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技术学习

医疗数据分析的等级划分

时间:2013-12-04 22:01:39  作者:  来源:  查看:0  评论:0
内容摘要:当前,随着“以电子病历为核心的医院信息化建设”逐步完善,越来越多的医院建立了HIS、电子病历、PACS等临床应用系统,为临床工作提供了强有力的技术支持,也累积了海量数据。越来越多医院认识到这些医疗数据的重要性,并采取措施对数据进行挖掘和分析,比如运用BI技术等,为医院领导决策提供...

当前,随着“以电子病历为核心的医院信息化建设”逐步完善,越来越多的医院建立了HIS、电子病历、PACS等临床应用系统,为临床工作提供了强有力的技术支持,也累积了海量数据。越来越多医院认识到这些医疗数据的重要性,并采取措施对数据进行挖掘和分析,比如运用BI技术等,为医院领导决策提供支持。

集中和提炼数据

医疗数据分析,主要是指把隐藏在一大批看似杂乱无章的数据背后的患者信息集中和提炼出来,总结出的医疗临床的内在规律,帮助医院管理者做出决策。

医疗数据分析的重点是了解数据的“供应链”,将数据和医疗临床业务结合起来,将数据转化为一张张报表,实现庞杂数据的可视化,从而让其为医院的运营管理服务。

数据分析分等级

数据分析是按照初级到高级进行排序的,不同的等级其作用不一样,最后为医院带来的收益也会截然不同。

1、初级数据分析。主要包括标准报表、即时数据查询等方面。标准报表可定期生成,可直观展示医院各业务科室的数据指标,给医院管理人员一目了然的感觉。但是它因为较偏颇,不能用于制定医院的长期决策;即时数据查询可用于查看一周内各天各个科室的患者数量报告,能让医院管理人员了解哪个科室的运行指标不达标以及问题出在哪里。

2、中级数据分析。主要包括多维分析、警报、统计分析等。多维分析(OLAP)具有钻取功能,如同层层剥笋,让医院管理人员发现问题在哪里;警报,主要是当医院运行状况不良时,可以实时告知管理人员是何时出了问题,使他们尽早解决问题;统计分析可以进行更复杂的分析,比如频次分析模型或回归分析等,可从历史数据中进行统计并总结出规律。

3、高级数据分析。主要包括预报、预测型建模和优化。可以说,预报是当前最热门的分析应用之一,它能提前且准确报警,使医院管理人员即时做出安排,防患于未然;预测型建模可以对患者的忠诚度和喜好等进行分析;优化可以帮助医院把资源合理配置,实现最大化利用。

 

数据分析在医院中占据越来越重要的地位,据了解很多医院正考虑上马BI等数据分析系统,使医院管理者清晰的了解医院运行情况。很多医院已经开始尝到数据分析带来的甜头,比如山东省立医院、山东千佛山医院等。当然,作为公益性行业,医院不能像其他行业一样完全以盈利为目标,有的分析方法未必适合医院,比如预测型建模。但是在大数据时代,医院必须了解并熟悉数据分析方法,因为它能帮助医护人员提高工作效率,降低运营成本,方便患者就医,帮助医院实现社会效益和经济效益双丰收


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