医院决策支持系统的数据仓库技术研究

论文摘要

随着医院之间的竞争加剧和数据库技术的发展,医院依赖信息程度日渐增加,从医院信息系统的大量业务数据中提取有用的知识,来辅助医院管理层进行决策,是提升医院管理水平的必然要求。在医院决策支持系统的开发中,将数据仓库、联机分析处理和数据挖掘技术相结合,已成为医院信息化建设的新趋势。本文对数据仓库在决策支持系统中的应用进行研究,以石家庄市第四医院数据仓库的设计与实现为例,围绕门诊病人就诊时段主题和住院病人地域分布主题,展开需求分析,构建住院人数多维数据模型,分别形成两个主题的雪花模型,据此建立医院数据多维立方体主题视图,通过切片、切块、钻取、旋转等方式获取不同维度的数据,利用联机分析处理技术进行多维数据分析,获得在各种不同维度下的实际医院活动值,最后应将分析结果生成报表,进行多维分析和原因分析,并预测未来可能出现的情形。此外,在前述过程中,应当注意数据质量与数据清洗问题,以减少数据误差,保证结论的科学性。使用数据仓库,可以把医院各系统零散的数据集中起来进行有效管理,为管理者做决策支持提供分析数据,使之对整体业务有了全方位的了解;同时,使用数据仓库,还可以减少业务处理的查询压力,提高即时工作效率和查询统计的数据使用效率。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 问题提出
• 1.3 研究内容
• 1.4 研究工具
• 第二章 数据仓库和联机分析系统概述
• 2.1 数据仓库技术
• 2.1.1 数据仓库的定义
• 2.1.2 数据仓库的基本特点
• 2.1.3 事务型数据库与数据仓库的不同
• 2.1.4 数据仓库的层次划分
• 2.1.5 开发数据仓库的过程
• 2.1.6 数据仓库的三个关键技术
• 2.1.7 数据仓库的有关概念
• 2.2 联机分析处理（Online Analytical Processing，OLAP）
• 2.2.1 联机分析处理的特性
• 2.2.2 联机分析处理的数据分析与数据提供功能
• 2.2.3 联机分析处理的常用概念
• 2.3 决策支持系统（decision support system, DSS）
• 2.3.1 决策支持系统的发展过程
• 2.3.2 综合决策支持系统
• 2.3.3 综合决策支持系统的特点
• 2.4 医院决策支持系统
• 2.4.1 用于医院管理的决策支持系统
• 2.4.2 临床决策支持系统
• 第三章 医院数据仓库的设计与实现
• 3.1 数据仓库的开发方法
• 3.2 分析与设计阶段
• 3.2.1 需求分析
• 3.2.2 概念模型的设计
• 3.2.3 逻辑模型的设计
• 3.2.4 物理模型的设计
• 3.2.5 建立医院多维数据模型
• 3.3 决策支持阶段
• 3.3.1 查询与报表
• 3.3.2 多维分析与原因分析
• 3.3.3 预测未来
• 第四章 数据提取-转换-加载（ETL）
• 4.1 数据抽取
• 4.2 数据转换
• 4.3 数据装载
• 4.4 数据质量与数据清洗
• 4.5 实践中的问题
• 4.5.1 时间维处理
• 4.5.2 计算属性
• 4.6 小结
• 第五章 结语
• 参考文献
• 致谢