摘要：新型農村合作醫(yī)療信息管理系統(tǒng)建設期間，積累了大量的基本數(shù)據(jù)資源。如何從這些基本數(shù)據(jù)中分析和挖掘出更深層次的信息，從而為整體醫(yī)療資金的使用和決策提供重要的科學依據(jù)，顯得尤為迫切和重要。決策支持系統(tǒng)作為信息系統(tǒng)研究的最新發(fā)展階段，已經(jīng)成為解決這一問題的重要研究課題。本文針對新型農村合作醫(yī)療救助制度，提出了基于數(shù)據(jù)倉庫的決策支持系統(tǒng)的設計方法。
　　關鍵詞：決策支持
　　數(shù)據(jù)倉庫
　　新農合
　　中圖分類號：D267.2　文獻標識碼：A　文章編號：1672-3791(2012)01(b)-0234-02
　　新型農村合作醫(yī)療是根據(jù)《中共中央、國務院關于進一步加強農村衛(wèi)生工作的決定》(中發(fā)[2002]13號)、《國務院辦公廳轉發(fā)衛(wèi)生部等部門關于進一步做好新型農村合作醫(yī)療試點工作指導意見的通知》(國辦發(fā)[200333號)等有關法規(guī)和政策建立起來的解決農民看病難問題的一項重大舉措。新型農村合作醫(yī)療信息管理系統(tǒng)建設以來，已有部分縣市建立了以縣級新農合經(jīng)辦機構為中心的縣級數(shù)據(jù)分中心，建立了較為完善的縣級新農合信息系統(tǒng)，實現(xiàn)了日常業(yè)務辦理、數(shù)據(jù)存儲、在線結算和信息匯總功能；在取得新農合顯著成效的同時，也出現(xiàn)了一些問題，如出現(xiàn)隱瞞、虛報、不按規(guī)定征繳等。如何分析這些已積累的大量基本數(shù)據(jù)信息，為整體醫(yī)療資金的使用和決策提供重要的科學依據(jù)，從而更好地監(jiān)控和管理新農合基金，是十分有意義和重要的事情。
　　由于新農合管理部門的信息化建設內容直接面向事務和工作，從而使得應用系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)比較零碎分散，數(shù)據(jù)應用程度較低，很難有效轉換為支持管理決策的信息以供高層決策需要，使新農合基金管理水平的進一步提高受到阻礙。
　　基于數(shù)據(jù)倉庫技術的決策支持系統(tǒng)是一個嶄新的數(shù)據(jù)庫應用領域，由于其功能特點而成為以提高決策有效性的一種以計算機為手段的信息系統(tǒng)。本文討論將其應用于新農合管理系統(tǒng)，協(xié)助決策者發(fā)現(xiàn)和分析問題，探索決策方案，評價、預測和選擇方案。
　　1　決策支持極其相關技術
　　1.1　決策支持
　　決策支持系統(tǒng)(Decision
　　SupportSystem，DSS)是以管理科學、運籌學、控制學和行為科學為基礎，以計算機技術、仿真技術和信息技術為手段，以人機交互方式，輔助決策者對半結構化或非結構化問題的決策活動，具有一定智能行為的計算機應用系統(tǒng)。
　　DSS能夠為決策者提供決策所需的數(shù)據(jù)、信息和背景材料，幫助明確決策目標和進行問題的識別，建立或修改決策模型，提供各種備選方案，并且對各種方案進行評價和優(yōu)選，通過人機交互功能進行分析、比較和判斷，為正確決策提供必要的支持。
　　DSS發(fā)展迅速，因其良好的交互式、強大的擴展性受到研究者們的重視，在災害預測和防災決策、企業(yè)生產(chǎn)活動決策、經(jīng)濟形勢預測和政策決策中得到了廣泛的應用，取得了不少的研究成果。
　　1.2　數(shù)據(jù)倉庫
　　數(shù)據(jù)倉庫是面向主題的、集成的、時變的、永久的數(shù)據(jù)集合數(shù)據(jù)庫，最初是為了支持管理經(jīng)營之中的決策，而將不同數(shù)據(jù)庫(Data Base，DB)中的數(shù)據(jù)加以融合整理的解決方案。數(shù)據(jù)倉庫來源于數(shù)據(jù)庫，但又不同于一般的數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)倉庫的發(fā)展是基于對數(shù)據(jù)庫技術的改進而進行的。數(shù)據(jù)庫是按一定組織方式存儲在計算機存儲器中的相互關聯(lián)的數(shù)據(jù)集合，數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的快速發(fā)展與應用，使得“抽取”(從數(shù)據(jù)庫搜索符合要求的數(shù)據(jù)并傳遞出來)處理逐漸變成了抽取中的抽取，并反復再次抽取等等。這樣越來越嚴重的數(shù)據(jù)的“蜘蛛網(wǎng)”結構導致產(chǎn)生了一種新的體系結構——數(shù)據(jù)倉庫。
　　數(shù)據(jù)倉庫將大量用于事務處理的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)進行集成、轉換和綜合，并重新組織成面向全局的數(shù)據(jù)視圖，以滿足不同決策主題的需要，為DSS提供數(shù)據(jù)存儲和組織的基礎。數(shù)據(jù)倉庫的邏輯結構可分為近期基本數(shù)據(jù)層、歷史數(shù)據(jù)層和綜合數(shù)據(jù)層(其中綜合數(shù)據(jù)是為決策服務的)。數(shù)據(jù)倉庫的物理結構一般采用星型結構的關系數(shù)據(jù)庫。多維數(shù)據(jù)結構的星型結構數(shù)據(jù)體現(xiàn)了空間的多維立方體。這種高度集中的數(shù)據(jù)為各種不同決策需求提供了有用的分析基礎。
　　1.3　數(shù)據(jù)挖掘
　　信息系統(tǒng)運行多年后積累海量的、以不同形式存儲的數(shù)據(jù)資料。但當面對越來越多迅速膨脹的超級數(shù)據(jù)庫時，人們卻無從著手去理解數(shù)據(jù)中包含的信息，更難以獲得有價值的知識。
　　數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)就是從大量不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的但又是潛在有用的信息和知識的過程。它是一門處理數(shù)據(jù)的新興技術。數(shù)據(jù)挖掘技術是使數(shù)據(jù)倉庫成為決策支持的最好工具。它是從大量數(shù)據(jù)中挖掘出隱含的、先前未知的、對決策有潛在價值的知識和規(guī)則，為決策、策劃、預測等提供依據(jù)，幫助決策者調整策略，減少風險，作出正確判斷和決策。
　　2　新農合決策支持系統(tǒng)設計
　　新農合決策支持系統(tǒng)是以數(shù)據(jù)倉庫為基礎，以聯(lián)機數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘為工具，對已有的大量新型農村合作醫(yī)療數(shù)據(jù)進行分析處理，為決策者提供輔助決策信息。
　　2.1　設計目標
　　新農合各業(yè)務處理系統(tǒng)可以看成是對數(shù)據(jù)信息的搜集歸類，而分析決策應該是對整個信息數(shù)據(jù)的再利用。決策支持系統(tǒng)主要是管理決策支持系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫，采用數(shù)據(jù)綜合管理、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘等方法，對數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)進行智能化分析和計算，得出關鍵的決策性數(shù)據(jù)和建議，并和用戶界面接口，保證用戶與分析決策系統(tǒng)之間友好地交互，其中包括以下幾方面。
　　統(tǒng)計報告：通過對各試點合作醫(yī)療的基金數(shù)據(jù)、補償數(shù)據(jù)、參合數(shù)據(jù)進行審核、匯總，并按照衛(wèi)生部《新型農村合作醫(yī)療統(tǒng)計報告制度》的要求自動生成報表，滿足政府相關部門決策和管理的基本需要。主要包括；試點地區(qū)社會經(jīng)濟狀況、合作醫(yī)療基金運行情況、各級衛(wèi)生機構的工作開展狀況、農民的參合情況和實際受益情況。統(tǒng)計報告可直接反映出新農合目標和工作計劃的實現(xiàn)程度，并提供關鍵有用信息進行進一步分析計算，為反映出合作醫(yī)療管理過程中遇到的問題及評估風險，為醫(yī)療管理決策的調整提供重要依據(jù)和數(shù)據(jù)支撐。
　　基金監(jiān)控：對新農合基金的收繳情況、補償情況、基金的平衡狀況及承受能力等情況進行監(jiān)控，分析并做出基金使用及風險評估預判。主要包括：基金收入情況、基金支出情況、收支比較、收入分析等?；鸨O(jiān)控可以稽核有無隱瞞或虛報情況；核查不按規(guī)定征繳的情形，如私自調整人員性質、漏繳合作醫(yī)療基金；判斷基金收入構成是否符合相關基金政策。
　　農民信息分析：通過對參與合作醫(yī)療病患人群基本資料，病情統(tǒng)計，用藥用量統(tǒng)計，家庭病史等資料的收集，并和電子病歷系統(tǒng)相結合，對參加新型農村合作醫(yī)療群體構成、經(jīng)濟狀況和補償狀況進行綜合分析，以及通過對農民醫(yī)療信息的統(tǒng)計分析實現(xiàn)農民健康疾病信息監(jiān)測。
　　醫(yī)療機構信息分析：對提供新型農村合作醫(yī)療服務單位進行日常運行狀況的監(jiān)測和評價，當出現(xiàn)違規(guī)等異常情況時，可及時發(fā)現(xiàn)并采取相應措施。
　　2.2　建立數(shù)據(jù)倉庫
　　從事務數(shù)據(jù)庫或外部數(shù)據(jù)庫提取的數(shù)據(jù)需要轉換成數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)庫結構和格式，并經(jīng)數(shù)據(jù)凈化才能加載到數(shù)據(jù)倉庫中，以確保數(shù)據(jù)有足夠的品質為其所用于的決策服務。
　　新農合決策支持數(shù)據(jù)倉庫的原始數(shù)據(jù)是新農合數(shù)據(jù)庫中當前和歷史數(shù)據(jù)的集合，其中大部分數(shù)據(jù)通過統(tǒng)計調查等手段從本省或各市、縣數(shù)據(jù)庫中獲取，另一部分數(shù)據(jù)來自財政、統(tǒng)計等部門。從這些大量的事務型數(shù)據(jù)中通過歸檔，分類，清理，篩選出有效信息，并轉換成按統(tǒng)一的數(shù)據(jù)格式抽取的必要數(shù)據(jù)，形成便于查找，調用和存儲的結構化數(shù)據(jù)庫。并實現(xiàn)實時的數(shù)據(jù)共享，歸檔和備份，為決策支持提供全方位的資源共享和調用平臺。
　　2.3　數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)過程
　　建立了數(shù)據(jù)倉庫，還需要分析工具分析，以產(chǎn)生的分析結果來實現(xiàn)決策支持系統(tǒng)。數(shù)據(jù)挖掘就是數(shù)據(jù)倉庫分析工具之一。它以數(shù)據(jù)倉庫及一般數(shù)據(jù)庫中的大量數(shù)據(jù)為基礎，自動地發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在模式，并以這些模式為基礎自動地做出預測。
　　實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘有多種途徑，有通過機器學習的，有通過歸納學習的，也有通過統(tǒng)計分析的等等，特別是機器學習和數(shù)據(jù)挖掘的關系最密切，如集合論法、決策樹法、遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡法等。集合論法又分為粗(糙)集理論方法、概念樹方法、覆蓋正例排斥反例方法等。
　　2.4　信息展現(xiàn)過程
　　表達、共享與傳遞決策支持系統(tǒng)分析的結果，此過程是信息服務的平臺，主要包括人機交互、信息發(fā)布等。針對不同的決策信息需求者采用不用的數(shù)據(jù)信息展現(xiàn)方式，或者依據(jù)不同用戶、不同級別劃分不同層次的信息范圍，以確保各類用戶對決策信息的數(shù)據(jù)獲取。
　　3　結語
　　我國是人口大國，農業(yè)大國，新型農村合作醫(yī)療作為一種農村居民的健康保障制度，在我國經(jīng)歷了近十年的艱難探索，建立基本覆蓋農村農民的新型農村合作醫(yī)療制度，期望可以最大程度地減輕農民因疾病帶來的經(jīng)濟負擔，農民享受到更好的醫(yī)療保障服務，提高廣大農民的健康水平。
　　目前新農合信息管理系統(tǒng)面向的是事務型業(yè)務處理，決策支持的功能還很有限。本文提出將決策支持系統(tǒng)應用于新農合管理機制中，將有助于更好地管理和監(jiān)督新農合基金的使用和執(zhí)