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基于数据仓库的医院临床决策支持系统研究
随着医疗技术的不断进步和医疗数据的不断积累，医院已经成为一个大数据的中心，临床数据仓库作为一种数据集成和管理的解决方案，已经越来越受到医疗领域的关注。本文就基于数据仓库的医院临床决策支持系统进行研究和讨论。
一、数据仓库在医疗领域的应用
数据仓库是一个专门为数据存储和访问而设计的数据库。医院的临床数据同样需要进行集成、存储和分析，以便于医护人员更好的进行临床决策和数据分析。在医疗领域，数据仓库可以集成多个医疗信息系统的数据，包括病历、检查、药物使用等信息，便于医护人员对数据进行统计和分析。
数据仓库可以帮助医院进行质量管理，例如可以进行医疗错误的预测和预防，根据历史数据进行风险评估和病人评估，并且可以用于研究临床路径、药物疗效等。同时，数据仓库还可以用于支持管理人员和其他医疗工作者的决策，例如用于控制医疗成本和优化人力资源。
由于数据仓库可以帮助医院进行数据挖掘和分析，可以提高医疗质量，因此在国内外医疗领域已经得到了广泛的应用和关注。
二、基于数据仓库的医院临床决策支持系统的设计与实现
1.需求分析
医院临床决策支持系统需要满足一系列需求，主要包括：
（1）数据集成和管理：系统需要能够快速集成多个医疗信息系统的数据，并进行数据存储和管理。
（2）数据分析和挖掘：系统需要能够进行数据分析和挖掘，便于医务人员进行数据分析。
（3）临床路径管理：系统需要能够进行临床路径管理，便于医务人员进行临床工作。
（4）质量管理：系统需要能够进行质量管理，例如医疗错误的预测和预防，根据历史数据进行风险评估和病人评估，并且可以用于研究临床路径、药物疗效等。
2.系统设计
基于以上需求，基于数据仓库的医院临床决策支持系统的设计包括以下几个方面：
（1）数据集成和管理：系统需要进行数据集成和管理。采用ETL工具（Extraction,TransformationandLoad）的方法，系统可以从多个医疗信息系统中提取数据，并进行转换和装载到数据仓库中。数据仓库采用星型模型进行设计，以保证查询和分析的性能。
（2）数据分析和挖掘：系统需要支持数据分析和挖掘。基于数据仓库，医护人员可以进行各种数据分析和挖掘操作，例如数据汇总、统计分析、数据挖掘等。同时，也可以根据需求，向数据仓库中加入新的指标和维度。
（3）临床路径管理：系统需要支持临床路径管理。采用数据挖掘技术，系统可以基于历史数据分析和优化临床路径，提高医疗效率和质量。
（4）质量管理：系统需要支持质量管理。采用数据挖掘技术，系统可以进行医疗错误的预测和预防。
3.系统实现
基于以上设计，下一步就是系统的实现。具体实现需要完成以下工作：
（1）数据仓库建设：系统需要建设数据仓库，并进行数据集成和管理，采用星型模型进行设计。
（2）数据分析系统建设：系统需要建设数据分析系统，采用开源的BI工具（例如Pentaho）作为前端展示，数据库管理系统为MySQL。
（3）临床路径管理系统建设：系统需要建设临床路径管理系统，采用数据挖掘技术，通过对历史数据进行分析和优化，提高医疗效率和质量。
（4）质量管理系统建设：系统需要建设质量管理系统，采用数据挖掘技术，对数据进行挖掘和分析，进行医疗错误的预测和预防。
三、总结
基于数据仓库的医院临床决策支持系统是医疗信息化的一种重要解决方案。通过数据集成和管理、数据分析和挖掘、临床路径管理和质量管理等多个方面的设计和实现，可以满足医院的临床决策需求，提高医疗质量和效率。在未来的发展中，基于数据仓库的医院临床决策支持系统将会得到更广泛的应用和推广。