對于醫(yī)院的信息化部門來說，其往往有一個重要的工作，那就是根據當期的醫(yī)療運營狀況來制作報表。這些報表包括醫(yī)院的營收狀況、醫(yī)療質量、藥品管理等各種類型的數據會成為醫(yī)院決策的重要依據。制作報表的工作雖然看起來并不困難，但是卻非�，嵥�，不僅消耗大量的人力資源成本，而且無法做到實時的更新。隨著醫(yī)院信息化建設的加速，這一矛盾就體現的更加明顯了。

下面，我們就從一家醫(yī)院的實踐出發(fā)，看他們的信息化部門是如何應對數據分析與可視化挑戰(zhàn)的。

醫(yī)院信息化的“數據分析困境”

三甲醫(yī)院在醫(yī)療信息化的過程中上線了HIS系統(tǒng)、LIS系統(tǒng)、CIS系統(tǒng)等業(yè)務系統(tǒng)，這些系統(tǒng)在運行過程中會生成海量的數據，對于提升醫(yī)療業(yè)務收入、改善醫(yī)療質量、降低患者投訴率等方面具有著巨大的價值。而過去醫(yī)院的數據分析往往只會選擇簡單的幾項數據進行統(tǒng)計與分析，其它數據的價值也因此被埋沒。

在醫(yī)療數據價值挖掘方面，傳統(tǒng)的報表形式由于巨大的人力資源消耗，將基本不具備可實施性。而且，如果完全依賴于手動的方式來生成報表，數據分析的可視化成果在美觀性、全面性等方面將受到很大的制約，無法展現自己想要的數據。

為了徹底解決這一問題，有些醫(yī)院決定拋棄傳統(tǒng)的報表式軟件，選擇 DataHunter 數據分析與可視化平臺，從商業(yè)智能（BI）入手來化解數據分析與可視化問題，同時也為醫(yī)院的業(yè)務精細化運營帶來更堅實的數據能力支撐。

對于醫(yī)院數據進行ETL處理 構建統(tǒng)一的數據倉庫

首先，DataHunter 幫助其梳理了其所屬醫(yī)院當期的數據運行現狀：在近幾年來，該醫(yī)院的業(yè)務系統(tǒng)每天都會產生大量的數據，由于這些系統(tǒng)之間并沒有進行統(tǒng)一的管理，所以“數據孤島”的問題非常嚴重，不同的業(yè)務系統(tǒng)輸出的數據格式、類型有著很大的差異，而且還存在異構數據并存的現象，難以直接導入到BI系統(tǒng)之中。

在 DataHunter 的建議與幫助下，該醫(yī)院對業(yè)務數據啟動了數據轉換和加載（Extract－Transform－Load，ETL）處理。其對醫(yī)院的相關業(yè)務系統(tǒng)數據進行了梳理，弄清楚了 DBMS 類型、數據量大小、非結構化數據占比等關鍵問題，接著從業(yè)務系統(tǒng)到ODS做清洗，將臟數據和不完整數據過濾掉，并從ODS到DW的過程中轉換，進行業(yè)務規(guī)則的計算和聚合，從而構建了統(tǒng)一的數據倉庫，為BI項目的施行奠定了堅實的基礎。

在對醫(yī)院數據進行 ETL 之后，信息化部門將醫(yī)院各個業(yè)務系統(tǒng)的數據庫導入了 DataHunter 業(yè)務數據可視化分析管理平臺之中，并且通過數據關聯功能打通了不同業(yè)務系統(tǒng)的數據庫，以更全面的生成相關的數據圖表。

數據分析實戰(zhàn)：BI是如何讓醫(yī)院數據分析煥然一新的？

對于醫(yī)院數據進行ETL處理只是第一步，更重要的則是如何通過這些數據來指導醫(yī)院業(yè)務的實際運行，這也是BI業(yè)務實踐的一個普遍難題。為此，該院信息化部門和 DataHunter 的數據分析專家進行了數次的探討，并最終確定此次數據分析與可視化項目的幾大目標：對于醫(yī)院業(yè)務進行全面、及時的分析；通過圖表直觀的反映醫(yī)院當期的醫(yī)療質量如何；對醫(yī)療物資進行數據可視化管理；對入院患者進行用戶畫像。

第一是圍繞醫(yī)院業(yè)務展開的分析，這也是本次BI系統(tǒng)建設最關鍵的目標。為了從傳統(tǒng)報表手動的分析模式轉換到現代BI的自動化分析模式，該院在 DataHunter 業(yè)務數據可視化分析管理平臺上，建立了業(yè)務分析看板，直接從關聯的財務數據庫中抽取信息進行分析，生成營收分析（包括醫(yī)院月度總收入、環(huán)比增長率、門診各科目收入、住院各科目收入等），門診分析（包括門診類型、掛號方式、患者類型、門診數量等），住院分析（包括實時住院人數、床位使用率、診療結果等），這些數據會以圖表的方式直觀、自動的呈現，讓醫(yī)院當前的業(yè)務運行一覽無余。

第二是圍繞藥品等醫(yī)療物資為核心而展開的分析。主要是結合病人的臨床數據和處方數據，分為三大主題：一是統(tǒng)計當月各類型藥品的使用數量以及庫存情況，提醒藥品采購部門及時補充藥品；二是建立數據模型分析，對于在院病人的藥理種類分析、藥品總金額、藥品數量、住院病人總金額進行分析。三是分析不同藥品、耗材的使用詳情，對于醫(yī)療物資的流轉進行更加有效的監(jiān)督。

第三是圍繞醫(yī)療質量管控而展開的分析：在醫(yī)療質量方面的管控總是一件吃力不討好的事情，人工的數據處理總是容易招致非議，而自動化的醫(yī)療質量統(tǒng)計就可以很好避免這一問題了。通過將HIS、LIS、CIS等系統(tǒng)在醫(yī)療管理中產生的數據，直觀的顯示不同時期內的住院死亡人數、患者感染、手術并發(fā)等數據，除了可以對于醫(yī)療質量管控的效果進行觀察，還可以定位表現異常的醫(yī)療類型、時間等信息，從而有針對性的采取醫(yī)療質量提升的舉措。

“明星”項目背后的經驗之談

談到BI實施所帶來的改變，醫(yī)院信息化部門的負責人反饋：最明顯的改變就是數據分析的效率，之前信息部門在月末分析時，需要抽出2－3名員工，耗費接近一個星期的時間來分析各項數據。在實施BI之后，實現了近實時的分析，效率有了顯著的提升。

更根本的改觀是，數據分析作為一種思維方式，真正的融入了醫(yī)院的醫(yī)療業(yè)務流程之中。在之前，無論是調整醫(yī)療業(yè)務還是制定決策，更多的依靠的都是領導的經驗以及“直覺”，但在BI系統(tǒng)部署了之后，可以隨時隨地根據自己的需求來方便的查看相關數據，數據決策也真正成為了一種文化。

該醫(yī)院的醫(yī)療信息化的問題得到了很好的解決，不僅部門的工作輕松了很多，可以將精力更多的花費在信息化架構創(chuàng)新等重要的事務上，還在精細化決策、業(yè)務創(chuàng)新方面帶來了之前自己沒有預料到的效果。在年終的總結中，該項目也被評為醫(yī)院的明星項目之一，讓該院對于BI系統(tǒng)的進一步推動充滿了信心。