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1、 1医院病人医疗信息医院病人医疗信息 BI 系统的开发应用系统的开发应用 李晓华 张晓祥 华中科技大学同济医学院附属同济医院,430030,湖北武汉 【摘【摘 要】要】以 HIS,LIS,PACS/RIS,EMR,PEIS 数据库为数据源,定义 ODS和核心 DW 的病人医疗信息主题逻辑和物理模型,以病人住院号、住院次数为主线,定期将数据源的病人医疗相关数据装载到 ODS 中;定期转移 ODS 主题数据并归并合计生成DW主题数据。 使用Oracle BIEE智能解决方案、 SQLServer BI 工具对 DW 数据进行联机分析、数据挖掘,更好地为医务人员科研服务。 【关键词】【关键词】数据仓
2、库;操作数据存储;医疗信息主题;联机分析;Oracle BIEE 引言引言 当前我院 HIS,LIS,PACS/RIS,EMR、PEIS 信息管理系统运行多年,LIS采用的是 SQLSERVER 数据库,其它系统采用 ORACLE 数据库,已累积了大量的医疗数据。由于 HIS、LIS 数据库数据量增长很快,增加了历史数据库,定期将在线数据库数据转移到历史数据库中。 如何对这些医疗信息按照统一格式进行整合,建立医疗信息主题数据仓库,满足医务人员对海量明细数据、汇总主题数据联机分析处理、数据挖掘及数据展现,通过这些主题数据找出其中的一些规律,获得有用的信息和知识,用于医生发表论文,更好地为医院的科
3、研和管理服务。 1 病人医疗信息病人医疗信息BI系统体系结构系统体系结构 医院 BI 系统使用 DB_ODS_DW 三层数据存储结构,基于业务元数据设计ODS 和 DW 的逻辑模型和物理模型1,生成核心数据仓库元数据。根据核心元数据从 HIS、LIS、RIS、EMR、PEIS 数据源进行统一数据抽取、清理,集成所需主题数据并装载到 ODS 中,ODS 存储的是接近当前的、不断变化的 BI 主题域数据,根据核心元数据定期将 ODS 主题数据转移到核心 DW 中,对转移到DW 主题数据整合汇总,最后把多个主题汇总成住院医嘱疗效关联实验结果主题,而这个主题所包含的维度和度量就是这个系统运行的命脉指标
4、,是系统用户最为关注的指标。DW 中存储的是历史的,不再变化的数据,数据量随着时间不断增长。按照数据的覆盖范围,划分成医疗、财务、检验三个数据集市。根据科研业务需要按多维模型组织生成 MDB 数据,利用 BI 工具,完成相应数据访问、2查询、报表、数据分析、数据挖掘,以便进行多角度、多层次的分析,发现趋势和有价值的规律。 图 1 表示了带 ODS 结构的数据仓库的体系体系结构示意图。 2 数据存储结构的设计数据存储结构的设计 本系统 ODS 和核心 DW 采用 ROLAP(Relational OLAP)结构,ODS 和核心 DW 数据结构、数据之间的逻辑关系上与业务系统保持基本一致,确定病人
5、医疗信息主题,以多维数据表示和存储。存储主题事实表存储数据和维关键字;维表存放维的层次、成员类别等描述信息。事实表和维表以星型模式、雪花模式联系。本文对医疗信息存储主题作简要介绍。 2.1 ODS 存储结构主题存储结构主题 ODS 存储在业务系统和数据仓库之间形成一个隔离层,从粒度、数据类型抽取、刷新和装载HIS 和历史 HISEMR LIS 和历史 LIS RIS ODS 核心 DW 源数据库 核心元数据 数据仓库管理工具 医疗数据集市收费数据集市数据抽取、刷新和装载核心 DW 和 ODSMDB 多维数据库 数据访问和分析MDB 检验数据集市图 1 带 ODS 的数据仓库体系结构 PEIS
6、数据分析数据挖掘数据查询报表工具3等方面保持与业务系统基本一致, 以存储主题组织存储, 包括病人住院基本信息、诊疗信息、化验、放射、收费信息主题。以病人住院号、住院次数为主线,对各存储主题关联。 2.1.1 病人住院信息主题 主要包括病人住院号、住院次数、科别、入院诊断、出院诊断、年龄、性别、血型、地址、费别、入院时间、出院时间、出院状态等字段内容。数据内容来源于 EMR 数据库,对入院诊断、出院诊断使用 ICD-10 编码。主要用于对病人的年龄、地域、季节、性别、血型、费别、入院时间的分布进行统计分析2;还用作其他主题的病人住院基本信息。 2.1.2 病人实验结果主题 主要包括病人住院号、住
7、院次数、科别、测试时间、样本号、采集时间、项目名称、测试值 1、测试值 2、正常值范围、采集属性等字段内容。数据内容来源于 LIS 的检验报告表;入院后 3 天前采集检测标本的采集属性设定为治疗前,否则采集属性设定为治疗后。 主要用于对治疗前和治疗后的实验项目测试值进行统计、分析。 .1.3 体检人员实验结果主题 主要包括体检号、体检次数、年龄、性别、地址、测试时间、样本号、采集时间、项目代码、测试值1、测试值2、正常值范围等字段内容。数据内容来源于PEIS数据库。主要用于对体检人员年龄、地域、季节、性别信息分布进行统计。 2.1.4 病人放射信息主题 主要包括病人住院号、住院次数、科别、开单
8、时间、放射类型、放射名称、部位、描述、放射诊断1、放射诊断2、报告时间、影像号等字段内容。数据内容主要来源于PACS/RIS数据库检查报告表。主要用于对病人放射信息进行统计、分析。 2.1.5 病人手术主题 主要包括病人住院号、住院次数、科别、开单时间、手术等级、麻醉方法、手术类别、手术名称、手术状态等字段内容。数据内容来源于HIS数据库的手术记录表。主要用于对病人手术信息进行统计、分析。 42.1.6 住院医嘱主题 主要包括病人住院号、住院次数、科别、开单时间、项目类别、项目名称、项目码、剂量、剂量单位、开始时间、结束时间、执行频率、执行频率单位等字段内容。数据内容来源于HIS数据库的医嘱表
9、。主要用于对科室、项目类别、项目名称等住院医嘱信息统计、分析。 2.1.7 住院医疗费主题 主要包括病人住院号、住院次数、科别、开单时间、项目类别、项目名称、项目码、项目规格、项目单位、开单科室、执行科室、金额、自费金额、计费时间、收据类、会计类别等字段内容。数据内容来源于 HIS 数据库的住院收费明细表。主要用于对科室、收据类、会计类等病人财务信息统计、分析。 2.2 数据仓库核心数据仓库核心 DW 存储结构存储结构 包含全部 ODS 存储主题存储结构,另外对存储 ODS 主题数据关联整合,汇总后形成新的存储主题,走向医院的宏观数据视图。 2.2.1 住院信息关联医疗费主题 主要包括汇总日期
10、、病人住院号、住院次数、科别、出院诊断、出院状态、住院天数、费别、收费类别、项目名称、规格、单位、项目合计数、总金额、自费总金额等字段内容。它主要由病人住院信息和住院医疗费主题归并整合、汇总而成。用于研究医疗费与出院诊断、出院状态关系,用于对病人住院信息与医疗费关系的数据分析,挖掘有用信息。 2.2.2 住院信息关联住院医嘱主题 主要包括汇总日期、病人住院号、住院次数、科别、年龄、性别、血型、地址、出院诊断、出院状态、医嘱类别、项目名称、规格、单位、项目合计数等字段内容。它主要是由病人住院信息和住院医嘱归并整合、汇总而成。用于研究医嘱类别、项目名称信息与出院诊断、出院状态的关系,用于对病人住院
11、信息与住院医嘱关系的数据分析,挖掘有用信息。 2.2.3 住院信息关联实验结果主题 主要包括汇总日期、病人住院号、住院次数、科别、年龄、性别、血型、地址、入院时间、出院诊断、出院状态、测试时间、采集时间、检验类别、检验名称、测试值 1 平均值、测试值 2 平均值、正常值范围、采集属性。它主要由病5人住院信息和病人实验结果主题归并整合、汇总而成。用于研究实验结果与出院诊断、出院状态、年龄、性别、住院天数等的关系。 2.2.4 住院医嘱疗效关联实验结果主题 主要包括汇总日期、病人住院号、住院次数、科别、出院诊断、出院状态、诊疗类别、诊疗名称、规格、单位、项目合计数、检验类别、检验名称、测试值1 平
12、均值、测试值 2 平均值、正常值范围、采集属性。诊疗类别包括药疗、处置;检验类别包括生化、血常规。它主要由病人住院信息、住院医嘱、实验结果归并整合、汇总而成。用于研究病人疗效与医疗项目以及实验结果之间的关系,挖掘有用的信息。 3 数据仓库的数据生成数据仓库的数据生成 安装 ORACLE 数据库服务器软件。创建 ODS 数据库,实例名为 KYODS;创建核心 DW 数据库,存储空间 4T, 实例名为 KYDW;将数据源到 ODS 数据结构映射、抽取日志、访问数据的公用例行程序等数据仓库元数据定义存储在KYODS 中。以病人住院号、住院次数为主线,每天定时执行后台 ODS 数据生成过程;每天定时执
13、行后台数据仓库数据生成过程,定期对抽取日志进行检查,发现异常及时处理。 3.13.1 ODS 数据生成数据生成 每天 21:00 执行后台 ODS 数据生成过程,从 HIS,LIS,RIS,EMR、PEIS数据源抽取数据, 对 LIS 数据源通过 ODBC 接口连接, 其他数据源通过 ORACLE专用接口连接, 建立数据源连接事务。 根据数据仓库元数据的起始日期, 从 EMR病案首页数据表读取病人住院号、住院次数两个字段值存入二维数组中,根据数组中的病人住院号、住院次数,生成 ODS 病人住院信息主题、病人实验结果主题、病人放射信息主题、病人手术信息主题、住院病人医嘱主题、住院医疗费主题数据。
14、在生成主题数据时,对不同数据源的数据整合,保障数据的准确性和完整性3。 63.2 核心核心 DW 数据生成数据生成 核心DW数据生成是通过ODS数据转移过程, 将ODS主题数据转移到DW。DW 病人数据归并汇总过程,对 DW 主题的事实数据进行时间上的归并、汇总,形成新的数据主题,以实现信息沉淀,在时间粒度变粗的同时伴随着其他维粒度的变粗或者舍弃4。 3.2.1 ODS 转移数据到 DW 每天 3:00 定时启动,根据读取数据仓库元数据转移起始日期,将 ODS 主题数据从 ODS 转移到对应 DW 主题数据中。 3.2.2 DW 病人数据归并汇总 每天 5:00 定时启动,读取数据仓库元数据的
15、日归并日期,对 DW 数据主题原始数据以病人住院号、住院次数、科别为主线归并、整合生成日汇总关联数据从元数据读抽取起始日期 初始化数据库连接事务等参数 病人住院信息主题生成PID、 VID二 维 数组 病人实验结果主题病人放射信息主题病人手术信息主题住院病人医嘱主题住院医疗费主题 每天 21:00 启动 图 2 ODS 数据生成流程 返回 返回 首页表出院日期 抽取起始日期 否是7主题;如果当前日期是星期一,从元数据读取周汇总日期,以类别、项目为主线对日汇总关联数据主题汇总生成 DW 周汇总关联数据主题。如果当前日期是一号,从元数据读取月汇总日期,对日汇总关联数据主题汇总生成 DW 月汇总关联
16、数据主题。 日汇总信息长期保存, 周汇总信息保留 2 年, 月汇总信息长期保存。 4 数据访问和分析数据访问和分析 对数据仓库主题数据建立索引,根据应用的需要定义那些应用频率比较高、计算工作量比较大的查询实视图作为数据表存储。对核心数据仓库和 ODS 数据查询,优先利用已经计算好的实视图来生成查询结果产生业务系统报表。使用Oracle BIEE 智能解决方案、SQLServer BI 工具对核心数据仓库联机分析、数据挖掘,支持医务人员从不同的角度、快速灵活对数据仓库中的数据进行复杂查每天 5:00 启动周汇总日期区间 住院信息关联医疗费 住院信息关联住院医嘱住院信息关联实验结果疗效关联实验结果 DW 病人数据日、周、月归并合计病人住院信息主题 病人实验结果主题 病人放射信息主题 病人手术主题 住院医嘱主题 住院医疗费主题 每天 3:00 启动 从 ODS 转移到 DWS 图 3 核心 DW 数据生成流程 从元数据取转移日期 初始化数据参数 周一 或 1 号?初始化数据参数