó)家信息化建設(shè)的重要任務(wù)中，要把信息資源開(kāi)發(fā)利用放在第一位?！虬研畔①Y源放在第一位,并不等于說(shuō)中國(guó)的網(wǎng)絡(luò)很發(fā)達(dá)了，而是相比之下，我們?cè)谛畔①Y源的開(kāi)發(fā)利用方面更顯得薄弱。一、數(shù)據(jù)挖掘的意義16第十六頁(yè)，共84頁(yè)。

◎我國(guó)科學(xué)家在196次香山會(huì)議上尖銳指出：中國(guó)是一個(gè)數(shù)據(jù)大國(guó)，但不是數(shù)據(jù)強(qiáng)國(guó)，遍及在各領(lǐng)域的海量數(shù)據(jù)不能有效利用現(xiàn)象十分突出！◎中國(guó)一位院士提出“信息高速公路”該降溫了。如果整天炒信息高速公路,會(huì)給人一個(gè)概念,信息化就是建信息高速公路,這對(duì)中國(guó)來(lái)說(shuō)是不適合的！◎著名的美國(guó)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之父William說(shuō)：我們花了二十多年的時(shí)間把數(shù)據(jù)放到計(jì)算機(jī)里，現(xiàn)在到了該把它拿出來(lái)的時(shí)候了！一、數(shù)據(jù)挖掘的意義17第十七頁(yè)，共84頁(yè)。8.發(fā)達(dá)國(guó)家信息資源體系建設(shè)建立了較完善的

---理論體系

---政策法規(guī)體系

---管理應(yīng)用體系

數(shù)字鴻溝在不斷拉大！?。∫?、數(shù)據(jù)挖掘的意義18第十八頁(yè)，共84頁(yè)。9.我國(guó)衛(wèi)生信息資源開(kāi)發(fā)利用策略◎引導(dǎo)IT模式向IR模式轉(zhuǎn)變◎加強(qiáng)衛(wèi)生信息資源體系建設(shè)◎促進(jìn)衛(wèi)生信息標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)◎深入開(kāi)展數(shù)字化醫(yī)院信息資源開(kāi)發(fā)研究一、數(shù)據(jù)挖掘的意義19第十九頁(yè)，共84頁(yè)。10.患者診療全過(guò)程的信息相互關(guān)聯(lián)、交織、作用一、數(shù)據(jù)挖掘的意義20第二十頁(yè)，共84頁(yè)?，F(xiàn)有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析利用大數(shù)據(jù)分析方法探討為政策、決策提供依據(jù)為進(jìn)一步研究提供線索一、數(shù)據(jù)挖掘的意義21第二十一頁(yè)，共84頁(yè)。數(shù)據(jù)挖掘與醫(yī)院管理統(tǒng)計(jì)一、數(shù)據(jù)挖掘的意義二、數(shù)據(jù)挖掘示例三、數(shù)據(jù)挖掘方法簡(jiǎn)介四、醫(yī)院管理統(tǒng)計(jì)特點(diǎn)22第二十二頁(yè)，共84頁(yè)。二、數(shù)據(jù)挖掘示例

數(shù)據(jù)挖掘（DataMining，DM）又稱(chēng)數(shù)據(jù)庫(kù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)（KnowledgeDiscoverinDatabase，KDD），是目前人工智能和數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問(wèn)題。所謂數(shù)據(jù)挖掘是指從數(shù)據(jù)庫(kù)的大量數(shù)據(jù)中揭示出隱含的、先前未知的并有潛在價(jià)值信息的過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘是一種決策支持過(guò)程，它主要基于人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)庫(kù)、可視化技術(shù)等，高度自動(dòng)化地分析數(shù)據(jù)，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的規(guī)律，幫助決策者調(diào)整策略，減少風(fēng)險(xiǎn)，做出正確的決策。（一）什么是數(shù)據(jù)挖掘？23第二十三頁(yè)，共84頁(yè)。二、數(shù)據(jù)挖掘示例

數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程由三個(gè)階段組成：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)挖掘、結(jié)果表達(dá)和解釋。數(shù)據(jù)挖掘可以與用戶(hù)或知識(shí)庫(kù)交互。通過(guò)提取海量數(shù)據(jù)，進(jìn)行關(guān)聯(lián)、聚類(lèi)、演變等分析，發(fā)現(xiàn)有用的信息，對(duì)未來(lái)做出科學(xué)預(yù)測(cè)?？蓪⑵浔扔鞒蓮牡V山中尋找黃金。數(shù)據(jù)挖掘是一項(xiàng)多學(xué)科技術(shù)；需要多種復(fù)合型人才和專(zhuān)業(yè)人才組成的團(tuán)隊(duì)來(lái)完成。（一）什么是數(shù)據(jù)挖掘？24第二十四頁(yè)，共84頁(yè)。二、數(shù)據(jù)挖掘示例數(shù)據(jù)挖掘圖示25第二十五頁(yè)，共84頁(yè)。二、數(shù)據(jù)挖掘示例數(shù)據(jù)挖掘圖示26第二十六頁(yè)，共84頁(yè)。數(shù)據(jù)挖掘步驟二、數(shù)據(jù)挖掘示例數(shù)據(jù)挖掘步驟圖示27第二十七頁(yè)，共84頁(yè)。二、數(shù)據(jù)挖掘示例常用數(shù)據(jù)挖掘方法：關(guān)聯(lián)分析(AssociationAnalyze)；分類(lèi)(Classifcation)；聚類(lèi)(Clustering)；預(yù)測(cè)(Prediction)；估計(jì)(Estimation)：描述性分析(DescriptionAnalyze)目前主要的數(shù)據(jù)挖掘工具SAS/EM(EnterpriseMining).SPSS的Clementie和KXEN公司的KXEN挖掘工具。（一）什么是數(shù)據(jù)挖掘？28第二十八頁(yè)，共84頁(yè)。解放軍總醫(yī)院標(biāo)準(zhǔn)化體系2000余條標(biāo)準(zhǔn)要素1.以患者服務(wù)為核心標(biāo)準(zhǔn)化運(yùn)行管理目標(biāo)：提高質(zhì)量、保障安全、同質(zhì)同效服務(wù)2.以診療活動(dòng)為主線3.以流程環(huán)節(jié)為焦點(diǎn)患者服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)醫(yī)療管理標(biāo)準(zhǔn)崗位管理標(biāo)準(zhǔn)醫(yī)療保障標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)準(zhǔn)化運(yùn)行考核指標(biāo)體系3254條建立標(biāo)準(zhǔn)運(yùn)行的信息化監(jiān)測(cè)考核平臺(tái)確保標(biāo)準(zhǔn)落地成網(wǎng)、帶電二、數(shù)據(jù)挖掘示例（二）醫(yī)院信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵗?/p>

—以醫(yī)院標(biāo)準(zhǔn)化運(yùn)行數(shù)據(jù)挖掘?yàn)槔?.管理需求29第二十九頁(yè)，共84頁(yè)。

數(shù)據(jù)源基于各類(lèi)信息系統(tǒng)，依據(jù)標(biāo)準(zhǔn)監(jiān)測(cè)考評(píng)需求，梳理整合數(shù)據(jù)源層數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)整合層用戶(hù)展現(xiàn)層動(dòng)態(tài)預(yù)警展現(xiàn)短信通知屏幕提示聲光報(bào)警.....DW主題維度下鉆上卷質(zhì)量安全效率效益ODSDB行為監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)行為時(shí)限操作行為溝通行為.......

同質(zhì)量

同責(zé)任

同時(shí)效

同服務(wù)

同費(fèi)用數(shù)據(jù)展現(xiàn)webportals(基于BO)診斷治療安全手術(shù)治療資質(zhì)待床待術(shù)待檢告知訪視評(píng)估藥品檢查材料2.系統(tǒng)設(shè)計(jì)指標(biāo)體系NEW腕帶門(mén)禁指紋射頻......排班系統(tǒng)資質(zhì)系統(tǒng)物流系統(tǒng)感應(yīng)系統(tǒng)......二、數(shù)據(jù)挖掘示例30第三十頁(yè)，共84頁(yè)。（二）醫(yī)院信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵗?shù)據(jù)挖掘示例3.數(shù)據(jù)源31第三十一頁(yè)，共84頁(yè)。以病人為中心的臨床信息系統(tǒng)身份登記體檢門(mén)急診病歷書(shū)寫(xiě)輸液管理門(mén)診掛號(hào)預(yù)約處方處置檢查檢驗(yàn)申請(qǐng)下達(dá)門(mén)急診護(hù)理記錄門(mén)(急)診診療系統(tǒng)知情告知管理......分診管理臨床診療系統(tǒng)......入出轉(zhuǎn)管理手術(shù)申請(qǐng)住院病歷書(shū)寫(xiě)重癥監(jiān)護(hù)檢查檢驗(yàn)申請(qǐng)下達(dá)臨床路徑管理生命體征采集住院醫(yī)囑住院護(hù)理記錄知情告知管理醫(yī)技診療系統(tǒng)......輸血管理檢查與檢驗(yàn)藥品管理手術(shù)麻醉病案編目病案質(zhì)控臨床決策支持3.數(shù)據(jù)源（二）醫(yī)院信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵗?、?shù)據(jù)挖掘示例32第三十二頁(yè)，共84頁(yè)。電子病歷的數(shù)據(jù)病歷概要體檢記錄門(mén)（急）診病歷記錄住院病歷記錄會(huì)診與轉(zhuǎn)診記錄登記與報(bào)告記錄診療提供方記錄以電子病歷為核心的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)（二）醫(yī)院信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵗?.數(shù)據(jù)源二、數(shù)據(jù)挖掘示例33第三十三頁(yè)，共84頁(yè)。系統(tǒng)關(guān)聯(lián)性流程連續(xù)性操作時(shí)效性?xún)?nèi)容約束性醫(yī)療與運(yùn)營(yíng)信息相互關(guān)聯(lián)、交互、作用3.數(shù)據(jù)源（二）醫(yī)院信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵗訣RP為核心的醫(yī)院人財(cái)物運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)二、數(shù)據(jù)挖掘示例34第三十四頁(yè)，共84頁(yè)。（二）醫(yī)院信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵗?/p>

1.住院病人數(shù)據(jù)集

2.門(mén)診病人數(shù)據(jù)集

3.手術(shù)病人數(shù)據(jù)集

4.業(yè)務(wù)人員數(shù)據(jù)集

5.藥品材料數(shù)據(jù)集

6.儀器設(shè)備數(shù)據(jù)集

8.輔助檢查數(shù)據(jù)集

9.檢驗(yàn)信息數(shù)據(jù)集10.床位配置數(shù)據(jù)集……門(mén)急診就診、體檢掛號(hào)、住院登記入科檢驗(yàn)結(jié)帳手術(shù)用藥治療出院輔診設(shè)計(jì)主題模型確定主題生成數(shù)據(jù)集建立數(shù)據(jù)集結(jié)構(gòu)與HIS后臺(tái)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)核查與標(biāo)準(zhǔn)化定義數(shù)據(jù)集動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)靜態(tài)轉(zhuǎn)儲(chǔ)基于患者診療事務(wù)信息數(shù)據(jù)梳理歸納診療活動(dòng)主題數(shù)據(jù)集類(lèi)別手術(shù)類(lèi)診斷類(lèi)管理類(lèi)服務(wù)類(lèi)治療類(lèi)搶救類(lèi)…………疾病種類(lèi)、參與者與維度4.基于患者服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)的主題數(shù)據(jù)集設(shè)計(jì)二、數(shù)據(jù)挖掘示例35第三十五頁(yè)，共84頁(yè)。住院患者診療信息涉及15類(lèi)醫(yī)療活動(dòng)二、數(shù)據(jù)挖掘示例36第三十六頁(yè)，共84頁(yè)。以住院病人標(biāo)準(zhǔn)化運(yùn)行管理為例二、數(shù)據(jù)挖掘示例37第三十七頁(yè)，共84頁(yè)。門(mén)急診應(yīng)用分系統(tǒng)輔診應(yīng)用分系統(tǒng)手術(shù)應(yīng)用分系統(tǒng)臨床應(yīng)用分系統(tǒng)材料管理藥品管理設(shè)備管理費(fèi)用管理人員管理……面向應(yīng)用的數(shù)據(jù)環(huán)境HIS事務(wù)系統(tǒng)對(duì)面向應(yīng)用的DB數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取，通過(guò)統(tǒng)計(jì)梳理、歸納、重組、集成，構(gòu)建面向主題的數(shù)據(jù)環(huán)境面向主題的數(shù)據(jù)環(huán)境基于ODS信息資源庫(kù)門(mén)診病人主題信息住院病人主題信息手術(shù)病人主題信息檢查檢驗(yàn)主題信息臨床醫(yī)師主題信息設(shè)備儀器主題信息moresubject……5.構(gòu)建數(shù)據(jù)環(huán)境：將傳統(tǒng)的面向應(yīng)用的數(shù)據(jù)環(huán)境提升為面向主題數(shù)據(jù)環(huán)境,使其具有集成性、系統(tǒng)性和一致性的。（二）醫(yī)院信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵗?、?shù)據(jù)挖掘示例38第三十八頁(yè)，共84頁(yè)?；贖IS及其他業(yè)務(wù)系統(tǒng)建立ODS統(tǒng)計(jì)信息資源庫(kù)掛號(hào)系統(tǒng)住院登記門(mén)診醫(yī)生站..................檢查檢驗(yàn)出院結(jié)算門(mén)診收費(fèi)醫(yī)生工作站護(hù)士生工作站病案編目藥庫(kù)、材料庫(kù)、設(shè)備庫(kù)門(mén)診藥房手術(shù)麻醉門(mén)診藥房6.動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的靜態(tài)轉(zhuǎn)儲(chǔ)：每日凌晨啟動(dòng)轉(zhuǎn)儲(chǔ)機(jī)制（二）醫(yī)院信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵗?shù)據(jù)挖掘示例39第三十九頁(yè)，共84頁(yè)。指標(biāo)術(shù)語(yǔ)的不一致指標(biāo)表示的不一致指標(biāo)含義的不一致統(tǒng)計(jì)指標(biāo)在術(shù)語(yǔ)、表示、含義等屬性不一致舉例醫(yī)療毛收入指標(biāo)核算科目統(tǒng)計(jì)報(bào)告會(huì)計(jì)科目統(tǒng)計(jì)報(bào)告

病歷科目統(tǒng)計(jì)報(bào)告（二）醫(yī)院信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵗壳巴瓿闪?20個(gè)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化設(shè)計(jì)和規(guī)范化描述7.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化設(shè)計(jì)二、數(shù)據(jù)挖掘示例40第四十頁(yè)，共84頁(yè)。按主題按活動(dòng)按實(shí)體屬性數(shù)據(jù)集元數(shù)據(jù)Metadata對(duì)數(shù)據(jù)集外部特征的描述,包括標(biāo)識(shí)、內(nèi)容、質(zhì)量等信息.數(shù)據(jù)模式DataSchema對(duì)數(shù)據(jù)組織方式的描述,包括主題域、類(lèi)關(guān)系和實(shí)體屬性等數(shù)據(jù)元DataElement對(duì)內(nèi)部基本數(shù)據(jù)元素的規(guī)范化描述,包括標(biāo)識(shí)、定義等.外部特征規(guī)范描述分類(lèi)編碼ClassifyAndcoding將相同主題數(shù)據(jù)歸并在一起，不同主題數(shù)據(jù)集區(qū)分開(kāi).分類(lèi)體系編碼體系不同類(lèi)別的數(shù)據(jù)集H01023342PH01023342MD01023342CM01023342組織方式規(guī)范描述內(nèi)部元素規(guī)范描述二、數(shù)據(jù)挖掘示例第四十一頁(yè)，共84頁(yè)。8.數(shù)據(jù)展現(xiàn)設(shè)計(jì)42第四十二頁(yè)，共84頁(yè)。2013年6月全院“十率±X”運(yùn)行情況目錄名稱(chēng)：十率±X路徑：全院\5個(gè)臨床部\55個(gè)科室\119個(gè)病區(qū)\臨床醫(yī)生\病人下探上卷平均住院日

24小時(shí)重返率%藥費(fèi)比%

抗菌藥物使用率滿(mǎn)意率%

患者滿(mǎn)意率員工滿(mǎn)意率感染率%

病原學(xué)送檢率收益率%會(huì)診及時(shí)率%

急會(huì)診及時(shí)率常規(guī)會(huì)診及時(shí)率不良事件發(fā)生數(shù)不良事件報(bào)告率非預(yù)期二次手術(shù)住院死亡危重率診斷符合率%

入出院第一診斷符合率醫(yī)療文書(shū)合格率%

甲級(jí)病案率環(huán)節(jié)病歷核心制度落實(shí)率床位使用率%43第四十三頁(yè)，共84頁(yè)。平均住院日

24小時(shí)重返率%藥費(fèi)比%

抗菌藥物使用率滿(mǎn)意率%

患者滿(mǎn)意率員工滿(mǎn)意率感染率%

病原學(xué)送檢率收益率%會(huì)診及時(shí)率%

急會(huì)診及時(shí)率常規(guī)會(huì)診及時(shí)率不良事件發(fā)生數(shù)不良事件報(bào)告率非預(yù)期二次手術(shù)住院死亡危重率診斷符合率%

入出院第一診斷符合率醫(yī)療文書(shū)合格率%

甲級(jí)病案率環(huán)節(jié)病歷核心制度落實(shí)率床位使用率%2013年6月各臨床部

平均住院日目錄名稱(chēng)：十率±X下探上卷44第四十四頁(yè)，共84頁(yè)。2013年6月內(nèi)科臨床部血液科

平均住院日目錄名稱(chēng)：十率±X平均住院日

24小時(shí)重返率%藥費(fèi)比%

抗菌藥物使用率滿(mǎn)意率%

患者滿(mǎn)意率員工滿(mǎn)意率感染率%

病原學(xué)送檢率收益率%會(huì)診及時(shí)率%

急會(huì)診及時(shí)率常規(guī)會(huì)診及時(shí)率不良事件發(fā)生數(shù)不良事件報(bào)告率非預(yù)期二次手術(shù)住院死亡危重率診斷符合率%

入出院第一診斷符合率醫(yī)療文書(shū)合格率%

甲級(jí)病案率環(huán)節(jié)病歷核心制度落實(shí)率床位使用率%上卷下探45第四十五頁(yè)，共84頁(yè)。2013年6月內(nèi)科臨床部血液病科各病區(qū)平均住院日目錄名稱(chēng)：十率±X平均住院日

24小時(shí)重返率%藥費(fèi)比%

抗菌藥物使用率滿(mǎn)意率%

患者滿(mǎn)意率員工滿(mǎn)意率感染率%

病原學(xué)送檢率收益率%會(huì)診及時(shí)率%

急會(huì)診及時(shí)率常規(guī)會(huì)診及時(shí)率不良事件發(fā)生數(shù)不良事件報(bào)告率非預(yù)期二次手術(shù)住院死亡危重率診斷符合率%

入出院第一診斷符合率醫(yī)療文書(shū)合格率%

甲級(jí)病案率環(huán)節(jié)病歷核心制度落實(shí)率床位使用率%上卷下探46第四十六頁(yè)，共84頁(yè)。目錄名稱(chēng)：十率±X2013年6月內(nèi)科臨床部血液病科一病區(qū)出院患者平均住院日

24小時(shí)重返率%藥費(fèi)比%

抗菌藥物使用率滿(mǎn)意率%

患者滿(mǎn)意率員工滿(mǎn)意率感染率%

病原學(xué)送檢率收益率%會(huì)診及時(shí)率%

急會(huì)診及時(shí)率常規(guī)會(huì)診及時(shí)率不良事件發(fā)生數(shù)不良事件報(bào)告率非預(yù)期二次手術(shù)住院死亡危重率診斷符合率%

入出院第一診斷符合率醫(yī)療文書(shū)合格率%

甲級(jí)病案率環(huán)節(jié)病歷核心制度落實(shí)率床位使用率%上卷47第四十七頁(yè)，共84頁(yè)。您所在位置：首頁(yè)>>核心指標(biāo)>>十率±X運(yùn)行信息訪問(wèn)人次：182013-03-25星期一資源目錄運(yùn)行監(jiān)測(cè)術(shù)前監(jiān)測(cè)手術(shù)資質(zhì)術(shù)前準(zhǔn)備手術(shù)室準(zhǔn)備術(shù)中監(jiān)測(cè)手術(shù)操作監(jiān)測(cè)異常情況處理術(shù)后監(jiān)測(cè)術(shù)后復(fù)蘇手術(shù)記錄術(shù)后醫(yī)囑綜合信息手術(shù)工作量手術(shù)間利用手術(shù)成本費(fèi)用質(zhì)量與安全外科樓各手術(shù)間各類(lèi)人員操作時(shí)序監(jiān)測(cè)手術(shù)結(jié)束手術(shù)結(jié)束手術(shù)結(jié)束手術(shù)麻醉運(yùn)行信息注：本日共開(kāi)放47個(gè)手術(shù)間，安排289臺(tái)手術(shù)。48第四十八頁(yè)，共84頁(yè)。標(biāo)準(zhǔn)化運(yùn)行監(jiān)測(cè)與考評(píng)信息服務(wù)平臺(tái)MonitoringandEvaluationInformationServicePlatformofStandardizedOperation運(yùn)行監(jiān)測(cè)術(shù)前監(jiān)測(cè)手術(shù)資質(zhì)術(shù)前準(zhǔn)備手術(shù)室準(zhǔn)備術(shù)中監(jiān)測(cè)手術(shù)操作監(jiān)測(cè)異常情況處理術(shù)后監(jiān)測(cè)術(shù)后復(fù)蘇手術(shù)記錄術(shù)后醫(yī)囑綜合信息手術(shù)工作量手術(shù)間利用手術(shù)成本費(fèi)用手術(shù)并發(fā)癥非預(yù)期手術(shù)外科樓01號(hào)普外手術(shù)間手術(shù)安排信息注：本手術(shù)間共安排5臺(tái)手術(shù)。手術(shù)麻醉服務(wù)信息您所在位置：首頁(yè)>>核心指標(biāo)>>手術(shù)麻醉服務(wù)信息訪問(wèn)人次：182013-03-25星期一

資源目錄49第四十九頁(yè)，共84頁(yè)。數(shù)據(jù)環(huán)境面向統(tǒng)計(jì)專(zhuān)業(yè)人員的信息應(yīng)用平臺(tái)歷史數(shù)據(jù)在線調(diào)用高端產(chǎn)品縱向、橫向結(jié)構(gòu)、外部專(zhuān)題分析信息服務(wù)非定制輸出OLAP工具關(guān)聯(lián)與比較電子臺(tái)帳多維分析-信息服務(wù)數(shù)據(jù)挖掘-知識(shí)服務(wù)

可操作語(yǔ)義環(huán)境定制輸出

多條件查詢(xún)?nèi)我鈪^(qū)間報(bào)表9.數(shù)據(jù)分析平臺(tái)二、數(shù)據(jù)挖掘示例50第五十頁(yè)，共84頁(yè)。（三）中國(guó)重大疾病臨床診療知識(shí)庫(kù)二、數(shù)據(jù)挖掘示例51第五十一頁(yè)，共84頁(yè)。（二）中國(guó)重大疾病臨床診療知識(shí)庫(kù)二、數(shù)據(jù)挖掘示例52第五十二頁(yè)，共84頁(yè)。二、知識(shí)庫(kù)應(yīng)用服務(wù)設(shè)計(jì)與研發(fā)（二）中國(guó)重大疾病臨床診療知識(shí)庫(kù)二、數(shù)據(jù)挖掘示例53第五十三頁(yè)，共84頁(yè)。病種篩選主條件由病人出院第一診斷確定四級(jí)病種分類(lèi)體系分類(lèi)顯示疾病名稱(chēng)、ICD10編碼支持模糊檢索二、數(shù)據(jù)挖掘示例54第五十四頁(yè)，共84頁(yè)。二、數(shù)據(jù)挖掘示例55第五十五頁(yè)，共84頁(yè)。二、數(shù)據(jù)挖掘示例56第五十六頁(yè)，共84頁(yè)。二、數(shù)據(jù)挖掘示例57第五十七頁(yè)，共84頁(yè)。數(shù)據(jù)挖掘與醫(yī)院管理統(tǒng)計(jì)一、數(shù)據(jù)挖掘的意義二、數(shù)據(jù)挖掘示例三、數(shù)據(jù)挖掘方法簡(jiǎn)介四、醫(yī)院管理統(tǒng)計(jì)特點(diǎn)58第五十八頁(yè)，共84頁(yè)。醫(yī)療衛(wèi)生信息數(shù)據(jù)的特點(diǎn)三、數(shù)據(jù)挖掘方法簡(jiǎn)介59第五十九頁(yè)，共84頁(yè)。醫(yī)療衛(wèi)生大數(shù)據(jù)的分析策略數(shù)據(jù)的特征描述分析比較深層挖掘統(tǒng)計(jì)表統(tǒng)計(jì)圖統(tǒng)計(jì)指標(biāo)基本統(tǒng)計(jì)方法多元統(tǒng)計(jì)方法數(shù)據(jù)挖掘新方法三、數(shù)據(jù)挖掘方法簡(jiǎn)介60第六十頁(yè)，共84頁(yè)。探索結(jié)局的多種潛在影響因素

多重線性回歸、logistic回歸等，生存分析等綜合多個(gè)指標(biāo)進(jìn)行事物的分類(lèi)或判別

判別分析，決策樹(shù)，隨機(jī)森林等多指標(biāo)的降維及潛在因素的探索

主成分分析、因子分析、聚類(lèi)分析等預(yù)測(cè)發(fā)展趨勢(shì)

指數(shù)平滑法、ARIMA預(yù)測(cè)方法，時(shí)間序列分析等多種混雜因素控制

傾向性評(píng)分、工具變量、邊緣結(jié)構(gòu)模型等

三、數(shù)據(jù)挖掘方法簡(jiǎn)介61第六十一頁(yè)，共84頁(yè)。發(fā)現(xiàn)醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)數(shù)據(jù)中隱含的問(wèn)題采用適合的數(shù)據(jù)挖掘方法得出準(zhǔn)確結(jié)論，做出正確決策三、數(shù)據(jù)挖掘方法簡(jiǎn)介問(wèn)題方法決策62第六十二頁(yè)，共84頁(yè)。問(wèn)題一混雜偏倚的影響。時(shí)依性混雜因素的影響。層次結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的分析。問(wèn)題二問(wèn)題三問(wèn)題四遺漏或難以測(cè)量的混雜因素。三、數(shù)據(jù)挖掘方法簡(jiǎn)介63第六十三頁(yè)，共84頁(yè)。問(wèn)題一混雜偏倚是影響結(jié)果真實(shí)性的主要問(wèn)題。如何控制觀察性研究中非隨機(jī)化分組組間的混雜偏倚？如：在電子病歷數(shù)據(jù)的分析中，由于未經(jīng)過(guò)隨機(jī)化分組，不同治療方案的患者在病情、年齡、性別構(gòu)成、基礎(chǔ)指標(biāo)、伴隨疾病等各個(gè)方面差異較大，混雜因素過(guò)多，因此在研究不同治療方式對(duì)于治療結(jié)果的影響時(shí)，需要用特殊的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法減少這些混雜因素引起的偏倚。三、數(shù)據(jù)挖掘方法簡(jiǎn)介64第六十四頁(yè)，共84頁(yè)。傾向性評(píng)分法（PropensityScore）一種處理非隨機(jī)對(duì)照研究中混雜偏倚的有力工具，由Rosenbaum和Rubin在1983年首次提出。用于均衡實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組之間協(xié)變量分布不均的一種方法。思想：根據(jù)傾向評(píng)分值進(jìn)行不同對(duì)比組間的匹配或分層，使得對(duì)比組間混雜因素的分布達(dá)到均衡。傾向性評(píng)分法二、數(shù)據(jù)挖掘方法簡(jiǎn)介65第六十五頁(yè)，共84頁(yè)。優(yōu)點(diǎn)：將所有混雜因素（即協(xié)變量）用一個(gè)傾向評(píng)分值來(lái)表示

，降低了協(xié)變量的維度。在大樣本情況下，經(jīng)過(guò)傾向評(píng)分調(diào)整的組間個(gè)體，除了分組變量和結(jié)局變量分布不同外，其他協(xié)變量應(yīng)當(dāng)均衡可比，相當(dāng)于“事后隨機(jī)化”。傾向性評(píng)分法三、數(shù)據(jù)挖掘方法簡(jiǎn)介66第六十六頁(yè)，共84頁(yè)。問(wèn)題二觀察性研究由于未對(duì)研究對(duì)象隨機(jī)分組，混雜因素在組間分布不均衡。但在實(shí)際研究中往往難以采集到所有的混雜因素，從而使估計(jì)結(jié)果發(fā)生偏倚。遺漏或難以測(cè)量混雜因素如：在一次流行病學(xué)調(diào)查中，評(píng)估流感疫苗接種對(duì)人群死亡率的影響，可測(cè)量的混雜因素：性別、年齡、接種是否收費(fèi)等。遺漏/難以測(cè)量的混雜因素：流感的易感性、社區(qū)疫苗接種宣傳、完整疾病史。這些遺漏/難以測(cè)量的混雜因素會(huì)影響人群對(duì)疫苗接種的選擇，使接種和未接種人群存在差異，影響接種效果估計(jì)。三、數(shù)據(jù)挖掘方法簡(jiǎn)介67第六十七頁(yè)，共84頁(yè)。工具變量估計(jì)2006年，Brookhart等首先將計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中的工具變量法(InstrumentVariable,IV)引入到觀察性研究中來(lái)，用以控制遺漏/難以測(cè)量混雜因素引起的偏倚。實(shí)質(zhì)：利用工具變量，采用回歸的方法將暴露/處理分解為與混雜因素相關(guān)和不相關(guān)的兩部分，利用與混雜因素不相關(guān)的部分估計(jì)暴露/處理的效應(yīng)，使得混雜因素在各處理/暴露組間的分布是均衡的，從而消除暴露/處理與混雜因素間的關(guān)系。

不相關(guān)結(jié)局變量混雜因素相關(guān)暴露/處理結(jié)局變量混雜因素工具變量回歸三、數(shù)據(jù)挖掘方法簡(jiǎn)介68第六十八頁(yè)，共84頁(yè)。優(yōu)點(diǎn)：傳統(tǒng)估計(jì)方法僅僅針對(duì)已測(cè)量的混雜因素進(jìn)行調(diào)整，而難以解決難以測(cè)量混雜因素引起的偏倚，工具變量估計(jì)將通過(guò)對(duì)暴露/處理的分解，消除掉了暴露/處理與難以測(cè)量混雜因素之間的聯(lián)系，從而得到無(wú)偏的估計(jì)結(jié)果。工具變量估計(jì)消除掉了暴露/處理與難以測(cè)量混雜因素之間的聯(lián)系，使得混雜因素在各處理/暴露組間的分布是均衡的，從而實(shí)現(xiàn)了對(duì)研究對(duì)象的“事后隨機(jī)化”。工具變量估計(jì)三、數(shù)據(jù)挖掘方法簡(jiǎn)介69第六十九頁(yè)，共84頁(yè)。自2006年以來(lái)，工具變量估計(jì)無(wú)論從使用數(shù)量上還是從方法上都有了明顯發(fā)展，從最初僅針對(duì)連續(xù)型結(jié)局變量衍生出了許多針對(duì)分類(lèi)變量的工具變量估計(jì)方法。工具變量估計(jì)的難點(diǎn)在于尋找一個(gè)理想的工具變量，因而在使用工具變量估計(jì)前一定要考察工具變量是否滿(mǎn)足應(yīng)用條件。工具變量估計(jì)應(yīng)用條件：1.與暴露/處理具有很強(qiáng)的相關(guān)性，這樣才能很好的代表暴露/處理。2.與難以測(cè)量的混雜因素?zé)o關(guān)，即這些混雜因素在工具變量上的分布是均衡的。3.除了通過(guò)暴露/處理外，與結(jié)局變量無(wú)直接、間接關(guān)系。三、數(shù)據(jù)挖掘方法簡(jiǎn)介70第七十頁(yè)，共84頁(yè)。針對(duì)傳統(tǒng)方法在處理時(shí)依性混雜時(shí)面臨的困境，Robins在1997年提出了邊緣結(jié)構(gòu)模型假設(shè)每個(gè)個(gè)體都接受了所有的暴露/處理，則在不同暴露/處理組中，某一結(jié)局事件發(fā)生率的差異就是暴露/處理的真實(shí)效應(yīng)。具體為構(gòu)建一個(gè)虛擬人群，使得每個(gè)觀察個(gè)體都接受了所有的暴露/處理。在構(gòu)建的虛擬人群中，各暴露/處理組中的人群具有相同的特征。這些特征不僅包括基線混雜因素，還包括時(shí)依性混雜因素在各個(gè)時(shí)間點(diǎn)的變化，從而排除了混雜因素的影響。邊緣結(jié)構(gòu)模型：

300

A組B組100

200虛擬虛擬200100三、數(shù)據(jù)挖掘方法簡(jiǎn)介71第七十一頁(yè)，共84頁(yè)。優(yōu)點(diǎn)：通過(guò)構(gòu)建虛擬人群，有效控制時(shí)依性混雜因素引起的偏移。簡(jiǎn)單直觀。與傾向性評(píng)分相比，邊緣結(jié)構(gòu)模型可以克服常規(guī)傾向性評(píng)分中存在的殘余混雜問(wèn)題，并可解決當(dāng)存在缺失數(shù)據(jù)和暴露因素不是二分類(lèi)變量時(shí)傾向性評(píng)分不易實(shí)現(xiàn)的問(wèn)題。三、數(shù)據(jù)挖掘方法簡(jiǎn)介72第七十二頁(yè)，共84頁(yè)。問(wèn)題四層次結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(hierarchicalstructure)，其特征為同一群體內(nèi)的個(gè)體由于社會(huì)背景、生活習(xí)俗等相同而具有相似性，即反應(yīng)變量在個(gè)體間的分布不具有獨(dú)立性，不同群體間可能差異較大。用傳統(tǒng)回歸模型分析具有層次結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)時(shí)，由于擬合后的殘差未考慮分層，將影響模型中參數(shù)的有效性和統(tǒng)計(jì)特性，使統(tǒng)計(jì)結(jié)論出現(xiàn)偏倚。三、數(shù)據(jù)挖掘方法簡(jiǎn)介73第七十三頁(yè)，共84頁(yè)。區(qū)縣

欲了解上海市居民的衛(wèi)生服務(wù)需求和利用現(xiàn)狀。開(kāi)展了衛(wèi)生服務(wù)調(diào)查，調(diào)查17個(gè)區(qū)縣，每個(gè)區(qū)縣抽取2個(gè)街道（浦東新區(qū)4個(gè)街道、松江區(qū)6個(gè)街道），每個(gè)街道抽取5個(gè)居委，每個(gè)居委抽取60戶(hù)家庭，進(jìn)行入戶(hù)調(diào)查，調(diào)查每戶(hù)中所有常住人口的信息。……街道1街道k家庭60…家庭1家庭60…家庭1家庭60…家庭1家庭60…家庭1居委1居委5居委5居委1……個(gè)人12???m112???m60