運用多維度交叉索引技術分析病案首頁數據
余元龍① 蘇韶生① 程敏婷① 張淑娟①
①中山市人民醫院醫院，528400，廣東省中山市孫文中路2號
摘 要 本文闡述了傳統病案首頁統計分析的不足，介紹一種運用多維度交叉索引技術分析病案首頁數據的方法，詳細總結用這種技術分析病案首頁數據能夠為醫院決策管理提供深度化和廣度化信息支持。
關鍵詞 交叉索引 多維度數據分析 病案首頁 病種管理 聯機分析處理
1 前言
病案首頁濃縮了整份病案中的重要內容，涵蓋了多種醫療信息內容，對醫療統計、治療量服務、醫療質量評估、臨床科研、醫療事故鑒定、患者評殘、醫療保險、計劃生育及醫療成本核算等項內容都具有重要價值[1]。
傳統的病案首頁數據分析都是基于二維表數據的聯機事務處理(On-Line Transaction Processing，OLTP)，這種方式僅能滿足用戶對數據庫查詢檢索的簡單需要,而統計部門的聯機分析處理需要對分散在多個事務處理應用中的相關數據、指標進行集成，但由于事務處理應用的分散性、多態性、多個應用間數據的不一致問題 ,使目前以事務處理為主體的OLTP難以滿足分析型處理和決策支持對數據在時間空間上的廣度和深度的需求,因此本文介紹一種利用多維度交叉索引技術分析病案首頁數據的方法。
2 相關概念及技術
2.1 聯機分析處理 聯機分析處理（On-Line Analysis Processing，OLAP）最早是由關系數據庫之父E.F.Codd于1993年提出的，聯機分析處理是共享多維信息的、針對特定問題的聯機數據訪問和分析的快速軟件技術。它通過對信息的多種可能的觀察形式進行快速、穩定一致和交互性的存取，允許管理決策人員對數據進行深入觀察。決策數據是多維數據，多維數據就是決策的主要內容。OLAP專門設計用于支持復雜的分析操作，側重對決策人員和高層管理人員的決策支持，可以根據分析人員的要求快速、靈活地進行大數據量的復雜查詢處理，并且以一種直觀而易懂的形式將查詢結果提供給決策人員，以便他們準確掌握企業（公司）的經營狀
況，了解對象的需求，制定正確的方案[2]。
2.2 交叉索引技術 交叉索引（crossing-index）技術是由Frederick A.Powers于1995年主導發明，應用在數據模型的建立中，通過對數據的自由交叉索引處理，實現任意“維”之間的關聯和潛入來獲取最需要的信息，也是通常說的多維度交叉分析。
該技術可以在來自于不用類型數據源的數據之間自由交叉，通過建模之后，用戶獲得了有效的處理信息。模型中包含了3個數據域：維 、摘要和信息字段。建模中被定義成維的字段是被做經過交叉索引處理的，可以對任意維和維之間相互快速的潛入來獲取我們最需要的信息。數據中用來做數學統計的字段被定義成摘要。信息字段包含了和維相關的額外信息。
3 系統設計
3.1 建立維度 將病案首頁數據中所有的字段作為可分析的“維度”，在模型中成為直接點擊就能看到數據信息的分析角度。維度可以相互任意交叉分析，從而也就是多角度地看問題、聚焦問題，當發現一個問題時依然可以多層次的潛入，找尋到問題根源。
3.2 建立指標模型 將醫院關注的與醫療質量管理有關的指標抽取，形成一套豐富的指標集合在模型中。對關鍵指標，可以實時監控，觀測指標的變化，也可以了解某個指標在一段時間的趨勢走勢。當指標出現異常或需要了解更細節的原因時，可以通過不同維度聚焦或潛入分析。通過這樣的分析，所有指標從靜止的數值變成動態的、可分析、可挖掘的信息
4 實施步驟
4．1 數據抽取、轉換和加載(ETL) 使用ETL工具將數據從病案首頁管理系統中抽取、清洗、整合和傳送。
4．2 建立數據模型 使用建模工具將清洗整合好的數據建立模型，分成多維度可以分析的模型集合。
4.3 建立分析維度 對模型進行必要的分割或關聯整合，設計模型的增量，逐步完善模型集，形成數據集。
4.4 應用展示 通過客戶段的分析挖掘工具，來 |
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