医院药物利用多维数据系统的设计与初步构建

傅 翔,杨樟卫,陈盛新,陈长虹,何宇涛,黄晓钟(.第二军医大学药学院药事管理学教研室;.第二军医大学长海医院药学部;.第二军医大学长海医院信息科,上海 004)

药物利用的研究有助于评估药物利用现状,促进药物合理使用,制定有效药物政策。医院是药物使用的主要部门,也成为药物利用研究的主要对象。随着公立医院改革逐步推进,全面而客观地掌握药物利用的现状对于相关管理和决策人员显得尤为重要。

据报道,截至 2008年底,全国共有注册医院19 712个,其中三甲医院 722个[1],超过 90%的医院在信息化建设方面有不同程度的投入,有40%的大中型医院尤其重视信息化建设[2]。医院信息系统 (H IS)是多年来医院信息化建设的重点。医院信息系统使医疗、业务数据 (包括药物利用数据)的采集、存储、管理更为便捷和规范;促进了医院资源的系统整合和事务处理水平。经过多年的运营,各家医院的信息系统,积累了跨地区、多点分布的海量数据,这些数据理论上已成为药物利用分析和研究的宝贵资源。

当前,对药物利用的相关研究已不单纯限于药物消耗的数量、金额等,还包括药物从处方到使用的合理性判断,因此必须结合病人的诊断、检验、医嘱等其他医学数据进行,医学数据具有多样性、不完整、冗余性等特点[3],给数据的组织和分析带来困难。医院信息系统从功能角度可以视为一个联机事务处理 (OLTP)系统。围绕病人药物治疗的数据分散在复杂的分系统和子系统的数据库(表)中,“淹没”于其他数据中。传统的面向事务处理的数据库虽然能使用户以共享的方式使用结构化的、独立的数据,但当数据量迅速增长而且查询要求不断复杂化时,建立在联机事务处理基础上的信息查询不能很好地满足分析决策的需求,造成了信息积累和应用缺乏的突出矛盾。而且大多数医院间采用的信息系统结构、性能不一,给医院间的数据交流或多中心的分析造成了障碍。因此,提高医院药物利用数据的分析水平、效率和效果,推动药物利用研究和药物合理应用,已成为有意义的一项工作。

1 总体思路

本研究针对药物利用数据分析中存在的困难与不足,以军队医院共同采用的“军卫一号”医院信息系统为基础,采集多所不同规模军队医院药品消耗和疾病治疗相关的原始数据,基于多维立方体理论,设计和构建面向主题的、集成的、相对稳定、反映历史变化的多中心医院药物利用多维分析系统。使用联机分析处理(OLAP)技术,针对特定的主题,在管理和决策过程对多维数据进行多层次,多角度访问、处理和分析,并提供可视化的查询结果和数据挖掘手段;并进一步开发成基于B/S框架的网络平台,满足多用户分析和决策需求(见图 1)。

图1 多中心药物利用多维数据系统结构图

2 研究方法

2.1 需求分析

2.1.1 主题确定 数据仓库的构建过程中,业务需求是第一位的。需求分析就是从管理的角度出发,对数据进行综合分析后提取需要进一步分析的对象(即主题)。在数据仓库内部,数据集合内的数据,描述的一个共同对象某方面的特征,形成对该对象的较为完整的描述,被描述的对象就是主题。在本研究中,“军队医院药物利用”是被关注的总主题,它是由一系列主题 (主要包括医疗机构中药物供应,处方,治疗过程中涉及的具体问题)所构成的主题域。

2.1.2 维度选择 在数据仓库中,维度是观察数据的特定角度,对细节程度不同的多个描述可以存在于维的多个层次[4]。各个维以及度量变量(用户感兴趣的数字化信息)形成多维数据立方体。维度属性记录在维表中。多个维在数据立方体的交叉点,就是想观察的事务。当多维数据立方体的各个维选中一个维成员,这些维的组合就确定度量变量的一个值,成为事实。事实表记录了维度交点的度量信息。通过对多维数据的组织,将维表和事实表联系在一起,可以恢复出多维数据立方体,进而表达多维数据视图,并进行多维切片,多维切块,钻取,旋转等操作,并形成各种结果输出,作为决策依据。

根据确定的分析主题以及来源于多中心数据的实际,本系统选择药品,病人,机构,时间四个维度,每个维又包含多个属性和级别,维度及数据研究关系(见图2)。

图2 维度选择及其数据研究关系图

2.2 数据源的分析 本系统的数据来源于军卫 1号医院信息系统 (H IS),由于 H IS记录了大量的医疗机构自然业务活动过程产生的数据,如 H IS中的挂号、处方、医嘱等,这些数据大部分与分析的主题无关,所以必须对业务过程的进行分解和梳理,以清晰业务流程,减少事实表的粒度和数据的冗余量。首先,以上海长海医院军卫 1号医院信息系统为参照,通过结构分析,针对分析的特定需求,选择相应的数据字典和记录表。同时,由于本系统需要采集多中心的数据,尽管军队医院信息系统具有同源性,由于对维度的一致性要求,还必须建立标准化的数据字典,进行对照和转化,满足数据清洗的需要。

例如,为建立药品剂型标准字典,以医院信息系统中的“药品剂型字典”(drug_form)为主,参考《中国药典》2010版制剂通则,两者互为补充。

2.3 维度建模 维度建模是指用于数据建模的特殊规范,与之对应的是实体-关系 (E-R)模型,它是经常应用于数据仓库的一种逻辑设计技术。维度模型的主要部件是事实表和维度表。针对业务过程,创建多维模型来反映这种业务。事实的确定可以通过回答“要对什么内容进行评测”这个问题来进行。在前文中,已确定药品、病人、机构和时间四个维度。通过确定业务过程的粒度 (数据仓库中保存数据的细化或综合程度),对各维度属性和级别进行具体的定义。时间维度的级别较为简单,包括年、季、月、日。其他维度的属性分别简述如下。

2.3.1 药品维度(见图 3),主要包含了治疗、支付、管理、产品和注册属性。这些属性中,除了与药物有效性相关的药理分类、剂型等,还应从安全性和经济性的角度,关注其管理和支付属性 (如是否基本药物,是否列入医保范围),并且随着管理的需要,对其中的内容可以加以扩展和分类。

图3 药品维度示意图

2.3.2 病人维度(见图 4)在病人维度中,较全面地包含了病人的诊断和治疗信息,尤其是该病人在疾病诊断、检查、检验、药物治疗、手术等相关信息,充分考虑临床活动的复杂性,为深入地进行药物利用研究,以及影响病人诊疗结果的多因素分析打下基础。

图4 病人维度示意图

2.3.3 机构维度 (见图 5)在机构维度中各属性和级别的规范,将便于不同医疗机构之间和医疗机构内部科室和工作人员 (如医生)间在临床过程中工作模式和结果的比较,即把地域和人员等要素对病人药物治疗和结果的影响纳入药物利用的研究范围内。

图5 机构维度示意图

2.3.4 事实表构建 事实是指实际分析的基础数据,依据管理需求将所需维度进行多维组合,构成各种事实表。除了常用的药物利用指标,如药品用量、金额、频度外,本系统还根据医院药品管理和合理应用的具体要求,如WHO的“医疗单位合理用药指标”[5]、卫生部“关于抗菌药物临床应用管理有关问题的通知”[6],提出以基本药物使用数、I类手术切口抗菌药物预防使用时间等能测量的值作为分析指标。这些事实信息,能够从医院业务系统中获得,结合相关的维度,形成星型模型的结构,构建的多维数据模型(见图 6)。

图6 多中心药物利用多维数据模型示意图

2.4 物理实现 维度建模是物理设计和实现的起点。为保证药物利用多维信息系统的质量,数据进入数据仓库前应进行细致而具体的数据转换工作,数据装入工作一般占整个系统 60%～80%的建设时间[3],数据的验证和清理都在这个环节完成。针对数据采集和数据增长的需要,还需确定数据仓库维护和增长的方案。

本研究基于 ORACLE 10g数据库系统,使用Powerbuilder9开发工具,开发基于多用户的基础数据标准化维护软件以及数据采集系统的关键模块、多中心系统编码关联及数据自动处理转换程序。为满足多所军队医院分析和数据共享的需要,基于B/ S框架,使用 Visual Studio 2008开发工具,构建了基于互联网络的网络平台。针对 Internet环境下,安全和保密性要求较高,系统针对不同级别的用户设置了不同的访问权限。

3 结果和讨论

3.1 目前,已应用 ORACLE 10g数据库,采集了 3所不同规模军队医院药品消耗和疾病治疗相关的原始数据;应用元数据设计方法,初步构建了药学知识信息数据库模型,采集了近 2 000个药品说明书及相关知识数据,涵盖了药品多种属性信息;多中心资源编码系统可支持除多维度资源的编码对照;内部数据与互联网连接数据间安全传输技术数据库内、外网络系统物理连接完全隔离,数据交互采用串口加密传输。

3.2 国内近年药物利用研究存在着数据采集样本量小、数据相关信息少、数据处理方法简单、药物分类及编码不统一、评价指标较为单一的问题。建立的多中心数据库系统多以“药物”或“处方”为分析重点,对药物品种、数量、金额关注较多,结果对决策缺乏指导意义。本研究计划对不同地区多家军队医院,包括疾病、诊断、检验和药物治疗等各方面的数据进行采集,将从机构、药品、病人等多维度进行数据组织和分析,能更全面地反映药物利用的现状,更直观地进行分析结果展现;并可针对有关药物利用的热点问题,如处方行为、资源配置、治疗方案和用药评估等方面引入数据挖掘 (data mining)手段,进行关联、预测、聚类等模式的探索。

3.3 近年来基于医院信息系统 (如“军卫 1号”),利用数据仓库与OLAP技术对单个医院数据进行分析和辅助决策研究已有报道[7～9]。相对于这些研究,本系统的特点在于从医院管理纷繁复杂的内容中突出“药物利用”这一主题,并利用本单位“全军药学信息情报网”的资源优势和研究基础,从多家军队医疗机构汇总药物利用的数据,形成多元、多中心的数据仓库,将不仅有助于各医疗机构的信息化管理,更可为推动民用药品的合理使用以及军事药学的发展提供数据和决策支持。

[1] 2010-2015年中国医院行业投资分析及前景预测报告[EB/ OL].http://www.ocn.com.cn/reports/2006069yiyuan.htm.

[2] 复杂的医院信息系统 [EB/OL].http://www.cse.org.cn/html/xinxixitong/anli/2010/0302/4250.html.

[3] 张承江.医学数据仓库与数据挖掘[M].第 1版.北京:中国中医药出版社,2008:58.

[4] 纪希禹.数据挖掘技术应用实例[M].第 1版.北京:机械工业出版社,2009:19.

[5] 姚 岚、秦立轩、金建强等.合理用药的国际研究进展[J].中国初级卫生保健,2002,16(3):4.

[6] 卫生部办公厅关于抗菌药物临床应用管理有关问题的通知[EB/OL].http://www.moh.gov.cn/publicfiles/business/htmlfiles/mohyzs/s3585/200903/39723.htm.

[7] 周忠彬,刘丽华,徐勇勇.数据仓库在军字一号工程药品信息管理分析中应用研究[J].实用医药杂志,2004,21(1):59.

[8] 董 军,刘志敏,李 莉,等.药品信息数据仓库与信息利用研究[J]中国药物应用与监测,2004,1(1):41.

[9] 陈金雄,刘雄飞,王庆森.医院数据仓库的设计与实现[J].医疗卫生装备,2004,8:37.