地区：中国
行业：医疗

行业背景需求：
我国医疗机构经过多年的建设，医疗设施和各项医护技能已达到国际先进水平，初步的医疗服务体系已经形成。近年来，随着国民生活水平的提高，个体健康质量标准和患者自我保护意识日益增强，社会需要为患者提供更安全、更优质、更便利的医疗服务。

当前信息技术应用已在医疗服务、卫生管理、医学教育和医学科研等领域全面展开。同时，大部分对大规模信息数据处理需求较为迫切的核心部门已经率先具备了对信息资源和数据进行规划、采集和维护能力，这使BI应用辅助决策变成可能。

BI通过为电子健康档案、卫生资源管理，疾病研究、用药监督等领域建立良好的分析平台,实现信息化、标准化、智能化、集成化的医疗决策支持，有效推动区域医疗机构的科学化管理。

解决方案描述：
基于已建和在建的系统基础，面向医疗服务体系的决策管理需求，依托成熟的BI技术架构和方法论，解决方案实现了专门支撑区域卫生管理机构的智能决策支持平台：

• 辅助完善全面电子档案系统，实现健康档案和全科医生工作站的数据互通，形成智能化、自动化、标准化的档案信息中心
• 建立强大的疾病监测、报告、预警系统
• 实现区域卫生业务数据统计分析与决策
• 实现区域内、外卫生信息的共享和协同

 

1\医疗服务体系及其发展背景

医疗服务是医疗机构提供给市场的、用于满足人们医疗保健需要的、以服务形式存在的无形产品。包括医疗服务的实体及其质量，他们能够满足人们对医疗服务使用价值的需要。医疗服务本身是无形的，但是通过病人疾病的发展情况及治疗结果体现其价值。

我国医疗机构经过多年的建设，医疗设施和各项医护技能已达到国际先进水平，并形成了初步的医疗服务体系，能够满足日益增长的民众需求。根据国家卫生部部分统计数据表明，2001年至2006年，全国医疗机构总诊疗人次从20.87亿人次增加到24.46亿人次，增长了17%；入院人数从5464万人猛增到7906万人，增长率为44.7%；与此同时，截至2006年，我国卫生机构数量达到308969个，卫生机构床位利用率达到77.9%，卫生人员数量达到5619515，综合医院医生人均每天负担诊疗人次达5.5。

然而，当前我国医疗服务体系中存在的一些问题，很大程度上阻碍了医疗服务的发展进程，例如：卫生管理体制分割，导致了不同医疗机构之间各自为政，缺乏诊断、检查检验等信息共享和沟通渠道。再加上一、二、三级医疗服务体系之间割裂，各级医疗机构之间争抢病源，难以实现良性转诊。……；随着国民生活水平的提高，为了满足个体健康质量标准和患者自我保护意识的日益增强，社会需要为患者提供更安全、更优质、更便利的医疗服务。

2009年初，我国新医改方案的出台，为医疗服务的发展提出了新的目标，要求区域医疗服务和管理形成“分工明确、防治结合、技术适宜、运转有序”的组织网络和服务体系，这个服务体系可以提供全方位、全生命周期的医疗服务，即： IDS(Integrated Delivery System，整合医疗系统)。通过信息技术支撑，构建全民健康档案和统一电子病历系统，在区域各级医疗机构之间整合资源，实现个人在各级医院间的双向转诊。由此，三甲医院致力于疑、难、急、重症的诊治与研究和处理突发公共卫生事件；区属医院主要定位于常见病、多发病、普通病、慢性病和院内康复的治疗及治疗信息；社区卫生服务机构则坚持六位一体的功能，实现全人群、全生命周期、全方位的健康服务。在医疗服务整个环节里实施协同和整合，从而建立高效透明、惠民可及的智能医疗体系，再度提升医疗服务整体水平。

2\决策管理需求

作为医疗服务体系中的区域卫生管理机构，省/市各级卫生厅/局主要针对下辖区域的医院、社区服务中心等机构的日常工作进行指导和管理，其中，主要承担以下几个方面的职能：

• 指导规划：制定区域卫生各项工作发展规划，组织并指导实施过程；
• 监督管理：制定各项工作的管理标准，建立易于评价的管理体系和管理工具，以监管和督促区域工作顺利贯彻和执行；
• 资源协调：管理并监控区域医疗各项资源的使用情况，制定应急和协调机制，保证区域资源的合理、有效利用；
• 疾病防控：制定重大疾病的防治规划，组织对重大疾病的综合防治；

为了客观、公正、科学地落实和评价各项规划和管理工作，决策支持信息化、标准化、智能化、集成化是必须的过程。

自1989年商业智能（Business Intelligence,简称BI）这一概念首次提出以来，20多年间，迅速发展的BI应用通过将大量的数据转化为知识，将全球企业的信息化决策能力提升到前所未有的高度。

2005年底，美国卫生与公共服务部（HHS）应用BI工具实现了在几秒钟的时间里快速完成组织内所有系统的数据提取，进行高级分析，进而获取并共享绩效信息，为决策提供支持。通过多种具有统计数据分析、数据挖掘、预测及其他功能的解决方案，HHS工作人员还能够将信息转换为前瞻性观点。利用数据挖掘技术，工作人员能够发现隐藏在海量数据之下的未知模式，预测未来走向并开展研究，如炭疽热疫苗安全性评估等。

同样，意大利皮德蒙卫生部门建立起一套商业智能系统，通过应用数据挖掘技术，成功地实现了为医生创建图形报告的能力。这些报告向医生显示根据性别、年龄和其它人口统计数据的治疗方案。此外，该商业智能系统提供的监督职能还对当地4000名医生的诊断行为进行分析，并对医生是否遵守政府颁布的指导方针的情况进行了成功预测，政府卫生部门因而得以提前执行预防性措施。

目前，在我国各级卫生管理机构中，来自各个层面的职能部门也已形成了大量系统性的管理决策需求，为BI的应用带来了可喜的驱动力。

3\智能决策支持平台的应用价值

透过宏观管理的视角，智能决策分析在卫生服务体系中具备若干应用价值。

全面电子健康档案分析：

完善的全民电子健康档案，记录了一个人从生到死的健康变化数据，基于居民电子健康档案，进行充分的、深度的挖掘和整理，对深层数据进行流行病学分析和处理，从而制定合理的区域卫生服务发展目标和实施策略，是一个具有远大意义的战略目标。全面的电子健康档案分析可以辅助管理者完善各个层面的管理决策，例如：

• 工作过程指导：通过对地区建档人数、建档率、完成率、在档人口特征分布等指标的考察，可以辅助管理者监控所辖地区的档案建设工作成果，及时发现工作过程漏洞和盲点，指导调整工作方向，保障为深层数据分析和挖掘提供合理的数据基础；
• 患者行为分析和预测：通过对档案数据进行定期抽样，并将其导入预先定义的智能数据挖掘模型，从而可以获得慢病发病人群的动态行为特征；为基层服务人员提供可预见性的判断和引导，及时对潜在发病人群进行健康行为指导，降低发病率，提升全民健康水平；

公共卫生资源协调管理分析

公共卫生资源涵盖了管理机构所在辖区的医疗机构、医务工作者、公共卫生设施等各类资源，通过对该资源的数量、年增长率、合格率、分级占有率、使用频率等指标的实时监控、可以辅助管理决策者及时把握公共卫生资源的保有情况、使用情况和发展情况；制定合理的突发应变措施、应急措施，有效协调资源。

疾病疫病防控和预警分析

针对公共卫生突发事件和疾病疫病管理系统的上报数据，形成疾控KPI分析、监控、预警体系，通过决策支持平台，提供多层次、多角度的疾控管理分析工具和方法，如：患病人群特征分布报告；患病趋势及对比报告；疾病传播途径及地区感染关联性分析、各类疾病发病率、患病率、治愈率、管理率动态分析仪表板；突发疫病的发现、确诊、死亡预警信息看板；免疫工作分析报告；地慢病防治及疫苗管理工作报告…从而提升区县疾病预防控制和突发公共卫生事件应急处置能力，辅助增强省、市、区县各级疾病预防控制机构在健康危害因素监测与干预、疫情报告及健康相关因素信息分析、实验室检测分析与评价方面的工作效率，为保障群众健康提供有效的公共卫生服务；掌握疾控、卫生应急工作主动权，提高疾病预防控制、卫生应急管理能力和水平。

区域卫生消费水平指标分析

评价区域卫生消费水平，从医院门诊数量、门诊费用、人均诊疗费用、住院的均次医疗费用、门诊大病费用等各项指标入手；通过对各类费用的消费金额、结算来源、支付手段、增长变化等各个层面的分析，可以获得对居民健康环境和医疗保障水平的判断； 从而辅助决策管理者制定、调整和切实落实各项医疗保障制度。

医疗用药监督管理分析

加强药品监督管理,保证百姓用药安全。区域医疗管理机构承担着对本行政区域内药品、医疗器械的研究、生产、流通、使用进行监督的职责。在区域信息化网络建设成果之上，区域医疗管理机构可以直接对医院和社区服务中心的医嘱与用药消费数据进行实时的抽取、整合、监测和分析，从而获得药品消耗排名、重点药品的使用量、药品销售费用等指标的状况和趋势报告；通过图形化KPI、图表、仪表盘等展现方式，配合多种分析工具，管理人员可以将药品监督从区域汇总信息钻透到医院、科室乃至医护人员个体明细数据，完善从面到点的管理职能，落实快捷、高效的监管体系；

随着国家医疗制度改革的深化，国家对医疗卫生系统信息化建设的投资不断增加。当前信息技术应用已在医疗服务、卫生管理、医学教育和医学科研等领域全面展开。同时，大部分对大规模信息数据处理需求较为迫切的核心部门已经率先具备了对信息资源和数据进行规划、采集和维护能力。这使BI应用辅助决策变成可能。
目前，支撑区域卫生管理机构的决策数据主要有以下来源：

• 医院HIS系统：
  
  经过近二十年的发展，我国医院信息系统(Hospital Information System，HIS)建设已经初具规模。信息系统的发展经历了从单机系统、局部网络系统到整个医院信息系统的多个阶段。在信息系统应用技术上，客户/服务器结构的信息系统已经成为大型信息系统的主流，使用Windows环境和图形化的用户界面是目前医院信息系统主要采用的客户端环境，基于SQL语言访问的大型数据库在医院信息系统中也已普遍使用。HIS主要由以下几方面基本功能组成：门诊管理功能，药房、药库管理功能，财务管理功能，住院管理功能，病案管理功能，医疗社保接口功能等。完整的HIS系统实现了就医信息的全程追踪和动态管理；为管理型决策分析提供了大量的数据基础；据国家卫生部统计信息中心的相关统计，目前全国现有医疗卫生领域的医疗软件生产供应商约600家。其中：医院信息系统生产商380家，大型15％，中型60％，小型25％。



• 医院电子病历系统：
  
  电子病历、临床信息系统为HIS的重要组成部分。电子病历是医疗健康信息个性化发展的趋势，也是信息化应用向临床发展的迫切需求。病历作为患者信息的载体，集中反映了患者的诊断治疗过程，电子病历是数字信息化的病历，它的内容包括纸张病历的所有信息。电子病历不仅指静态病历信息，还包括提供的相关服务，它能实现患者信息的采集、加工、存储、传输和服务。病历作为临床诊疗过程中重要的数据记录，在临床诊疗、卫生监督管理、疾病预防与控制和医疗保健等方面具有非常重要的作用。



• 电子健康档案系统：
  
  电子健康档案EHR(Electronic Health Record)，主要由居民健康档案和电子病历组成，公共卫生信息系统主要信息需要从社区卫生服务中心和医院信息系统中抽取，如传染病报告与确诊前的症状监测。在时间跨度上涵盖了个人从生到死的全过程。对于利用医学知识库辅助医生进行临床辅助决策，为公共卫生和科研服务提供信息再利用等功能都是非常重要的。



• 公共卫生信息系统：
  
  目前，我国开展的公共卫生信息收集主要包括：疫情报告、疾病监测、居民死亡原因统计；食品卫生、环境卫生、学校卫生、妇幼卫生、职业卫生状况监测；公共卫生资源及服务利用统计。随着信息技术和基础设施的普及，我国将持续建设包括卫生监督信息系统、疾病监测与控制信息系统、医疗救治信息系统、突发事件应急指挥与决策系统在内的公共卫生信息系统，综合运用计算机技术、网络技术和通讯技术，构建覆盖各级卫生行政部门、疾病预防控制中心、卫生监督中心、各级各类医疗卫生机构的高效、快速、通畅的信息网络系统，网络触角延伸到城市社区和农村卫生室。

基于上述已建和在建系统基础，面向医疗服务体系的决策管理需求，依托成熟的BI技术架构和方法论，使得构建专门支撑区域卫生管理机构的智能决策支持平台成为可能。为此，我们提出以下整体解决方案：

1\技术架构

解决方案的技术目标

• 辅助完善全面电子档案系统，实现健康档案和全科医生工作站的数据互通，形成智能化、自动化、标准化的档案信息中心：
  
  通过全科医生工作站实时收集和完善个人健康档案，提高健康卡收集效率，减低健康档案收集工作的难度；使用居民健康档案相关的信息弥补电子病历中的缺失，在整体医疗系统内建立规范化、标准化、高一致性的个人档案基础信息；通过居民的每一次体检、门诊、住院等医疗行为，实时地自动呈现、修正、采集和补充电子档案信息，增强和丰富个人健康档案的基础数据；为决策管理分析、疾病临床分析、深层次挖掘预测分析奠定基础。



• 建立强大的疾病监测、报告、预警系统：
  
  对区域居民的健康状况进行综合性、连续性的跟踪分析与监测，对重点人群、重症人群、重点疾病、常见或高发慢性病、传染性病、突发卫生事件设置预警线，早发现、早报告和早处理。



• 实现区域卫生业务数据统计分析与决策：
  
  有机地整合电子信息档案、HIS、EMR、计划免疫、出生证、公共卫生信息等各专项系统，得到具有高度完整性、综合性、连续性、及时性的医疗服务信息，建立管理决策数据仓库和分主题数据集市，实现医疗管理决策领域的全面数据统计分析；通过科学的分析模型和统计算法，借助灵活、直观、交互式的数据展现工具和设备，支撑各个层面的管理分析操作，并直达决策。



• 实现区域内、外卫生信息的共享和协同：
  
  构建内/外网管理信息门户，基于标准化的网络安全协议、安全认证机制、以及三级权限控制机制（应用级-数据级-系统集），向各级管理人员、基层服务人员、医院和社区服务医护人员开放决策应用平台；建立高效的协同工作流，共享管理决策支持成果。

平台的总体框架

区域卫生信息平台的框架应结合中间件技术的多层构架，底层为数据交换和共享层、中间为数据中心和决策信息支撑层、上层为决策支持应用层和服务门户层。

平台的分层结构

采用了基于分层的系统分析方法，对体系架构做了仔细分析和抽象，把区域卫生信息平台分解为四个层次结构：部门业务系统、数据交换平台、数据中心平台、统一应用平台以及贯穿整个系统的系统管理维护平台。

平台的数据交互模型

• 数据交换平台是数据集成的支撑环境，保证分布、异构数据源的持续集成，满足数据查询、数据分析和数据挖掘所需的性能要求。为各级领导和业务服务人员提供统一的综合数据集合；
• 数据中心平台是决策支持系统的全面数据提供者，采用数据仓库和多维分析技术，重新架构数据及其分析的结构，通过模型预先处理，为前端应用提供大规模数据的汇总分析和统计预测服务；
• 统一应用平台直接面向用户，为各层次人群提供内容管理和共享服务、以及综合决策分析服务；通过交互式综合查询、在线主题数据分析、报表定制、信息检索、内容采集和分发等功能的实现，统一应用平台真正将智能决策分析支持平台的各项成果推送给最终用户，实现应用协同与共享。

2\关键技术

数据交换与整合

构建面向SOA架构的数据交换与整合平台，可以保障：

• 健康档案和全科医生工作站的数据互通；
• 有机地整合电子信息档案、HIS、EMR、计划免疫、出生证、公共卫生信息等各专项系统，得到具有高度完整性、综合性、连续性、及时性的医疗服务信息；

面向SOA架构的数据交换与整合技术提供以下能力：

• 开放的SOA架构支持，面向服务的体系结构（Service-OrientedArchitecture，SOA）是一个组件模型，它将应用程序的不同功能单元（称为服务）通过这些服务之间定义良好的接口和契约联系起来。接口采用XML协议方式定义，独立于实现服务的硬件平台、操作系统和编程语言。这使得构建在各种这样的系统中的服务可以一种统一和通用的方式进行即时交互。
• 针对多异构数据源，建立统一的数据清洗、转换合并功能层，用于抽取分析相关数据；
• 通过成套的ETL组件、存储过程、自定义程序和脚本，有针对性地用于解决数据合并过程中的细节问题；通过稳定合理的Mapping规则，统一多数据源的通用定义；
• 采用CheckPoint机制，在关键流程处设置检查点，根据检查点控制流程的分支、循环、转移；从而实现流程智能化，覆盖数据处理的全量更新、增量更新、手动重复更新的功能需求；
• 形成完整的、逻辑清晰的数据整合流程包，可以根据特定事件触发实时执行，快速加载变更数据；亦可根据调度策略定期执行，实现自动化处理和统一控制，有效处理大规模数据整合；
• 提供日志报告和关键环节的监控数据，定时发送给管理员进行警示和分析；

数据仓库和主题集市

数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。它是一个信息提供平台，从业务处理系统获得数据，主要以星型模型和雪花模型进行数据组织，并为用户提供各种手段从数据中获取信息和知识。为了特定的应用目的或应用范围，而从数据仓库中独立出来的一部分数据，成为主题集市。
数据仓库是构建数据中心平台的核心技术，为智能决策平台奠定了坚实的数据基础。这一技术涵盖了：海量数据存储与管理、元数据管理、大规模数据查询、性能调优等各项子技术。

多维分析和数据挖掘

多维数据库中的数据以多维的方式进行存储和查询。数据仓库中的维表映射为多位数据库中的维度，维度和事实表结合在一起构成多维数据集(Cube)。相关的多维数据集的集合构成多维数据库。多维数据库的建设是OLAP系统建设的重点，其结构决定了能够进行分析的类型。多维分析和数据挖掘技术，是构建数据中心平台的关键技术，直接影响智能决策平台的运行性能、信息分析深度、以及应用灵活性；
在分析服务(Analysis Services)出现后的七年多时间中，它已经占领了商业智能(BI)联机事务处理(OLAP)引擎市场。Analysis Services 提供了一个高性能、低成本、易实现的联机事务处理(OLAP)引擎，内置更多的企业分析方法、高级的数据挖掘、提供一致访问接口以开放关键业务评价标准的业务特性。

应用门户

集协同、集成、BI应用、搜索、内容管理、权限管理、灵活定制开发等功能于一身的门户技术和产品，是构建统一应用平台的核心。
SharePoint Server产品提供了统一应用平台的全部功能，与报表分析展现工具相融合，可使不同层面的业务用户方便连接到企业的业务数据、数据仓库/多维分析数据库，存取业务报表，监控业务状况，预感业务趋势，并详细分析业务恶化或转好的底层原因，协助企业正确决策，创造价值。微软SharePoint Server产品通过将分析、展现与报表工具同Office应用的紧密集成与结合，不仅简化了使用，而且提升了现有Office应用的价值（办公桌面业务桌面）。

3\经典应用

• 丰富的KPI统计报表；
• 便捷的Excel Service统计分析；
• 使用Excel定制分析报表；
• 灵活的电子健康档案结构分析；
• 挖掘高血压患者行为构成，预知潜在危险人群；

 

序号	软件
1	SQL Server企业版
2	SharePoint Server Enterprise
3	SharePoint enterprise CAL+SA
4	Windows Server 2008企业版

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