基于数据中心的医院精细化管理系统的建立及应用沈贝敏[摘要]本文采用CDC、ETL等技术，在数据中心的基础上建立医院精细化管理系统，从不同的维度对医疗大数据进行挖掘、利用和分析。通过建立基于数据中心的医院精细化管理系统，充分挖掘医疗大数据在医院运营管理中的价值，从而提高医院精细化管理水平。实践结果表明，该系统建设过程无需进行接口改造，即可充分整合利用医疗大数据，使管理指标统计口径一致并可对指标进行层层下钻分析，满足医院精细化管理需求，值得推广应用。[关键词]医院；数据中心；精细化管理系统doi：10.3969/j.issn.1673-0194.2017.14.020[中圖分类号]R197.32[]A[]1673-0194（2017）14-00-020引言随着医院信息化建设的不断发展和深入，医疗大数据在医院中的作用越来越重要，主要体现在临床诊疗、科研和医院管理等方面。从现代医院管理战略出发，医院的管理逐渐趋向于科学化、精细化，而这种科学化、精细化的管理主要体现在医院借助信息系统对医疗大数据的整合、利用，使医疗大数据中的信息在医院人、财、物等管理方面发挥其价值。但是，目前大多数医院信息化建设并未达到这样的效果，存在全院数据统计口径不一致、数据分散、数据利用率低等各种亟待解决的问题，因此，建立一个使医疗大数据可以得到充分整合、挖掘和利用的精细化管理系统具有十分重要的意义。基于此，上海市精神卫生中心联合上海柯林布瑞信息技术有限公司，通过尝试建立基于数据中心的医院精细化管理系统，探索更加科学化、精细化的信息管理模式。1基于数据中心的医院精细化管理系统建设基于数据中心的医院精细化管理系统（见图1）主要是参照HL7（HealthLevelSeven）和卫计委的相关标准，利用信息资源规划和面向对象的统一建模方法来建设的。系统采用变化数据捕获CDC（ChangeDataCapture）、ETL（Extract-Transform-Load）等技术，由业务复制库及操作数据存储ODS（OperationalDataStore）、运营数据中心ODR（OperationDataRepository）、主数据管理MDM（MasterDataManagement）、数据集市等功能单元构成。其建设过程是将医院已有的各个分散的业务系统（HIS、LIS、RIS等）与医院运营相关的数据进行组织、整合形成ODR，然后将ODR中的数据从不同的维度进行挖掘和利用，从而建成精细化管理系统，并对指标数据进行展示和分析。系统架构主要分为三层，依次为：业务层、数据层和展示层。业务层包括医院近30年信息化建设过程中不断建设的各类业务系统，主要为HIS、LIS、RIS、EMR等数据生产型业务系统；数据层主要包括业务复制库及操作数据存储ODS、ODR、MDM、数据集市；展示层分为以运营指标为元素的17个主题，每个主题都有相对应的指标和各种可视化图表等。2基于数据中心的医院精细化管理系统的特点2.1无需进行接口改造基于数据中心的医院精细化管理系统数据整合的整个过程，不需要对业务系统进行接口改造，而是利用CDC+ETL技术，避免了从业务系统抽取数据过程中制作接口的风险和费用，缩短了抽取数据的时间。随着医院业务系统的不断增多，现在医院每天凌晨有很多需要进行数据处理的定时服务，这些服务无形中增加了服务器的负担。而采用CDC技术不但可以减轻服务器的负担，还可以减少业务系统在抽取数据时的压力，使数据中心的数据达到与业务系统间的间隔时间平均在1小时以内，改变过去每天凌晨进行数据抽取的方式，从而更合理地利用服务器资源，提高医院的服务效率，降低系统风险。2.2指标可层层下钻与传统的医院管理系统相比，基于数据中心的医院精细化管理系统的最大的特点是，使用者不仅可以看到相应指标数据的同环比的变化情况，还可以对相应指标进行层层下钻，对指标数据进行挖掘，从指标表面的数据可以层层下钻，挖掘到指标对应的时间、科室、医疗单元和医生，可以找到导致该指标升高或下降的具体原因和具体对应人，从而管理者可以从根源上解决指标反映出的问题。例如，为了破除“以药补医”机制，医院重点监测药占比、材占比等指标，对这些指标进行监测并不是简单查看这些指标值，更重要的是要找出导致这些指标升高的具体原因，从而更科学、合理地对指标进行控制，使药占比、材占比等指标逐渐...