賈鋒 白和健 吳芬蘭

決策支持系統(tǒng)(decision support system，簡稱DSS)是輔助決策者通過數據、模型和知識，以人機交互方式進行半結構化或非結構化決策的計算機應用系統(tǒng)［1］。它是管理信息系統(tǒng)(management information system，簡稱MIS)向更高一級發(fā)展而產生的先進信息管理系統(tǒng)。它為決策者提供分析問題、建立模型、模擬決策過程和方案的環(huán)境，調用各種信息資源和分析工具，幫助決策者提高決策水平和質量。20世紀80年代后期，專家信息系統(tǒng)(excutive information systems，EIS)、群體決策支持系統(tǒng)(group decision support systems，GDSS)與組織決策支持系統(tǒng)(organizational decision support systems，ODSS)等等概念，逐漸將DSS由個人取向，轉為模式導向與群體導向［2］。20世紀90年代起，數據倉庫與OLAP的概念也導入至DSS，協助DSS進行信息的存取與分析，在21世紀初，新的萬維網、網絡技術與互聯網的出現，延展了DSS。為了進一步貫徹落實國家衛(wèi)生部深化醫(yī)療體制改革的要求，繼續(xù)深入探索區(qū)域衛(wèi)生信息化建設實踐，擴大前期的建設成果，需要從一個全新的高度展示我市醫(yī)療衛(wèi)生信息化成就，并從專業(yè)的決策層面制定出有利于衛(wèi)生領域向前發(fā)展的政策。因此，我們需要建設一個面向全市醫(yī)療衛(wèi)生領域的決策支持系統(tǒng)，深度挖掘并剖析當前我市醫(yī)療衛(wèi)生信息化建設成就以及存在的問題，繼續(xù)推動區(qū)域衛(wèi)生信息系統(tǒng)的后期建設，使該系統(tǒng)的建設上升到一個全新的高度，從而為最終實現本市衛(wèi)生行政管理的現代化提供決策支持。

1 設計思想

作為一個有著面向整個醫(yī)療衛(wèi)生領域提供支持的需求，區(qū)域衛(wèi)生決策支持系統(tǒng)應該對全市的醫(yī)療信息數據進行立體化分析，以“縱向到底，橫向到邊”的原則，為各類用戶提供各種形式的幫助?！翱v向到底”是指從市縣鄉(xiāng)村各個級別逐步覆蓋，對每個居民健康檔案的深入分析?！皺M向到邊”是指收集整理醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)所有領域的數據信息，提供各自專業(yè)上的決策支持的依據，在監(jiān)管行為上，堅持轄區(qū)內地域、機構、資源上的全覆蓋。在用戶上，不斷以用戶為中心，拓展系統(tǒng)的應用范圍，努力面向各種用戶群體提供有力的行政管理幫助。從目前我市衛(wèi)生信息化建設的形勢來分析，當前用戶群體主要有以下特點：

1.1 最高決策用戶 該類用戶群體主要分布在市級行政單位的最高決策崗位上，他們需要及時掌握整個區(qū)域醫(yī)療行業(yè)的動態(tài)。因此，在系統(tǒng)上應該具有最高的權限，并為之提供最為直接的區(qū)域醫(yī)療系統(tǒng)的決策支持。

1.2 處室決策用戶 該類用戶群體主要分布在衛(wèi)生行政或監(jiān)管機構不同的處室崗位上，分管各自的業(yè)務領域。因此，該類用戶具有某種角色權限，專注于所屬處室管轄的業(yè)務領域，并對所屬領域進行部分監(jiān)管行為。

1.3 行政歸屬或地域性決策用戶 該類用戶群體主要分布在各級下屬權力機構，如區(qū)、縣一級的衛(wèi)生局等，專注于所屬區(qū)域的醫(yī)療行業(yè)動態(tài)。因此，系統(tǒng)需要提供適合于針對某個行政區(qū)劃或地域范圍內的決策支持，符合該類用戶對于管轄區(qū)域的醫(yī)療動態(tài)、基層公共衛(wèi)生的信息掌握需求。

1.4 領域專注或科研目標明確的用戶 該用戶群體主要分布在不同專業(yè)性的業(yè)務崗位上，專注于區(qū)域醫(yī)療下的某個業(yè)務領域，并進行相應的科學研究性工作，如院?；蚰愁惪蒲袡C構等。因此，需要對系統(tǒng)進行有針對性的業(yè)務領域劃分，根據該類用戶的需求目標，進行相應的業(yè)務領域應用開發(fā)。

2 系統(tǒng)目標

以我市區(qū)域衛(wèi)生信息平臺建設為基礎，以需求為前提，以上述系統(tǒng)設計思想為背景，三者合一，最終形成系統(tǒng)的建設目標。石家莊市區(qū)域衛(wèi)生決策支持系統(tǒng)是在市區(qū)域衛(wèi)生信息平臺數據中心建設的基礎上，建立數據倉庫，應用商業(yè)智能(BI)技術為衛(wèi)生行政管理的現代化提供輔助決策支持。建立基于全市衛(wèi)生資源配置動態(tài)、醫(yī)療業(yè)務發(fā)展動態(tài)、重大疾病防治情況、婦幼保健動態(tài)、公共衛(wèi)生動態(tài)、行業(yè)監(jiān)管狀態(tài)、采供血與用血狀態(tài)等方面主題的數據倉庫建模和數據挖掘技術，以統(tǒng)一的衛(wèi)生信息應用門戶為我市衛(wèi)生行政管理提供可靠的數據來源，并應用于行政管理的分析決策。

2.1 衛(wèi)生資源配置動態(tài) 醫(yī)療衛(wèi)生資源條件的完善與配備，特別是在基層醫(yī)療機構或鄉(xiāng)鎮(zhèn)農村一級的醫(yī)療資源配置管理方面，直接體現著全市醫(yī)療衛(wèi)生建設成果。所以，如何準確地分析出全市醫(yī)療資源的分布情況，促進衛(wèi)生決策者們合理分配各個層面的資源，成為了衛(wèi)生資源領域挖掘的主要內容。該領域主要從機構、人員、設施、經費等角度全方位地對軟硬件資源進行分析，并在空間上進行分布說明，以此對資源配置進行管理。

2.2 醫(yī)療業(yè)務發(fā)展動態(tài) 醫(yī)療業(yè)務從門診、住院、醫(yī)保、醫(yī)技、體檢、手術、藥品等方面對各項業(yè)務進行數據的統(tǒng)計分析，對醫(yī)院的工作量、診斷費用、床位使用情況、醫(yī)療保險消費等視點監(jiān)控，實現從決策層面上實時掌握全市醫(yī)院的業(yè)務開展情況。

2.3 重大疾病防治情況 建立疾病預警監(jiān)測網絡，在“癥狀”、“死因”、“疾病種類”等方面進行綜合分析，對重大疾病的防治情況進行有效監(jiān)控，為決策層提供進一步的決策支持。

2.4 婦幼保健動態(tài) 針對婦女病普查、婚前檢查、孕期篩查、產前檢查、分娩、產后訪視這幾個基本階段進行分析，挖掘出婦女病治療情況、高風險/危險產婦比重、產后訪視率等重要指標。通過圍產兒、新生兒、兒童體檢、計劃免疫四個重要方面對兒童保健情況進行統(tǒng)計分析，在出生情況、兒童接種、兒童健康等方面進行有效挖掘。

2.5 公共衛(wèi)生動態(tài) 以社區(qū)預防、保健、醫(yī)療、康復、健康教育及計劃生育技術指導的“六位于一體”社區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生服務體系的工作管理為目標，深入分析基層衛(wèi)生機構的工作開展情況，提供有效的績效考核依據，并為基層的工作開展提供意見。

2.6 行業(yè)監(jiān)管狀態(tài) 為實現醫(yī)療改革提高醫(yī)療質量，減少患者負擔的目標。建立包括臨床質控與診療監(jiān)管在內的監(jiān)管指標：在院內感染、診斷、手術和會診等管理上進行監(jiān)控管理;在基本藥物方面，加強對醫(yī)院基本藥物采購、價格執(zhí)行、使用量、診斷下的使用情況等重點環(huán)節(jié)進行實時監(jiān)控，保障國家規(guī)定的基本藥物制度得到嚴格執(zhí)行。加強對區(qū)域內醫(yī)院門急診和住院總費用、平均費用、各病種費用的綜合分析，實現醫(yī)療費用的實時動態(tài)監(jiān)管，合理控制醫(yī)療費用增長。

2.7 采供血與用血狀態(tài) 實現區(qū)域內各醫(yī)院臨床用血量與血庫供血的監(jiān)控，并提供庫存與使用量上的預警。

3 技術方案

DSS的架構以Sprague與Carlson所提出的對話-數據-模式(Dialog-Data-Modeling，DDM)架構最為學術界所接受［3］，認為DSS有三大組件［2］：數據庫管理系統(tǒng)(database management system，DBMS)模式庫管理系統(tǒng)(model-base managemt system，MBMS)對話產生與管理系統(tǒng)(dialog genernation and management system，DGMS)

在區(qū)域衛(wèi)生信息系統(tǒng)實現的信息集成的基礎上，在決策需求的指導下，預先把分散在各系統(tǒng)中的信息和數據抽取出來，經過清洗、格式轉換和重新編碼加載到數據倉庫，并通過企業(yè)報表、儀表盤等工具展示出最終的管理和決策信息，形成一個面向多學科集成的商業(yè)智能(BI)技術體系。該體系主要涉及到數據倉庫與聯機分析處理(OLAP)兩大技術。

3.1 數據倉庫技術 數據倉庫(Data Warehouse，DW)是一個集成的、面向主題的(Subject Oriented)、時變的(Time Variant)和非易失(Non-Volatile)的數據集合，反映出歷史變化，強調數據分析和報告結果產生的海量數據存儲技術。它的建立是整個決策支持系統(tǒng)建設最為重要的一環(huán)，不但匯集了海量的醫(yī)療數據，而且形成海量業(yè)務數據的常態(tài)化預分析處理機制，使決策結果以最高效的讀取速度展現到用戶面前，供輔助決策需要。也就是說，數據倉庫為支持海量存儲和高層決策分析提供了一種解決方案［2］。

3.2 聯機分析(OLAP)技術 OLAP是基于多維數據庫和多位分析的一類技術，是專門用于支持復雜的決策分析、支持信息管理和業(yè)務管理人員決策活動的一種決策分析工具，通過組織和匯總數據而為高效分析查詢創(chuàng)建多維數據集［4］，使分析人員、管理人員或執(zhí)行人員能夠從多種角度對從原始數據中轉化出來的、能夠真正為用戶所理解的、并真實反映企業(yè)特性的信息進行快速、一致、交互地存取，從而獲得對數據的更深入了解的一類軟件技術［5］。

聯機分析(OLAP)可以用不同的格式組織和提供醫(yī)療衛(wèi)生數據，以滿足不同用戶的各種需求，它管理大量歷史數據，提供匯總和聚集機制，并在不同的粒度級別上存儲和管理醫(yī)療衛(wèi)生信息，擴大了用戶的視野，增加了分析的靈活度，提高了問題追蹤的透明度，使數據的展現更加多樣化，生動化，從而為決策政策的制定與執(zhí)行提供了有力的支持［6］。

4 應用和展望

在區(qū)域衛(wèi)生信息平臺一期建設中，項目同時啟動了對決策支持系統(tǒng)的試探性建設，成功建立了以區(qū)域衛(wèi)生信息化為核心目標的數據倉庫，完成部署從醫(yī)院業(yè)務端到最終數據倉庫端的數據ETL體系，并實現了ETL的可控化管理。在應用上，主要完成了衛(wèi)生資源配置動態(tài)和衛(wèi)生事業(yè)發(fā)展動態(tài)兩個方面的建設，通過商業(yè)智能(BI)技術為用戶提供豐富的決策支持。

未來，區(qū)域衛(wèi)生決策支持系統(tǒng)將會沿著國家醫(yī)療體制改革道路，不斷配合相關部門的行政管理需要，繼續(xù)深入建設，逐步完善，努力探索，使之成為區(qū)域衛(wèi)生信息平臺乃至整個衛(wèi)生信息化建設工作的有力支撐。

1 http：//baike.baidu.com/view/8048.htm.

2 閔建虎.基于數據倉庫的決策支持系統(tǒng)建設研究.微型電腦應用，2010，26：48-50，55.

3 Michael S，Scott M.Management Decision Support Systems：Computerbased Support for Decision Making，Cambridge，MA：Division of Research，Harvard University.1971.216.

4 朱玉穎，劉宏偉，張巖.基于數據倉庫的數據挖掘技術研究現狀與進展.信息化縱橫，2009，18：4-7.

5 李衛(wèi)玲，劉紅磊，景曉鵬等.多維分析的OLAP模塊設計與實現.洛陽師范學院信息技術學院，計算機與數字工程，2011，39：164-166.

6 Power DJ.(2002).Decision support systems：concepts and resources for managers.Westport Conn，Quorum Books，2002.251.