CN108062973A - 一种医疗卫生数据分析方法 - Google Patents

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Abstract

一种医疗卫生数据分析方法，以医疗业务数据为基础数据源，通过构建医疗分析指标和主题，设计并规范相应的医疗卫生业务数据，基于ORACLE数据库，设计并实现构建数据仓库与集市，利用SQL语言，实现数据ETL，结合前端可视化展现方式，进而实现面向各类医疗业务的主题分析，并针对部分示例数据，形成数据分析报告；有利于统一医疗卫生数据的接口和规范，实现医疗卫生数据的统一管理，完成门诊、住院、基本药品监管、基层医疗服务质量、基层人员配置等主要指标的分析，实现信息的互联互通与共享，最终改善医疗服务水平，并为相关决策提供辅助。

Description

一种医疗卫生数据分析方法
技术领域
本发明涉及数据分析技术领域，尤其涉及一种医疗卫生数据分析方法。
背景技术
现阶段，政府不断加强医药卫生体制改革，要求充分利用信息化手段，促进优质医疗资源纵向流动，加强公共卫生服务资源整合，统筹推进医疗服务、公共卫生、药品供应、监管体制的综合改革。事实上，目前医疗卫生信息数据孤岛现象严重，虽然在业务系统中积累了大量的医疗信息数据，但并未实现数据的互联互通以及卫生医疗数据的开发利用，传统的人工统计汇报方式已不能满足及时有效反馈信息的要求。
发明内容
本发明所解决的技术问题在于提供一种医疗卫生数据分析方法，以解决上述背景技术中的缺点。
本发明所解决的技术问题采用以下技术方案来实现：
一种医疗卫生数据分析方法，具体步骤如下：
（1）针对医疗卫生领域业务特点及相关数据字段，梳理数据分析应用主题，对医疗业务理解与需求进行分析，包括患者分析、疾病分析、医生及医护人员基本情况分析、用药分析、药品分析、医疗工作效率分析及服务质量分析等；
（2）结合对医疗业务领域的专业理解和阶段性需求，确定项目的主要分析主题和指标，设计医疗指标，便于实现针对单个医院或某区域的医疗卫生数据分析；
医疗指标包括1）患者基本情况分析、2）基层卫生服务分析、3）门诊分析、4）住院分析、5）诊疗与药品分析、6）合理用药分析，具体如下：
1）患者基本情况分析，包括病人年龄段分析、病人基本分析、病人地域分析、病人性别分析、病人身份分析、病人区域分析；
2）基层卫生服务分析，包括卫生机构数、卫生人员总数、卫生技术人员总数、执业医师人数、乡村医生人数、注册护士人数、药剂人员数、技师、技士、检验人员数；
3）门诊分析，包括日/月/季/年门诊人次数、工作天数、日均门诊人次数、新病人数、新病人占比、老病人数、老病人占比、挂号数、挂号费、诊疗数、诊疗费、实收总金额、退号数、退号费、门诊医生人数、门诊大处方数、门诊医生日平均诊疗人次数、门诊医生日均处方数、门诊医患比、门诊处方数、缴费处方数、处方平均金额、病人单次就诊金额、门诊人均医药费用等；
4）住院分析，包括期内入院人数、日平均入院人数、院内转科人数、转院率、出院人数、治愈人数、治愈率、好转人数、好转率、病死率、病床使用率、平均开放病床数、平均住院日、病床周转次数、出院者平均住院日、出院病人人均医药费用、出院病人日均医药费、人均住院医疗费用、单病种平均住院费用等；
5）诊疗与药品分析，包括检查单数、检查费用、单个处方药品总数、单个处方药品金额、处方药品总数、单个处方用药种类、均次处方用药种类、用药数量排序TOP5、开具处方总金额排序TOP5、单种病医生开具药品种数TOP5、药品入库增长率、药品入库总金额增长率、基药占比等；
6）合理用药分析，包括各类疾病人次数、门诊死亡率、住院死亡率、综合死亡率、静脉用药人数占比、肌注用药人数占比、急危重疑难病病人占比、使用抗菌药物的人次占比、抗菌药物平均使用天数、门诊处方合格率、初诊与确诊符合率等；
（3）规范医疗卫生数据，根据医疗业务体系，建立标准 “元数据”管理中心，集中管理ICD-10编码、药品编码、诊疗项目编码、科室编码等编码信息，为医疗卫生数据的标准化提供规范的编码，以提高数据的可利用性与统计的准确性；
（4）设计并构建数据仓库/集市/维度表，包括医疗卫生接口数据库和BI分析库，医疗卫生接口数据库用于存储和管理各医疗卫生机构提供的业务数据、公共卫生服务数据和卫生资源数据等相关业务数据；BI分析库根据不同角色人员的权限和需求构建相关主题数据仓库，BI分析库构建于医疗卫生接口数据库之上，是对数据进行清洗、转换、整合之后形成的数据库；
①数据仓库设计与构建，根据项目分析主题，基于ORACLE数据库，设计并构建相应的数据仓库表，包括门诊数据仓库、住院数据仓库、药品数据仓库等，其中门诊数据仓库包括门诊医生站事实表、门诊收费事实表、门诊来院记录事实表；住院数据仓库包括住院床位事实表、住院费用事实表、住院病人事实表、出院病人事实表；药品数据仓库包括药库入库事实表、药库出库事实表；按照表结构，对数据进行整理后，将数据导入数据仓库中；
②数据集市设计与构建，按照项目梳理的分析指标，基于ORACLE数据库，设计并构建数据集市表，包括病人年龄集市表、病人性别集市表、疾病人次数集市表、门诊医生工作量集市表、药品TOP5根系、门诊处方量集市表、医患比分析集市表、住院床位集市表、住院费用集市表、住院人次集市表、科室出院集市表、出院状态集市表、药品入库金额集市表、用药分析集市表、卫生局基药使用集市表等；
③数据维度表设计与构建，维度表作为用户分析数据的窗口，包含事实数据表中事实记录的特性，提供描述性信息，以便为分析者提供有用信息，维度表包含帮助汇总数据特性的层次结构；维度表包括年龄段维度表、核算码维度表、收费项目维度表、处方费别维度表、日期维度表、科室维度表、出院状态维度表、区域维度表、医生维度表、药品类别维度表、疾病维度表、药理维度表、病人身份维度表、性别维度表、药库维度表、号名维度表等25个维表；
（5）ETL代码实施，在ETL实施过程中，主要分为三个过程，第一个过程通过SQL存储过程从医疗卫生业务系统数据库抽取、转换并加载数据至接口表中；第二个过程通过SQL存储过程从接口表中抽取、转换并加载数据到数据仓库事实表中，第三个过程通过SQL存储过程从数据仓库事实表中抽取、转换并加载数据到数据集市中；按照Mapping设计规则，基于plsqldeveloper，执行编辑完毕的SQL存储过程，以实现数据ETL；
（6）报表设计与发布，利用SAP BO工具或TableAu工具与ORACLE数据库进行连接，进而读取ORACLE数据库中相应的事实表和维度表，按照分析指标要求和ORACLE数据库实际，在ORACLE数据库中将事实表和维度表进行关系连接或对相关字段进行公式计算，根据用户需要，选择输出各类展现图形，且可根据需要对结果数据进行上下钻取，最终实现报表的设计与展现。
有益效果：本发明着眼于医疗卫生数据资源的开发和利用，通过建立卫生数据标准体系规范，梳理卫生数据指标，利用信息化手段开展该业务域的数据分析，有利于统一医疗卫生数据的接口和规范，实现医疗卫生数据的统一管理，完成门诊、住院、基本药品监管、基层医疗服务质量、基层人员配置等主要指标的分析，实现信息的互联互通与共享，最终改善医疗服务水平，并为相关决策提供辅助。
附图说明
图1为本发明的较佳实施例中的数据分析业务流程图。
图2为本发明的较佳实施例中的医疗卫生数据分析流程图。
图3～4为本发明的较佳实施例中的医疗卫生数据分析部分指标示例图。
图5为本发明的较佳实施例中的数据ETL处理流程图。
图6为本发明的较佳实施例中的呼吸系统疾病人次数随时间变化曲线图。
图7为本发明的较佳实施例中的某医院住院人次占比TOP10疾病示意图。
具体实施方式
为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体图示，进一步阐述本发明。
参见图1～2的一种医疗卫生数据分析方法，具体步骤如下：
（1）对医疗业务理解与需求进行分析，针对医疗卫生领域业务特点及相关数据字段，梳理数据分析应用主题，包括患者分析、疾病分析、医生及医护人员基本情况分析、用药分析、药品分析、医疗工作效率分析及服务质量分析等；
（2）设计医疗指标，结合对医疗业务领域的专业理解和阶段性需求，确定项目的主要分析主题和指标，便于实现针对单个医院或某区域的医疗卫生数据分析，指标汇总表如图3～4所示；
医疗指标包括1）患者基本情况分析、2）基层（医院）卫生服务分析、3）门诊分析、4）住院分析、5）诊疗与药品分析、6）合理用药分析，具体如下：
1）患者基本情况分析，包括病人年龄段分析、病人基本分析、病人地域分析、病人性别分析、病人身份分析、病人区域分析；
2）基层（医院）卫生服务分析，包括卫生机构数、卫生人员总数、卫生技术人员总数、执业（助理）医师人数、乡村医生人数、注册护士人数、药剂人员数、技师、技士、检验人员数；
3）门诊分析，包括日/月/季/年门诊人次数、工作天数、日均门诊人次数、新病人数、新病人占比、老病人数、老病人占比、挂号数、挂号费、诊疗数、诊疗费、实收总金额、退号数、退号费、门诊医生人数、门诊大处方数、门诊医生日平均诊疗人次数、门诊医生日均处方数、门诊医患比、门诊处方数、缴费处方数、处方平均金额、病人单次就诊金额、门诊人均医药费用等；
4）住院分析，包括期内入院人数、日平均入院人数、院内转科人数、转院率、出院人数、治愈人数、治愈率、好转人数、好转率、病死率、病床使用率、平均开放病床数、平均住院日、病床周转次数、出院者平均住院日、出院病人人均医药费用、出院病人日均医药费、人均住院医疗费用、单病种平均住院费用等；
5）诊疗与药品分析，包括检查单数、检查费用、单个处方药品总数、单个处方药品金额、处方药品总数、单个处方用药种类、均次处方用药种类、用药数量排序TOP5、开具处方总金额排序TOP5、单种病医生开具药品种数TOP5、药品入库增长率、药品入库总金额增长率、基药占比等；
6）合理用药分析，包括各类疾病人次数、门诊死亡率、住院死亡率、综合死亡率、静脉用药人数占比、肌注用药人数占比、急危重疑难病病人占比、使用抗菌药物的人次占比、抗菌药物平均使用天数、门诊处方合格率、初诊与确诊符合率等；
（3）规范医疗卫生数据，根据医疗业务体系，建立标准 “元数据”管理中心，集中管理ICD-10编码、药品编码、诊疗项目编码、科室编码等编码信息，为医疗卫生数据的标准化提供规范的编码，以提高数据的可利用性与统计的准确性；
（4）设计并构建数据仓库/集市/维度表，包括医疗卫生接口数据库和BI分析库，医疗卫生接口数据库用于存储和管理各医疗卫生机构提供的业务数据、公共卫生服务数据和卫生资源数据等相关业务数据；BI分析库根据不同角色人员的权限和需求构建相关的主题数据仓库，BI分析库构建于医疗卫生接口数据库之上，是对数据进行清洗、转换、整合之后形成的数据库；
①数据仓库设计与构建，根据项目分析主题，基于ORACLE数据库，设计并构建相应的数据仓库表，包括门诊数据仓库、住院数据仓库、药品数据仓库等，其中门诊数据仓库包括门诊医生站事实表、门诊收费事实表、门诊来院记录事实表；住院数据仓库包括住院床位事实表、住院费用事实表、住院病人事实表、出院病人事实表；药品数据仓库包括药库入库事实表、药库出库事实表；按照表结构，对数据进行整理后，将数据导入数据仓库中；
②数据集市设计与构建，按照项目梳理的分析指标，基于ORACLE数据库，设计并构建数据集市表，包括病人年龄集市表、病人性别集市表、疾病人次数集市表、门诊医生工作量集市表、药品TOP5根系、门诊处方量集市表、医患比分析集市表、住院床位集市表、住院费用集市表、住院人次集市表、科室出院集市表、出院状态集市表、药品入库金额集市表、用药分析集市表、卫生局基药使用集市表等；
③数据维度表设计与构建，维度表作为用户分析数据的窗口，包含事实数据表中事实记录的特性，提供描述性信息，以便为分析者提供有用信息，维度表包含帮助汇总数据特性的层次结构；维度表包括年龄段维度表、核算码维度表、收费项目维度表、处方费别维度表、日期维度表、科室维度表、出院状态维度表、区域维度表、医生维度表、药品类别维度表、疾病维度表、药理维度表、病人身份维度表、性别维度表、药库维度表、号名维度表等25个维表；
（5）ETL代码实施，在ETL实施过程中，主要分为三个过程，第一个过程通过SQL存储过程从医疗卫生业务系统数据库抽取、转换并加载数据至接口表中；第二个过程通过SQL存储过程从接口表中抽取、转换并加载数据到数据仓库事实表中，第三个过程通过SQL存储过程从数据仓库事实表中抽取、转换并加载数据到数据集市中；按照Mapping设计规则，基于plsqldeveloper，执行编辑完毕的SQL存储过程，以实现数据ETL，如图5所示；
（6）报表设计与发布，利用SAP BO工具或TableAu工具与ORACLE数据库进行连接，进而读取ORACLE数据库中相应的事实表和维度表，按照分析指标要求和ORACLE数据库实际，在ORACLE数据库中将事实表和维度表进行关系连接或对相关字段进行公式计算，根据用户需要，选择输出各类展现图形，如柱状体、饼图、折线图、雷达图、地图等，且可根据需要对结果数据进行上下钻取，最终实现报表的设计与展现如图6～7所示。
按照上述数据分析方法，可将繁杂的数据层层剖析，形成直观的可视化报表，进而统计相应的分析指标，实现医疗卫生数据的可视化，有利于直观展现给用户，为提高医疗服务质量提供技术基础。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (4)

1.一种医疗卫生数据分析方法，其特征在于，具体步骤如下：
（1）针对医疗卫生领域业务特点及相关数据字段，梳理数据分析应用主题，对医疗业务理解与需求进行分析；
（2）结合对医疗业务领域的专业理解和阶段性需求，确定项目的主要分析主题和指标，设计医疗指标；
（3）规范医疗卫生数据，根据医疗业务体系，建立标准 “元数据”管理中心，集中管理编码信息；
（4）设计并构建数据仓库/集市/维度表，包括用于存储和管理各医疗卫生机构相关业务数据的医疗卫生接口数据库和用于根据不同角色人员的权限和需求构建相关主题数据仓库的BI分析库，BI分析库构建于医疗卫生接口数据库之上；
（5）ETL代码实施，在ETL实施过程中，主要分为三个过程，第一个过程通过SQL存储过程从医疗卫生业务系统数据库抽取、转换并加载数据至接口表中；第二个过程通过SQL存储过程从接口表中抽取、转换并加载数据到数据仓库事实表中，第三个过程通过SQL存储过程从数据仓库事实表中抽取、转换并加载数据到数据集市中；按照Mapping设计规则，基于plsqldeveloper，执行编辑完毕的SQL存储过程，以实现数据ETL；
（6）报表设计与发布，利用SAP BO工具或TableAu工具与ORACLE数据库进行连接，进而读取ORACLE数据库中相应的事实表和维度表，按照分析指标要求和ORACLE数据库实际，在ORACLE数据库中将事实表和维度表进行关系连接或对相关字段进行公式计算，根据用户需要，选择输出各类展现图形，且可根据需要对结果数据进行上下钻取，最终实现报表的设计与展现。
2.根据权利要求1所述的一种医疗卫生数据分析方法，其特征在于，步骤（1）中，对医疗业务理解与需求进行的分析包括患者分析、疾病分析、医生及医护人员基本情况分析、用药分析、药品分析、医疗工作效率分析及服务质量分析。
3.根据权利要求1所述的一种医疗卫生数据分析方法，其特征在于，步骤（2）中，医疗指标包括1）患者基本情况分析、2）基层卫生服务分析、3）门诊分析、4）住院分析、5）诊疗与药品分析、6）合理用药分析。
4.根据权利要求1所述的一种医疗卫生数据分析方法，其特征在于，步骤（4）中，设计并构建数据仓库/集市/维度表具体流程如下：
①数据仓库设计与构建，根据项目分析主题，基于ORACLE数据库，设计并构建相应的数据仓库表；
②数据集市设计与构建，按照项目梳理的分析指标，基于ORACLE数据库，设计并构建数据集市表；
③数据维度表设计与构建，维度表作为用户分析数据的窗口，包含事实数据表中事实记录的特性，提供描述性信息，以便为分析者提供有用信息。
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