基于數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)在醫(yī)療費(fèi)用決策分析中的應(yīng)用研究.pdf

1、如何從現(xiàn)行醫(yī)院管理信息系統(tǒng)大量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中抽取有用的知識，以輔助企業(yè)決策層進(jìn)行管理決策，是企業(yè)的愿望，也是我們面臨的關(guān)鍵問題。采用數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)以及聯(lián)機(jī)分析技術(shù)進(jìn)行醫(yī)院信息系統(tǒng)的開發(fā)已成為新的趨勢。 本文從數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的角度來對長沙市某醫(yī)院信息系統(tǒng)中2004～2006年三年的病人費(fèi)用相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和聯(lián)機(jī)分析處理。文中確立了醫(yī)療費(fèi)用的分析主題和相關(guān)維度，進(jìn)行了數(shù)據(jù)倉庫的邏輯模型和數(shù)據(jù)挖掘模型的設(shè)計并建立

2、了醫(yī)療費(fèi)用分析的多維數(shù)據(jù)集。用多維數(shù)據(jù)集、MDX及Pivot Table三種方式多角度地實現(xiàn)數(shù)據(jù)展現(xiàn)。對病人住院費(fèi)用影響因素的挖掘分析采用了ID3算法，并針對ID3算法偏向于選擇屬性值較多的屬性這個缺陷對其進(jìn)行了改進(jìn)。對住院病人藥品費(fèi)用利用K-means算法進(jìn)行挖掘嘗試，并對K-means算法中初值的選取方法進(jìn)行了分析和研究改進(jìn)，取得了一定的效果。 本文的研究表明，利用聯(lián)機(jī)分析技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對醫(yī)院醫(yī)療費(fèi)用進(jìn)行挖掘，可以達(dá)到高