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【摘要】 在对数据挖掘技术基本定义进行论述的基础上，分析了医院信息管理过程中数据挖掘的基本步骤，从财务管理、经营目标管理、经营决策管以及医院资源管理四个方面分析了数据挖掘技术在医院信息管理中的应用。
【关键词】 数据挖掘；医院管理；信息管理
在医院管理制度以及诸如社会保险制度改革的持续深入之下，更多的医院需要直面市场，医院管理系统在医院经营管理工作中也变得更加重要。因此，很多大中型医院都逐步建立起了内部信息管理系统，为高效的医疗管理提供服务。本文在对数据挖掘的定义进行基本介绍的基础上，分析了数据挖掘技术在医院信息管理工作中的作用，并详细论述了数据挖掘在医院信息管理环节中的应用。
1 数据挖掘的基本定义
数据挖掘的基本定义包括技术定义与商业定义两个方面：技术定义——从大量的不完全、模糊的、随机的、有噪声的数据库中提取出具有潜在使用价值的数据，且这部分数据不为人所知的过程；商业定义——数据挖掘工作是在企业既定的目标之下施行的，对大量的企业数据进行分析与摸索，以揭示这部分数据中所潜藏的商业规律与价值，然后持续的对其进行模式化处理的方法。
2 医院信息管理过程中数据挖掘的基本步骤
首先，对问题进行定义：确定数据业务的主要内容，认清楚数据挖掘的主要对象和目的，这是数据挖掘工作重要的一步。
其次，进行数据准备：其一，充分理解数据，在理解的基础上将数据转换成为对应的分析模型，这个模型是针对具体的挖掘对象而建立起来的；其二，对数据进行选择与简化，根据用户的挖掘需要而从原始数据库中选择一组合理的数据；其三，数据的预处理，对所选择的数据质量进行选择，为进一步分析打好基础。
再次，进行数据挖掘：将经过预处理的数据进行挖掘处理。
最后，对挖掘结构进行优化，解释并分析评估结果。在此基础上对知识进行优化，将分析所得到的知识集成到该项目的业务信息系统当中，以达到优化整个挖掘模型的目的。
数据挖掘属于一个持续反馈和迭代的过程，其具体的实施过程如图1所示。
3 数据挖掘技术在医院信息管理中的具体应用
3.1 数据挖掘技术在财务管理中的应用 首先，可以对患者的基本费用构成进行分析，利用数据挖掘技术能够分析整个医院、各个科室及至各个病区专科中的所有患者的费用构成，从而为费用比例的优化以及医疗费用项目结构的合理性提供参考，使医院管理者能够针对性的控制医疗费用；其二，对医院同期费用进行横向对比分析，利用数据挖掘技术能够对不同时期医院、科室以及各个病区费用进行对比分析，将结果形成各种报表、视图，为医院管理者分析费用走势；其三，进行成本效益分析，利用数据挖掘技术能将多个系统的数据汇总到数据库，在对医院成本效益整体情况进行全面分析的基础上，得到医院整体的经营状况，提高医院的经济效益；其四，对医保费用构成进行分析，将医院业务数据与医保中心返还数据结合起来，进行定额计算分析，为医院更合理的利用医保资源提供参考，在医保定额下为患者提供更好的服务。
3.2 数据挖掘在医院经营目标管理中的应用 其一，对患者的构成进行分析，通过数据挖掘技术中秩和比法可以对医院就诊患者的区域分布、年来分布、性别分布、职业分布以及身份分布等进行分析，从而对不同患者的经济状况、需求等信息进行分析，得到不同经济收入患者对医院费用的反映，从而对不同经济类型的患者提供对应的服务，一遍提高医院的整体服务质量；其二，对患者的流动情况进行分析，利用数据挖掘技术可以实现该项功能，通过确定患者从挂号到取藥离开医院的时间分布分析患者在就诊过程中的瓶颈，以便可以针对性的采取措施来为医院管理者在业务流程的更新与改进过程提供参考，促进患者就医效率的提高。
3.3 数据挖掘在经营决策管理中的应用 其一，对患者就诊时间进行分析，医院就诊患者具有较强的季节性，可以通过对每月、每季度的门诊人数、住院人数以及床位的周转率等，通过时间为维度，建立灰色预测模型进行分析，确定在未来某一段时间内到医院就诊和住院的人数，一遍医院可以针对性的作出对应的准备措施，确定一个最佳的服务项目时间表。同时，为医院作出诸如终止与开始某项医疗服务项目作出科学的决策，最终实现医院人力、设备以及设施的最佳组合；其二，对影响医疗工作量的因素进行分析，通过确定一个合理评价医疗工作量的方式，找到导致医疗工作量变化的主要因素，从而达到医疗工作量分析的最终目的。例如：医院治疗患者数目是医院工作量评价的重要指标，对医院的经济效益与社会效益都有直接影响。利用数据挖掘技术，采用灰色关联分析的方法实现对影响医院治疗患者数量因素进行分析，确保各个关联因素之间的关联程度，得到最终的分析结果。
3.4 数据挖掘技术在医院资源管理中的应用 其一，对各个科室进行综合评价，利用数据挖掘技术可以对各个科室进行综合分析，选取出其中最具代表性、独立性强、能真实反映出科室整体工作效率、治疗效果、经济效益以及综合管理水平等多个指标进行综合评价与分析，找到影响各个科室的薄弱环节，提出针对性的管理措施，对提高科室的整体水平具有重要作用；其二，对医疗设备的绩效进行预测分析，可以从HIS中存储的患者信息中获得病种、数量以及诊疗类别等信息与医疗设备使用相关联之后，利用数据挖掘技术进一步分析生层次的数据，构建数据挖掘模型，通过这些数据模型在医疗设备采购之前就对其将来带来的绩效进行分析、预测，使医院采购工作能够有更加准确、科学的决策依据。
4 结 语
本文在对数据挖掘技术基本定义进行论述的同时，探讨了医院信息管理过程中数据挖掘的基本步骤，从财务管理、经营目标管理、经营决策管以及医院资源管理四个方面分析了数据挖掘技术在医院信息管理中的应用。为促进数据挖掘技术在现代医院信息系统管理中的应用提供参考。
参考文献
[1] 龚卫宁.数据挖掘在医院管理中的应用[J].中国医药指南，2012，10（12）：722-725.
[2] 李志荣.中小型医院信息管理系统开发及数据挖掘技术的应用[D].华中科技大学，2006：10.
[3] 韩辉.数据挖掘技术在医院信息管理系统的应用与研究[J].电脑知识与技术，2009，5（11）：2822-2823.
【关键词】 数据挖掘；医院管理；信息管理
在医院管理制度以及诸如社会保险制度改革的持续深入之下，更多的医院需要直面市场，医院管理系统在医院经营管理工作中也变得更加重要。因此，很多大中型医院都逐步建立起了内部信息管理系统，为高效的医疗管理提供服务。本文在对数据挖掘的定义进行基本介绍的基础上，分析了数据挖掘技术在医院信息管理工作中的作用，并详细论述了数据挖掘在医院信息管理环节中的应用。
1 数据挖掘的基本定义
数据挖掘的基本定义包括技术定义与商业定义两个方面：技术定义——从大量的不完全、模糊的、随机的、有噪声的数据库中提取出具有潜在使用价值的数据，且这部分数据不为人所知的过程；商业定义——数据挖掘工作是在企业既定的目标之下施行的，对大量的企业数据进行分析与摸索，以揭示这部分数据中所潜藏的商业规律与价值，然后持续的对其进行模式化处理的方法。
2 医院信息管理过程中数据挖掘的基本步骤
首先，对问题进行定义：确定数据业务的主要内容，认清楚数据挖掘的主要对象和目的，这是数据挖掘工作重要的一步。
其次，进行数据准备：其一，充分理解数据，在理解的基础上将数据转换成为对应的分析模型，这个模型是针对具体的挖掘对象而建立起来的；其二，对数据进行选择与简化，根据用户的挖掘需要而从原始数据库中选择一组合理的数据；其三，数据的预处理，对所选择的数据质量进行选择，为进一步分析打好基础。
再次，进行数据挖掘：将经过预处理的数据进行挖掘处理。
最后，对挖掘结构进行优化，解释并分析评估结果。在此基础上对知识进行优化，将分析所得到的知识集成到该项目的业务信息系统当中，以达到优化整个挖掘模型的目的。
数据挖掘属于一个持续反馈和迭代的过程，其具体的实施过程如图1所示。
3 数据挖掘技术在医院信息管理中的具体应用
3.1 数据挖掘技术在财务管理中的应用 首先，可以对患者的基本费用构成进行分析，利用数据挖掘技术能够分析整个医院、各个科室及至各个病区专科中的所有患者的费用构成，从而为费用比例的优化以及医疗费用项目结构的合理性提供参考，使医院管理者能够针对性的控制医疗费用；其二，对医院同期费用进行横向对比分析，利用数据挖掘技术能够对不同时期医院、科室以及各个病区费用进行对比分析，将结果形成各种报表、视图，为医院管理者分析费用走势；其三，进行成本效益分析，利用数据挖掘技术能将多个系统的数据汇总到数据库，在对医院成本效益整体情况进行全面分析的基础上，得到医院整体的经营状况，提高医院的经济效益；其四，对医保费用构成进行分析，将医院业务数据与医保中心返还数据结合起来，进行定额计算分析，为医院更合理的利用医保资源提供参考，在医保定额下为患者提供更好的服务。
3.2 数据挖掘在医院经营目标管理中的应用 其一，对患者的构成进行分析，通过数据挖掘技术中秩和比法可以对医院就诊患者的区域分布、年来分布、性别分布、职业分布以及身份分布等进行分析，从而对不同患者的经济状况、需求等信息进行分析，得到不同经济收入患者对医院费用的反映，从而对不同经济类型的患者提供对应的服务，一遍提高医院的整体服务质量；其二，对患者的流动情况进行分析，利用数据挖掘技术可以实现该项功能，通过确定患者从挂号到取藥离开医院的时间分布分析患者在就诊过程中的瓶颈，以便可以针对性的采取措施来为医院管理者在业务流程的更新与改进过程提供参考，促进患者就医效率的提高。
3.3 数据挖掘在经营决策管理中的应用 其一，对患者就诊时间进行分析，医院就诊患者具有较强的季节性，可以通过对每月、每季度的门诊人数、住院人数以及床位的周转率等，通过时间为维度，建立灰色预测模型进行分析，确定在未来某一段时间内到医院就诊和住院的人数，一遍医院可以针对性的作出对应的准备措施，确定一个最佳的服务项目时间表。同时，为医院作出诸如终止与开始某项医疗服务项目作出科学的决策，最终实现医院人力、设备以及设施的最佳组合；其二，对影响医疗工作量的因素进行分析，通过确定一个合理评价医疗工作量的方式，找到导致医疗工作量变化的主要因素，从而达到医疗工作量分析的最终目的。例如：医院治疗患者数目是医院工作量评价的重要指标，对医院的经济效益与社会效益都有直接影响。利用数据挖掘技术，采用灰色关联分析的方法实现对影响医院治疗患者数量因素进行分析，确保各个关联因素之间的关联程度，得到最终的分析结果。
3.4 数据挖掘技术在医院资源管理中的应用 其一，对各个科室进行综合评价，利用数据挖掘技术可以对各个科室进行综合分析，选取出其中最具代表性、独立性强、能真实反映出科室整体工作效率、治疗效果、经济效益以及综合管理水平等多个指标进行综合评价与分析，找到影响各个科室的薄弱环节，提出针对性的管理措施，对提高科室的整体水平具有重要作用；其二，对医疗设备的绩效进行预测分析，可以从HIS中存储的患者信息中获得病种、数量以及诊疗类别等信息与医疗设备使用相关联之后，利用数据挖掘技术进一步分析生层次的数据，构建数据挖掘模型，通过这些数据模型在医疗设备采购之前就对其将来带来的绩效进行分析、预测，使医院采购工作能够有更加准确、科学的决策依据。
4 结 语
本文在对数据挖掘技术基本定义进行论述的同时，探讨了医院信息管理过程中数据挖掘的基本步骤，从财务管理、经营目标管理、经营决策管以及医院资源管理四个方面分析了数据挖掘技术在医院信息管理中的应用。为促进数据挖掘技术在现代医院信息系统管理中的应用提供参考。
参考文献
[1] 龚卫宁.数据挖掘在医院管理中的应用[J].中国医药指南，2012，10（12）：722-725.
[2] 李志荣.中小型医院信息管理系统开发及数据挖掘技术的应用[D].华中科技大学，2006：10.
[3] 韩辉.数据挖掘技术在医院信息管理系统的应用与研究[J].电脑知识与技术，2009，5（11）：2822-2823.