王 玨，劉 博，夏 新，朱 陽

醫(yī)保決策支持系統(tǒng)的設(shè)計和應(yīng)用

王 玨，劉 博，夏 新，朱 陽

目的：利用商業(yè)智能技術(shù)對醫(yī)院的醫(yī)療保險數(shù)據(jù)進行分析并輔助決策支持。方法：通過數(shù)據(jù)倉庫（data warehouse，DW），數(shù)據(jù)萃取、轉(zhuǎn)換、載入（extract-transform-load，ETL）工具，聯(lián)機分析處理（online analytical process，OLAP）和數(shù)據(jù)的多維度分析與展示技術(shù)，形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)視圖和綜合決策分析支持系統(tǒng)。結(jié)果：系統(tǒng)將對醫(yī)保數(shù)據(jù)的綜合分析結(jié)果以報表和儀表盤的形式進行展示。結(jié)論：決策支持系統(tǒng)有效地提高了醫(yī)院對醫(yī)保數(shù)據(jù)的查詢能力，特別是分析能力，有較大的發(fā)展前景。

決策支持；數(shù)據(jù)倉庫；醫(yī)保分析；數(shù)據(jù)挖掘

0 引言

醫(yī)院必須合理地制定醫(yī)保政策，既要保障醫(yī)院的醫(yī)療環(huán)境，給予患者充分優(yōu)質(zhì)的醫(yī)療服務(wù)，提升患者的滿意度，又要避免過度治療，控制醫(yī)保支出，確保費用收入上的平衡[1]。決策支持系統(tǒng)可以對醫(yī)保業(yè)務(wù)作出有效的分析，從而可以科學(xué)地管理和決策。

隨著醫(yī)院信息化建設(shè)的飛速發(fā)展，醫(yī)院已經(jīng)建立了以收費管理為主線的醫(yī)院信息系統(tǒng)（hospital information system，HIS），以患者管理為主線的臨床信息系統(tǒng)，如電子病歷系統(tǒng)等。系統(tǒng)是針對業(yè)務(wù)進行設(shè)計的，而對于涉及到挖掘和分析部分的數(shù)據(jù)，HIS并不能完全滿足并實現(xiàn)醫(yī)保業(yè)務(wù)分析需求，因此有必要使用專門的商業(yè)智能工具建立決策支持系統(tǒng)，以便向醫(yī)院各級領(lǐng)導(dǎo)、職能部門提供醫(yī)保分析服務(wù)[2]。

1 決策支持系統(tǒng)的解決方案

東方醫(yī)院決策支持系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集工作是通過數(shù)據(jù)萃取、轉(zhuǎn)換、載入（extract-transform-load，ETL）工具，從醫(yī)院HIS的相應(yīng)表中抽取相關(guān)數(shù)據(jù)，加以處理并存放于搭建好的數(shù)據(jù)倉庫中來實現(xiàn)的。使用SAP Business Objects方案，對最后形成的患者醫(yī)保數(shù)據(jù)進行建模，設(shè)計相應(yīng)的業(yè)務(wù)管理和分析決策模型，以儀表盤及報表等形式展示給醫(yī)院管理者，從而達(dá)到?jīng)Q策支持的目的。通過多維分析方法，從時間、收費者、費用類型3個維度多種粒度層級綜合考慮醫(yī)保費用的發(fā)生情況。時間維度包括天、月、年3種層級，收費者維度包括全院、科室、醫(yī)生、病種、患者5種層級，費用類型維度包括門診醫(yī)保、住院醫(yī)保及藥品、材料、其他2種層級。決策支持并不僅僅局限于醫(yī)保分析，對于醫(yī)院管理的眾多應(yīng)用領(lǐng)域都有著很大的參考價值[3]。

2 決策支持系統(tǒng)的整體架構(gòu)

2.1 整體框架

醫(yī)院決策支持系統(tǒng)采用多級架構(gòu)的方式實施開發(fā)，將整個系統(tǒng)分為后端框架（數(shù)據(jù)源、存儲層）和前端框架（展現(xiàn)層、用戶層）2大部分[4]，如圖1所示。

2.1.1 后端部分

基于Oracle關(guān)系型數(shù)據(jù)庫進行企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)模型構(gòu)建，建立分層次、易于擴展和維護、穩(wěn)定而又安全可靠的企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫。基于SAP Business Objects的Data Services工具實現(xiàn)ETL過程，完成HIS數(shù)據(jù)的抽取、轉(zhuǎn)換、加載過程。

2.1.2 前端部分

使用SAP Business Objects數(shù)據(jù)分析套件以儀表盤和報表的方式展示數(shù)據(jù)，使用多維分析、數(shù)據(jù)挖掘的方法分析數(shù)據(jù)。

2.2 數(shù)據(jù)存儲模型

數(shù)據(jù)存儲是指所有醫(yī)院相關(guān)信息的一體化存儲，如圖2所示。為了解決“模型穩(wěn)定和需求易變”的矛盾，對于綜合數(shù)據(jù)平臺中的數(shù)據(jù)可以分為臨時存儲區(qū)、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)區(qū)、匯總數(shù)據(jù)區(qū)[5]3個層次。

圖1 系統(tǒng)整體架構(gòu)

圖2 分層數(shù)據(jù)存儲模型

2.2.1 臨時存儲區(qū)

將不同源系統(tǒng)的數(shù)據(jù)首先加載到一個臨時存儲區(qū)的原因有2個：（1）為了避免重復(fù)的數(shù)據(jù)抽取工作對數(shù)據(jù)源造成影響；（2）為了對來自不同源系統(tǒng)的數(shù)據(jù)表作關(guān)聯(lián)等操作。臨時存儲區(qū)不只存在于數(shù)據(jù)源系統(tǒng)到基礎(chǔ)數(shù)據(jù)區(qū)的轉(zhuǎn)換加載中。

2.2.2 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)區(qū)

基礎(chǔ)數(shù)據(jù)區(qū)是整個數(shù)據(jù)存儲的核心，通過構(gòu)建多維模型，從不同的維度對每一項事實進行分析?；A(chǔ)數(shù)據(jù)區(qū)又可以分為：運營數(shù)據(jù)區(qū)、分析數(shù)據(jù)區(qū)、數(shù)據(jù)歸檔區(qū)。其中，運營數(shù)據(jù)區(qū)存儲按主題分類的面向運營的準(zhǔn)實時數(shù)據(jù)，提供統(tǒng)一的醫(yī)院數(shù)據(jù)視圖；分析數(shù)據(jù)區(qū)存儲面向經(jīng)營決策分析的歷史數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)歸檔區(qū)用于存儲運營數(shù)據(jù)區(qū)和分析數(shù)據(jù)區(qū)中產(chǎn)生的歷史歸檔數(shù)據(jù)。

2.2.3 匯總數(shù)據(jù)區(qū)

為了提高跨域報表和分析的訪問性能，需要對預(yù)處理好的數(shù)據(jù)進行額外存儲，提供給前端使用。這部分是個虛擬層，不實際存儲數(shù)據(jù)。我們把表、字段和它們的復(fù)雜關(guān)系在這部分整合為直接供前端展示的業(yè)務(wù)術(shù)語和指標(biāo)名稱。這部分稱之為“語義層”。

2.3 接口技術(shù)

決策支持系統(tǒng)為了集成多個數(shù)據(jù)源系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，在各數(shù)據(jù)源系統(tǒng)中建立視圖，并采用SAP Business Objects的ETL工具Data Services完成數(shù)據(jù)接口的工作。將各數(shù)據(jù)源系統(tǒng)提供的視圖導(dǎo)入Data Services，并經(jīng)過抽取、清洗、去冗余、合并等操作，最終為決策支持系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)倉庫。ETL技術(shù)是接口技術(shù)的核心。ETL技術(shù)主要有以下3個功能：

（1）數(shù)據(jù)抽取。數(shù)據(jù)抽取將分散在各種不同數(shù)據(jù)源系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)以高效穩(wěn)定的方式提取到數(shù)據(jù)倉庫的待處理數(shù)據(jù)庫中。

（2）數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換是ETL技術(shù)的核心部分。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換通過對數(shù)據(jù)進行合并、拆分、清洗、整合等一系列操作使來自不同數(shù)據(jù)源、不同格式的數(shù)據(jù)和信息達(dá)到語義上的一致性，并且對錯誤的數(shù)據(jù)進行清洗，保證決策支持系統(tǒng)數(shù)據(jù)的質(zhì)量。

（3）數(shù)據(jù)加載。數(shù)據(jù)加載是將已經(jīng)轉(zhuǎn)

換好的數(shù)據(jù)放入數(shù)據(jù)倉庫中，經(jīng)過加載的數(shù)據(jù)可以快速地通過決策支持系統(tǒng)取用。

通過使用ETL可以在作業(yè)過程中快速完成對數(shù)據(jù)庫的操作，并將包括匯總、合并、數(shù)據(jù)比對等在內(nèi)的所有任務(wù)整合在同一個服務(wù)中，強化數(shù)據(jù)庫的高可用度，并直接進行問題的警示與匯報。

3 決策支持系統(tǒng)的實際應(yīng)用

決策支持系統(tǒng)的實際應(yīng)用如圖3所示。

有效管控醫(yī)保一直以來都是醫(yī)院的難點，原因在于醫(yī)保數(shù)據(jù)涉及的內(nèi)容廣泛且關(guān)系復(fù)雜，難以在繁雜的醫(yī)保數(shù)據(jù)海洋中發(fā)現(xiàn)真正的問題[6]。本研究發(fā)現(xiàn)，可以通過決策支持系統(tǒng)的多維分析，發(fā)現(xiàn)醫(yī)保數(shù)據(jù)情況的異常，并通過層層下鉆，找到問題的根源[7]。例如，某月份總控醫(yī)保金額達(dá)到了紅色區(qū)域，超過了當(dāng)月額定指標(biāo)，考察下級明細(xì)指標(biāo)時我們發(fā)現(xiàn)結(jié)算藥品均次以及結(jié)算藥占比2個指標(biāo)超標(biāo)情況嚴(yán)重。利用決策支持系統(tǒng)的下鉆功能，我們對結(jié)算藥品均次實行下鉆，逐層發(fā)現(xiàn)超標(biāo)情況最嚴(yán)重的科室、醫(yī)生，并且通過分析患者的具體費用發(fā)生情況來判斷該醫(yī)保是否合理，并作出決策。

圖3 全院醫(yī)保概覽儀表盤

4 結(jié)論

決策支持系統(tǒng)在醫(yī)院醫(yī)保領(lǐng)域的實際應(yīng)用已經(jīng)取得了顯著的效果。決策支持系統(tǒng)大大地增強了醫(yī)院的醫(yī)保綜合查詢分析能力[8]，分層級地層層深入挖掘了醫(yī)保各項指標(biāo)出現(xiàn)的異常情況。通過按全院、科室、醫(yī)生、病種、患者5個層級進行醫(yī)保費用分析，可以逐層下鉆、及時發(fā)現(xiàn)大額醫(yī)保費用發(fā)生的最明細(xì)項；分析不同醫(yī)保類型所發(fā)生醫(yī)保金額在全院的占比情況，輔助調(diào)控醫(yī)保政策；通過對不同時間醫(yī)保費用發(fā)生情況的分析，可發(fā)現(xiàn)醫(yī)保費用的時間波動規(guī)律等，分析不同季節(jié)醫(yī)保費用類型的特殊性。通過系統(tǒng)在以上醫(yī)保分析不同方面的應(yīng)用，提高了醫(yī)院的醫(yī)保費用管理水平，并能及時調(diào)整有關(guān)醫(yī)保業(yè)務(wù)的管理措施。

隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)院管理中的不斷深入應(yīng)用以及醫(yī)院HIS的不斷完善[9]，決策支持系統(tǒng)將不只是作為醫(yī)院管理者的一個數(shù)據(jù)分析工具，而且能夠監(jiān)控醫(yī)院各項業(yè)務(wù)的實時情況，作為一個指揮控制平臺協(xié)助醫(yī)院院長進行管理。

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（收稿：2013-10-10 修回：2014-01-25）

Design and application of medical insurance decision supporting system

WANG Jue,LIU Bo,XIA Xin,ZHU Yang
（Department of Information Technology,East Hospital,Tongji University School of Medicine,Shanghai 200120,China）

ObjectiveTo apply business intelligence technology to the analysis of the hospital medical insurance data and auxiliary decision support.MethodsBy using technology of data warehouse,Extraction-Transformation-Loading, Online Analytical Process,Data Multi-dimensional Analysis and display technology,uniform data views and decision support system were realized.ResultsThe analysis results of the medical insurance data were showed in the reports and panel.ConclusionThe system can be used for the inquiry and analysis of the medical insurance data in the hospital.[Chinese Medical Equipment Journal，2014，35（9）：65-67]

decision support;data warehouse;medical insurance analysis;data mining

R318；TP311.13

A

1003-8868（2014）09-0065-03

10.7687/J.ISSN1003-8868.2014.09.065

王 玨（1988—），男，研究方向為醫(yī)療信息管理、商業(yè)智能、數(shù)據(jù)挖掘等，E-mail：wjtjdx@163. com。

200120上海，同濟大學(xué)附屬東方醫(yī)院，上海市東方醫(yī)院信息中心（王 玨，劉 博，夏 新，朱 陽）

夏 新，E-mail：xinye_000@163.com