数据挖掘与分析在医疗业务中的应用

谢彬

（绵阳市中医医院 四川省绵阳市 621000）

1 数据挖掘概述

1.1 什么是数据挖掘

数据挖掘是指从已有的众多数据中将人们没有发现但是极具研究价值、隐藏的数据或信息发掘出来的过程，发掘出来的信息与数据，通过进一步的分析与研究，可得出相应的规律或其他重要结论。随着信息技术的不断发展，数据挖掘已经成为一门应用性较高的新兴学科，加之，数据挖掘涉及数据库、统计学、并行计算、模式识别等多个学科内容，因此，数据挖掘也成为计算机领域的一个重要研究方向。具体地，数据挖掘可从数据库、系统存储的文件、网页信息等多方面着手，主要通过可视化、神经计算和统计方法来加以实现。由于数据来源的主要途径——数据库的种类多种多样，例如，多媒体型、时间型、空间型、特定对象型等，如图1所示。因此，必须切实掌握各种数据挖掘的方法。

1.2 数据挖掘的组成

数据挖掘主要是由数据准备、开采操作、结论的表述和解答三部分组成。大部分数据挖掘总结出来的重要结论，主要是通过不断地、反复操作以上三个过程所得。首先，数据准备这一部分又可细分为数据集成、数据选择以及数据预处理这三个步骤。其中，数据集成主要是对处于多数据库和多文件状态下的数据进行整合，并将数据中的无效数据和不完整数据进行相应的处理；而数据选择主要是为了甄别出被处理数据的集合，尽可能缩小被处理数据的范围，让数据挖掘更加高效；数据预处理的主要作用是为了解决数据挖掘自身存在的局限性。其次，开采操作主要是进行实质性的数据分析工作，在开采操作过程中，可通过数据挖掘系统帮助用户进行预设，该方法被称为发现型数据挖掘，或者通过用户自主完成预设，该方法被称为验证型数据挖掘，这两种方式都能促进假设的产生。随后，通过具体分析，选择合适的挖掘工具进行数据挖掘，并进行适当的验证。最后，结论的表述和解答主要是根据人们的需求情况，将相对有用的信息提取出来，并通过相应的工具和途径进行传输。结论的表述和解答不但需要通过可视化处理等办法将结论表达出来，还需进一步对信息进行筛选，如果用户没有得到满意的结果，数据挖掘这一过程将反复进行。

1.3 数据挖掘的作用

数据挖掘的作用主要有以下五种，分别是：

（1）相关性分析。数据的相关性主要是指数据库中的部分数据之间存在重要联系，但是还没有被人们发掘。通常情况下，如果两个或者两个以上的数据存在一定的规律，则称数据之间具有相关性。经细分，相关性可分为一般相关、因果相关和时序相关。总之，数据挖掘中的相关性分析主要是为了找出数据之间隐藏的关系。

（2）聚类。聚类主要是指将数据库中记录的数据划分为相应的子集，在数据挖掘中，聚类主要是帮助人们提高对客观事实的了解，同时，聚类是误差分析和概念描述的重要基础。

（3）误差检测。数据库中的数据会出现偏离正常数据的情况，因此对数据库中的数据进行误差分析具有重要作用。误差数据包含着许多重要信息，例如，不符合一般条件的特殊情况、数值会随时间发生变化、观测数据与模型预测值存在偏差等。误差检测主要是将实际测量值与参考值进行对比，进而总结出数据间存在的误差。

（4）概念描述。大体上，概念描述可分为区别性描述和特征性描述，区别性描述主要是针对不同类型的对象进行描述，而特征性描述主要是为了描述某一类对象共有的特点。

（5）自主实现趋势和行为的预测。数据挖掘可通过主动在数据库中进行分析，进而完成趋势和行为的预测，打破传统手动整理、分析数据才能得出结论的局限。

2 我国数据挖掘与分析的发展现状

随着我国医疗水平的不断提高，以及医院信息系统的不断完善，已经积累了相应的物质资源和人才储备，其中，所积累的大量数据更是为数据挖掘提供重要基础。加之，为适应信息化时代的发展，方便统一管理、资源共享，国家更是大力提倡医院信息化建设，这为数据挖掘与分析赢得更多的资金支持和政策支持，为数据挖掘提供更佳的“成长”环境。

虽然，我国与医疗业务相关的数据资源较为丰富，但是，由于我国数据挖掘与分析起步较晚，当前仍处在初级阶段，再加上许多医疗领域的工作者认为数据挖掘与分析是非常复杂的过程，需要涉及许多专业的数学工具和数据处理程序等，因此，对数据挖掘与分析只是敬而远之，不敢大胆尝试，诸多因素的作用下，导致我国数据挖掘与分析发展较为缓慢。很少有人知道，当前的数据挖掘与分析通过使用相应的软件就能加以实现，并且操作起来并不复杂。

3 数据挖掘与分析在医疗业务中的应用

数据挖掘与分析在医疗业务中的应用主要体现在医院财务与业务、科室运营绩效考核、个人绩效考核、资源配置和患者治疗效益分析这几方面。

3.1 分析医院业务和财务发展态势

在该领域运用最多的是数据挖掘方法是时间序列挖掘，该方式是常用数据挖掘与分析技术之一，主要是通过数据挖掘与分析对某些情况出现的次数进行总结、剖析，从而总结出相应的规律。针对医疗业务领域的数据挖掘与分析，其核心部分是对医院财务数据进行进一步的挖掘和分析，以财务管理的视角对医院不同时间段的投入和产出进行归纳、总结，所得出的结论不仅可成为选取医院投资发展侧重点的关键依据，还能成为划分医院经营淡季与旺季的参考节点，并以此为参考进一步对医院的资金进行合理规划，从而确保医院能正常运转。通过对医院业务数据进行挖掘和分析，能更好地发现医院的长处和短处，据此，在业务处理上能及时做到取长补短，优化医院业务结构，充分发挥医院优势，进而增加医院的经济收入，提高医院经济效益。

3.2 考核医院各科室运营绩效

在医疗业务中加入数据挖掘与分析，不仅能够记录医院各科室的运营绩效，还能将各科室的历史运营绩效和当前运营绩效进行相应的对比分析，让人们能够更加直观、清晰、公正地对各科室进行评价，以实现对医院各科室运营绩效的考核，同时，以数据挖掘和分析的结论为基础，能更加客观地对各科室的未来运营效果进行预估。但是，在进行医院各科室运营绩效考核之前，必须确定相应的考核机制，例如，在开单科室和执行科室运营绩效进行考核时，主要利用数据挖掘与分析，对开单科室和执行科室对运营绩效的贡献情况来进行合理、公平地评估，再利用评估结果反推各科室的工作情况，从而使得评估结果更加合理、公正。

3.3 考核个人绩效

医院作为公共服务系统，其组成架构庞大且复杂，因此，对工作人员的考核难度较大，但是，在医院人力资源系统中利用数据挖掘与分析技术，医疗人员考核难度大的问题就能迎刃而解。数据挖掘与分析技术的应用不仅能对医疗工作人员的工作水平、工作效率、工作内容进行全方位的评价和分析，还能对医疗人员的医德医风进行评估，从而方便各个科室对工作人员进行奖惩处理。针对个人绩效的考核主要有以下两种评价标准，第一种标准是医院短时间内所采用的关键绩效指标；第二种标准是医院长期发展的战略目标。因此，对个人绩效进行考核时，主要运用数据挖掘中的关联规则技术，通过总结绩效名列前茅医护人员共有的特点，同时，还需要找出个人绩效不达标的共有缺点，并排除一些无法进行绩效评估的指标等，多种条件综合考虑，进而确定个人绩效考核的统一标准，以此考核医疗人员，从而实现公平、合理地对个人绩效进行考核和评估。

3.4 优化医院资源配置

医院资源主要包括药品、医疗器械以及医院的基础设施等，优化医院资源配置，能缓解医院资源的需求压力，提高资源利用率，并能适当减少资金的投入和浪费。就目前而言，医院资源配置中最为紧缺的是床位问题，利用数据挖掘与分析搜集不同患者的住院信息，例如，住院时间、住院人数、预计出院时间等，来进一步判断床位的使用情况，从而实现对医院床位的空缺情况进行判断，以数据挖掘和分析为媒介，结合各个患者住院时间节点，充分协调各个科室，以实现医院床位高效、合理的配置，进一步提高医院床位的利用率和周转率，尽可能地提高医院对患者的收容量，让需住院治疗的患者能及时入院，不因排队等待而耽误病情，达到更好服务于患者的目的。

3.5 评价患者收治效益

在医疗业务领域运用数据挖掘技术主要可从以下两方面入手，一方面是住院期间所产生的医疗费用，另一方面是住院时间的天数。首先利用数据挖掘中的分类挖掘，对住院患者的信息进行初步地掌握，紧接着以分类挖掘为基础进行再次挖掘，总结出住院患者的相应特征，并把有价值的数据记录在只有决策功能的数据库中。往后，如果有新的住院患者，工作人员可通过历史记录中相关患者的特征与当前患者的特征进行吻合度分析，从而便能预估新的住院患者需要支付的医疗费用以及住院时间。让患者能较为准确地了解治疗成本的投入，进一步做好准备。对医院而言，能够创造更多的经济收益，提高资源的利用率，促进各个科室进行辅助检查和咨询，让患者的治疗更加透明化，提高患者对医院治疗的满意度，提高经济效益和社会效益的同时，能进一步减少医疗纠纷，缓解医患关系。

3.6 拓宽医院业务范围

通过数据挖掘与分析，对各类疾病患者年龄、性别、生活环境、职业等进行全面分析，总结出患该疾病人群的共有特征，进而，为相关疾病人群制定相应的体检和预防方案，这样不仅能有效预防疾病的产生，还能大大拓宽医院业务范围，提高医院主动掌握并及时干预特定人群患病风险的能力。就以教师这一人群为例，由于教师的工作原因，需要长时间的站立，因此容易患腰椎和颈椎疾病。此时，医院可以与学校合作，通过医院公众号等线上平台，借助数据挖掘与分析，为教师人群提供养身保健知识及健康咨询服务等，并定期为教师这类人群提供预防腰椎、颈椎这类疾病的治疗。由点带面，许多疾病人群都存在共性，所以要充分利用数据挖掘与分析，进而行之有效地拓宽医院业务范围。

4 总结

综上所述，数据挖掘与分析在医疗业务中的应用极为广泛，主要运用在医院财务和业务、个人绩效考核，资源配置、患者收治效益、科室运营绩效分析等方面。医疗业务在数据挖掘的辅助下，变得更加方便、快捷、高效，但目前我国数据挖掘和分析仍处在初级阶段，需要人们共同努力，促进数据挖掘和分析技术的飞速发展，进而让医疗业务的开展更加方便，助力医疗领域突飞猛进。