陳郁韓

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)院管理中的應(yīng)用

陳郁韓①

目的：醫(yī)療數(shù)據(jù)挖掘能夠?qū)︶t(yī)院現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)進行自動分析并提供有價值的醫(yī)學(xué)知識，為醫(yī)院管理中各項決策提供有力的技術(shù)支持。方法：介紹數(shù)據(jù)挖掘的概念，分析數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)，闡明醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用現(xiàn)狀。結(jié)果：對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)院中醫(yī)療質(zhì)量管理、醫(yī)用耗材備貨管理、手術(shù)室感染管理以及影像科管理中的具體應(yīng)用進行了分析研究。結(jié)論：提出數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用時必須注意的問題，肯定了快速發(fā)展的圖像數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)所具有的較高學(xué)術(shù)價值和廣闊的應(yīng)用前景。

數(shù)據(jù)挖掘；數(shù)據(jù)庫；醫(yī)院管理

[First-author’s address]Equipment Department, Affiliated Hospital of Nantong University, Nantong 226001, China.

近年來，數(shù)據(jù)挖掘(data mining，DM)已經(jīng)成為非?；钴S的研究領(lǐng)域，在醫(yī)療界得到廣泛應(yīng)用，并形成了醫(yī)療DM這一重要研究分支[1-2]。隨著信息技術(shù)的發(fā)展，采集、存儲和管理數(shù)據(jù)的手段日益完善和豐富，各行業(yè)積累的數(shù)據(jù)量快速增長，醫(yī)學(xué)領(lǐng)域也面臨同樣的情況，僅登錄在美國Gen Bank數(shù)據(jù)庫中的DNA序列總量在2002年就已超過了280億個堿基對[3]。面對爆炸式的數(shù)據(jù)增長，若僅采用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法，通常只能從中獲取一些表層信息，而無法發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的內(nèi)在聯(lián)系和隱藏的內(nèi)容。DM技術(shù)可以應(yīng)用于任何類型的信息儲存庫以及瞬態(tài)數(shù)據(jù)，能夠提供強大的數(shù)據(jù)分析功能，用于醫(yī)院慢性病數(shù)據(jù)倉庫的建立與分析、惡性腫瘤的診斷與惡性程度的判斷分析、呼吸道感染患者的病情危重度的分析以及醫(yī)院醫(yī)療數(shù)據(jù)的挖掘和疾病專家系統(tǒng)的建立等，為醫(yī)院的醫(yī)療質(zhì)量管理、醫(yī)用耗材備貨管理、手術(shù)室感染管理及影像科管理等提供支持[4]。

1 DM技術(shù)概述

1.1 DM技術(shù)的內(nèi)涵

DM又稱為數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)(knowledge discovery in database，KDD)，是對大量觀察到的數(shù)據(jù)進行分析，從中發(fā)現(xiàn)事先未知的聯(lián)系和規(guī)律[5]。DM所要處理的問題，就是在龐大的數(shù)據(jù)庫中尋找出有價值的隱藏事件加以分析，并將有意義的信息歸納成結(jié)構(gòu)模式，提供給有關(guān)部門在進行決策時參考。DM技術(shù)看重的是數(shù)據(jù)庫的再分析，包括模式的建構(gòu)或是資料特征的判定，其主要目的就是要從數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)之前關(guān)心卻未曾獲悉的有價值信息。DM技術(shù)是人工智能和數(shù)據(jù)庫發(fā)展相結(jié)合的產(chǎn)物。圖1所示為典型的DM系統(tǒng)[6]。

圖1 典型的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)

1.2 DM的任務(wù)

(1)數(shù)據(jù)抽取。其目的是對數(shù)據(jù)進行濃縮，給出他的緊湊描述。DM技術(shù)主要關(guān)心從數(shù)據(jù)泛化的角度來討論數(shù)據(jù)總結(jié)，數(shù)據(jù)泛化是一種把數(shù)據(jù)庫中的有關(guān)數(shù)據(jù)從低層次抽象到高層次上的過程。

(2)分類發(fā)現(xiàn)。其目的是學(xué)會一個分類函數(shù)或分類模型，該模型能把數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)項映射到給定類別中的某一個。分類可以用于預(yù)測，目的是從歷史數(shù)據(jù)紀(jì)錄中自動推導(dǎo)出對給定數(shù)據(jù)的推廣描述，從而能對未來數(shù)據(jù)進行預(yù)測。

(3)聚類。是把一組個體按照相似性歸成若干類別，即“物以類聚”。目的是使得屬于同一類別的個體之間的距離盡可能的小，而不同類別上的個體間的距離盡可能的大。聚類方法包括統(tǒng)計方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和面向數(shù)據(jù)庫的方法。

(4)關(guān)聯(lián)規(guī)則分析。是描述和分析已有數(shù)據(jù)中是否存在共生現(xiàn)象，主要反映事物之間的關(guān)聯(lián)性，即某些事件一起發(fā)生的可能性。用于關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)的主要對象是事務(wù)型數(shù)據(jù)庫，如果對這些數(shù)據(jù)進行分析，則可對患者的情況提供極有價值的信息[7]。

2 醫(yī)學(xué)DM的應(yīng)用現(xiàn)狀

在我國，醫(yī)學(xué)的數(shù)據(jù)資源極為豐富，但運用DM技術(shù)分析和處理這些數(shù)據(jù)資源的研究尚處于起步階段。主要原因是：①DM系統(tǒng)采用許多復(fù)雜的數(shù)學(xué)工具，但對于醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的研究者而言，并不需要設(shè)計這些數(shù)學(xué)工具，他們需要的是理性地使用這些現(xiàn)有的工具，許多數(shù)據(jù)處理軟件包(如Weka、SPSS和SAS等)都包含常用DM方法的功能；②當(dāng)前醫(yī)學(xué)教育中的知識結(jié)構(gòu)使大部分醫(yī)學(xué)研究者對DM系統(tǒng)這類數(shù)據(jù)分析處理技術(shù)不甚了解、也不甚敏感，也就更難以自覺地應(yīng)用。針對這種情況，有些大學(xué)(如第二軍醫(yī)大學(xué)和哈爾濱醫(yī)科大學(xué)等)已經(jīng)面向醫(yī)學(xué)本科生及研究生開設(shè)了相關(guān)課程，上海交通大學(xué)醫(yī)學(xué)院也向醫(yī)學(xué)專業(yè)研究生開設(shè)了“生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘”的課程，旨在使醫(yī)學(xué)院校學(xué)生及醫(yī)學(xué)科學(xué)研究者了解這些知識，能理性地應(yīng)用這些數(shù)學(xué)工具，并建立和其他學(xué)科領(lǐng)域研究人員合作的基礎(chǔ)[8]。

醫(yī)療過程中收集到的數(shù)據(jù)一般是真實可靠、不受其他因素影響的，而且數(shù)據(jù)集的穩(wěn)定性較強，這些對挖掘結(jié)果的維護、不斷提高挖掘模式的質(zhì)量都是非常有利的條件。醫(yī)療數(shù)據(jù)是在對患者的診斷治療中獲得的，包括了與患者的交談記錄，各種醫(yī)學(xué)儀器拍攝的圖片，醫(yī)生的觀察說明等。醫(yī)學(xué)DM在所有的生物信息DM中是收獲最大但最困難的。

3 DM技術(shù)在醫(yī)院管理中的應(yīng)用

目前，很多醫(yī)院都已建立了龐大的數(shù)據(jù)庫，如果沒有相應(yīng)的技術(shù)手段對其進行整理、分析，就不能分析出數(shù)據(jù)中存在的關(guān)系和規(guī)則，亦不能根據(jù)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)預(yù)測未來走勢，從而陷入數(shù)據(jù)爆炸的困惑中。DM技術(shù)的出現(xiàn)改變了這種現(xiàn)狀，并已在醫(yī)院管理的各個方面得到廣泛應(yīng)用并取得巨大收益。從數(shù)據(jù)倉庫中利用計算機應(yīng)用軟件提取有用的數(shù)據(jù)，運用統(tǒng)計學(xué)的相關(guān)知識對這些數(shù)據(jù)進行分類匯總，再利用DM軟件對有用的數(shù)據(jù)進行宏觀分析，來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的各種信息，供醫(yī)院決策者更好地制定管理策略[9]。

3.1 醫(yī)療質(zhì)量管理中的DM

(1)工作量指標(biāo)趨勢分析。反映醫(yī)療工作量的指標(biāo)有很多種，如門急診及出院人次指標(biāo)反映了醫(yī)院每年服務(wù)患者門診工作量和住院工作量的增減程度，只有做到門診量、住院量及收入總量的同步持續(xù)穩(wěn)定增長，醫(yī)院才能有持續(xù)性發(fā)展。因此，可以利用DM技術(shù)中的環(huán)基比和定基比來分析數(shù)據(jù)的增長速度和發(fā)展速度，也可以用曲線擬合來預(yù)測未來的發(fā)展趨勢。

(2)工作量指標(biāo)影響因素分析。目的是科學(xué)、合理地評價各種影響因素，找出影響關(guān)鍵變量發(fā)展變化的主要因素，為醫(yī)院管理提供決策依據(jù)。利用DM技術(shù)中的灰色關(guān)聯(lián)分析方法對醫(yī)院收治患者人數(shù)的影響因素進行分析發(fā)現(xiàn)，從關(guān)聯(lián)度大小看，病床周轉(zhuǎn)次數(shù)、住院患者手術(shù)人次與年收治患者人數(shù)關(guān)聯(lián)程度較高，是影響醫(yī)院年收治患者人數(shù)的主要因素；其次是平均開放病床數(shù)和年平均醫(yī)生人數(shù)。

(3)疾病診斷分析。在醫(yī)療診斷中，可以根據(jù)大量確診的病例，以疾病診斷結(jié)果作為決策屬性，以各種疾病癥狀數(shù)據(jù)為條件屬性，建立醫(yī)療病例知識庫(或醫(yī)療決策表)。通過對醫(yī)療決策表進行數(shù)據(jù)挖掘，可獲得有價值的醫(yī)療診斷知識，如醫(yī)院疾病的構(gòu)成種類、醫(yī)院各年疾病的變化規(guī)律，找出醫(yī)院的主要病種。但由于癥狀數(shù)據(jù)對疾病的影響程度各不相同，對疾病診斷的貢獻也不同，經(jīng)常存在冗余癥狀。應(yīng)用基于粗糙集的DM技術(shù)對這些醫(yī)學(xué)決策表進行分析，可以求出與疾病關(guān)聯(lián)的最重要的癥狀組合[10]。Melgani等[11]以美國麻省理工學(xué)院的心律失常數(shù)據(jù)庫的心電圖為原始數(shù)據(jù)，采用SVM分類器、KNN分類器和ANN等不同的分類模型，對心電圖的5種異常波形和正常波形進行分類。研究結(jié)果表明，SVM分類模型的性能最優(yōu)。

(4)醫(yī)療質(zhì)量綜合評價。應(yīng)用DM技術(shù)對醫(yī)療質(zhì)量進行綜合評價，將對加強醫(yī)療質(zhì)量管理起著積極的促進作用?？梢圆捎猛辉u價模式、同一評價指標(biāo)、同一標(biāo)化方法、同一權(quán)重系數(shù)以及同一分類方法對醫(yī)療、護理工作檢查資料以及根據(jù)醫(yī)院業(yè)務(wù)工作報表指標(biāo)，對終末質(zhì)量進行綜合評價比較。

3.2 醫(yī)用耗材備貨管理中的DM

醫(yī)用耗材的消耗容易受到季節(jié)、疾病好發(fā)時段及手術(shù)擇期規(guī)律的影響，用一些固定的方法，如設(shè)定低限量自動提示來解決醫(yī)用耗材的領(lǐng)用問題缺乏科學(xué)性，容易造成醫(yī)用耗材的積壓和斷貨現(xiàn)象，而無菌物品及一次性用品在積壓中因為客觀條件的原因易發(fā)生滅菌期、有效期的過期和破損、被污染現(xiàn)象。應(yīng)用DM技術(shù)中的時間序列預(yù)測方法，對醫(yī)院現(xiàn)有的醫(yī)用耗材用量信息進行計算模擬，得出醫(yī)用耗材消耗模型。根據(jù)實際情況自動產(chǎn)生下一時間段的醫(yī)用耗材領(lǐng)用量，滿足了醫(yī)院感染管理和各種手術(shù)的需要，提高了醫(yī)用耗材備庫的合理性和科學(xué)性。

3.3 手術(shù)室感染管理中的DM

由于手術(shù)室的房間使用、手術(shù)次序、接臺手術(shù)間隔的消毒方式及持續(xù)時間都對消毒效果和監(jiān)測結(jié)果有明顯的影響，DM技術(shù)重點應(yīng)放在手術(shù)室消毒滅菌工作與消毒效果和監(jiān)測結(jié)果產(chǎn)生規(guī)律搭配上。DM過程中可采用按模型聚類的方法，對聚類結(jié)果采用約簡等處理后可獲得一組有意義的消毒滅菌工作與消毒效果及監(jiān)測結(jié)果之間的規(guī)律。DM技術(shù)使手術(shù)室感染管理的常規(guī)工作有據(jù)可查。對手術(shù)室環(huán)境、無菌用品、消毒液的生物監(jiān)測工作；手術(shù)室的無菌操作、消毒隔離技術(shù)規(guī)范；消毒液的效果與質(zhì)量、無菌物品及一次性用品的保存；醫(yī)院感染的監(jiān)控和報告；手術(shù)室人員進行的消毒滅菌和院內(nèi)感染崗位培訓(xùn)直至醫(yī)用廢棄物的科學(xué)分類和無害化處理等都可以進行一系列的質(zhì)量跟蹤分析[12]。

3.4 影像科管理中的DM

影像科擁有大量檢查儀器，如MRI、CT、DSA、DR以及彩超等，通過DM技術(shù)可以從PACS系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫中得到這些設(shè)備每年、每月甚至每周、每日的實際使用情況，包括開機率、使用時間、檢查數(shù)量及保養(yǎng)維修情況等。DM技術(shù)通過分類、關(guān)聯(lián)性分析、序列分析、群集分析、機器自我學(xué)習(xí)等分析每臺設(shè)備的使用頻率、保養(yǎng)和維修費用，找出設(shè)備使用量與維修費用間的變化關(guān)系，從而得到最佳使用量。通過對影像科數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計學(xué)挖掘，科室管理人員可及時通過對總檢查量、單臺設(shè)備檢查量、單個工作人員的工作量及工作效率進行觀察和綜合分析，實時監(jiān)控，以適時做出崗位調(diào)整，從而將有限的人力資源使用最大化。通過對工作人員質(zhì)量檔案數(shù)據(jù)進行決策樹挖掘，可以提取某個攝片技師各個攝片部位的攝片質(zhì)量或某個診斷醫(yī)師對某病種的診斷符合率，分析其在某方面的特長或欠缺，確立提高目標(biāo)。培訓(xùn)時，可以對受訓(xùn)人員在各個階段的攝片或診斷質(zhì)量進行分析，找出培養(yǎng)盲區(qū)，適時修正培養(yǎng)計劃，提高培養(yǎng)效率，改進質(zhì)量控制管理。通過對影像科建立的龐大的病例信息、影像和診斷結(jié)果資料庫進行關(guān)聯(lián)挖掘，擺脫了前提假設(shè)的束縛和主觀因素的干擾，使結(jié)果更真實、客觀，為臨床、教學(xué)和科研提供素材和指導(dǎo)依據(jù)。

4 應(yīng)用時必須注意的問題

DM技術(shù)作為一門新興學(xué)科已應(yīng)用到諸多領(lǐng)域，但在醫(yī)院管理中尚較少使用，必須充分認(rèn)識到他的重要性才能有效提高醫(yī)院管理的能力，為管理決策提供有效依據(jù)。DM技術(shù)在醫(yī)院管理中的應(yīng)用有其自身的優(yōu)勢，因為在醫(yī)學(xué)上收集到的數(shù)據(jù)是真實可靠的，不受其他因素的影響，而且數(shù)據(jù)倉庫的穩(wěn)定性較強，這些對挖掘結(jié)果的維護、不斷提高挖掘知識的質(zhì)量非常有利。DM系統(tǒng)中數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的目標(biāo)數(shù)據(jù)確立是得出最終結(jié)果的前提，也是管理決策的依據(jù)，因此如何選擇目標(biāo)數(shù)據(jù)對實施DM技術(shù)起到主導(dǎo)作用。DM的工作效率如挖掘工具的采集速度是左右得到最終結(jié)果時間的決定性因素，速度太慢將使結(jié)果無法適時運用到管理流程中，影響管理績效。各種數(shù)據(jù)分析手段對最終的結(jié)果有何影響需要通過實踐來判定，并以此找到真正適合的數(shù)據(jù)分析工具。用戶界面的友好程度也是不容忽視的，他可以幫助決策者迅速理解分析結(jié)果。

5 結(jié)語

隨著醫(yī)院信息系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用，產(chǎn)生了海量的電子病歷數(shù)據(jù)和影像資料，“醫(yī)療協(xié)同”項目的實施更是產(chǎn)生了大量的交換數(shù)據(jù)。DM技術(shù)作為一個在海量數(shù)據(jù)中獲取知識的有力工具，在為醫(yī)院管理中新知識的發(fā)現(xiàn)開辟了新的途徑，快速發(fā)展的圖像DM技術(shù)更是具有較高的學(xué)術(shù)價值和廣闊的應(yīng)用前景。但存在的問題是醫(yī)院數(shù)據(jù)庫中存在許多臟數(shù)據(jù)和已破壞了的數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)庫中的臨床信息標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一或者不規(guī)范使得DM過程中對數(shù)據(jù)庫的矯正、去除噪聲等顯得相當(dāng)困難，這些實際應(yīng)用中的困難有待于進一步的研究并給予解決。

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Application research of data mining technology in hospital management

/CHEN Yu-han// China Medical Equipment,2014,11(1):62-65.

Objective:Medical data mining can provide automatic data analysis and generate valuable knowledge from medical database in existence. Besides, it offers strong technical support to various decision-making in the hospital management.Methods:This paper introduces the concept of data mining, states its main tasks and then clarifies its present application status.Results:Moreover, a variety of application examples of data mining technology are elaborated in the management of medical quality, consumable items stocking, operation room infection and radiology.Conclusion:Finally, some issues which need to be paid attention to are advanced in the process of data mining application, and meanwhile it is confirmed that the rapidly developing image data mining technology possesses the high professional value and wide application prospect.

Data mining; Database; Hospital management

1672-8270(2014)01-0062-04

R197.324

A

10.3969/J.ISSN.1672-8270.2014.01.022

2013-05-16

①南通大學(xué)附屬醫(yī)院設(shè)備科 江蘇 南通 226001

陳郁韓,男,(1975- ),碩士，高級工程師。南通大學(xué)附屬醫(yī)院設(shè)備科，研究方向：醫(yī)療設(shè)備信息化管理。