临床医疗信息数据挖掘

临床医疗信息数据挖掘（精选8篇）

临床医疗信息数据挖掘 篇1

今天上医院看病基本上都离不开“医疗数据”,国内外医疗服务已走到数据驱动的年代,不管是数据获取,还是诊断、检测及后期的治疗干预。

今天上医 院看病基 本上都离 不开“医 疗数据”,国内外医疗服务已走到数据驱动的年代,不管是数据获取,还是诊断、检测及后期的治疗干预。利用最新的云计算和大数据技术进行诊疗越来越常见。然而医疗健康数据的开放至今仍是一大难题,个人是否应该获得自己的医疗数据信息?如何获得其完整的医疗健康数据?目前前景还很模糊,但是充分利用IT技术和医疗相结合,已经是正在发生的事实。

潘多拉的盒子?

在3月27日博鳌亚洲论坛《智能医疗与可穿戴设备》分论坛上,华大基因CEO王俊表示医疗和IT实现完美结合,最重要的基础是数据、数字化,生命中很多体征都是可以被数字化的。他说,“这并不是硅谷型的IT,更多的是以生命为基础的IT。其实生命自己本身又何尝不是建立在代码和基因排序基础上的呢?我们可以用计算机分析众多的数据。比如移动医疗穿戴设备是很好的媒介,可以实时传达和生命、健康有关的信息,和医院实现互联互通。”

大数据与健康的关系日益紧密,用王俊的“基友论”来解释,这也意味着硅基数据对碳基生命越来越重要了。医疗信息涵盖许多,包括CT、核磁共振、血液检测、基因检测结果,接种经历,医生诊断,手术视频……这些数据都是无价之宝。

开放数据的价值,不仅在于病人可以从电子病历中获得数据,他们同样也可以向电子病历提供数据,辅助诊断。

开放数据的价值,不仅在于病人可以从电子病历中获得数据,他们同样也可以向电子病历提供数据,辅助诊断。目前市场上已有一些应用和项目,比如苹果的Health Kit,能够让用户定期提交健康数据,而且苹果已和Cerner和Epic Systems等电子病历系统建立合作,这对用户进行慢性病管理能起到一定作用。除了Health Kit之外,苹果还针对医护人员发布了Research Kit,医学研究者可通过苹果终端收集各类病患的健康数据,辅助诊断疾病。

一些医疗机构还提供一种“以病人为核心”的解决方案,开放公共应用程序接口,帮助人们在不同平台间共享数据。这一项目还努力打造一种保护患者隐私的工具。“如果患者的健康数据需要被应用程序或者其他设备分享,他们能够知情并选择是否同意这种做法”。

据了解,开放医疗数据遇到的阻力既来自医生,也来自医院方面。首先医生担心会提高沟通成本。其次,担心是否会影响医院的“生意”。再次,是否会让患者进行不当的自我诊断/评价。最后,也是最重要的,数据安全性是否有保障。

类似于这样的担心非常多,那么个人医疗数据真的就像打开潘多拉的盒子那样释放魔鬼了吗?答案显然不是,随着近年来医疗事业发展和大数据分析的逐渐增加,业界仍有不少声音在呼吁开放个人医疗数据。

值得一提的是,我国最高人民法院在2014年10月10日公布实施的网络侵权司法解释中,再次强调了对包括基因在内个人信息的保护力度,即任何人不得非法公开。业内人士在分析之后认为,用户行为信息和实时监控信息是典型的大数据信息,只要这些信息在搜集、使用或利用时符合《关于加强网络个人信息保护的决定》规定的合法性、正当性和必要性的基本原则,没有将这些信息公开特定化到个人,那么运用大数据信息的行为不仅不是非法的,甚至应该是得到鼓励的。

如何把数据还给个人?

目前,我国患者难以得到来自不同医院完整的个人健康数据,加之数据格式不一致,难于管理和充分应用,亟待规范。为了推动医疗、健康产业信息开放、共享、开源,国内出现了一些民间非盈利性组织,由国内优秀的相关HIT及医疗健康应用开发商、各类医疗及健康服务机构、医疗器械及健康类消费电子产品生产商、运营商、互联网公司、媒体等相关产业链机构和个人组成。开放医疗与健康联盟(OMAHA)就是这样一个组织。

在今年3月14日OMAHA成立大会上,其筹备会负责人郑杰呼吁,医疗数据应该还给患者。“当前一些机构的健康数据泄露问题是很突出的,比如一些云计算企业经常爆出存在大面积账户数据泄露问题。从安全的角度来看,我们提倡把个人的数据还给个人,个人为自己的数据安全负责。数据大集中管理的方式是双刃剑,虽然会带来一些方便性,但是数据泄露几率也比较高。”

由于国内医院已经实施了不同规范的HIS独立信息化平台,患者个人难以获得、自主管理自身的电子病历等电子健康档案,同时手写病历难以辨认,不方便查询、统计,会影响医患关系和服务质量,要解决该问题,需要完整、统一、普适的电子病历标准,及综合性强的操作平台系统,以及实用性强的运行机制。

因此,医疗信息数据的完整性对患者治疗非常关键,并有助于多专科协作。郑杰介绍,OMAHA联盟将推动数据开放,让老百姓可以用U盘拷取个人健康信息;推动建立源代码开放的电子生物档案,希望整合医院、健康管理机构,甚至包括可穿戴设备收集的数据在内的全民健康数据,构建个人全生命周期的“健康云”。

全世界在健康信息存储和使用方面,价值取向趋同。《美国联邦政府医疗信息化战略规(2015~2020)》中提到,要建立一种电子健康信息存储和使用文化, 营造安全、全面的健康信息交换和使用的环境,使每个人都能受益于简单、及时、公平、高效及恰当的信息获取和分享,并通过鼓励创新和竞争培养优质的医疗信息化解决方案。另外,苹果公司的researchkit就是源代码开放的数据存储模式,数据的使用者要自己解决海量数据的保存及传输问题,数据存储与公司服务器无关,符合美国医疗电子交换法案中关于个人健康信息的隐私保护标准及规定。

据了解,OMAHA联盟将联合健康报社移动健康研究院,在全国范围内征集志愿者,对国内三级以上医院的数据开放情况进行调研,了解患者拿到的数据类型及方式,如纸质病例、打印报告、在线浏览、可下载电子档案等,并了解患者所得数据的完整性及方便性。该调研活动产生的数据结果将纳入健康报社移动健康研究院倡导的“医患友好度”评价体系中,成为该评价体系的一个重要维度指标。

大数据在医疗行业中的应用场景

近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展,这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。因此,医疗行业将和银行、电信、保险等行业一起首先迈入大数据时代。

通过全面分析病人特征数据和疗效数据,然后比较多种干预措施的有效性,可以找到针对特定病人的最佳治疗途径。研究表明,对同一病人来说,医疗服务提供方不同,医疗护理方法和效果不同,成本上也存在着很大的差异。精准分析包括病人体征数据、费用数据和疗效数据在内的大型数据集,可以帮助医生确定临床上最有效和最具有成本效益的治疗方法。医疗护理系统实现CER,将有可能减少过度治疗(比如避免那些副作用比疗效明显的治疗方式),以及治疗不足。从长远来看,不管是过度治疗还是治疗不足都将给病人身体带来负面影响,以及产生更高的医疗费用。

大数据分析技术将使临床决策支持系统更智能,这得益于对非结构化数据的分析能力的日益加强。比如可以使用图像分析和识别技术,识别医疗影像(X光、CT、MRI)数据,或者挖掘医疗文献数据建立医疗专家数据库,从而给医生提出诊疗建议。此外,临床决策支持系统还可以使医疗流程中大部分的工作流流向护理人员和助理医生,使医生从耗时过长的简单咨询工作中解脱出来,从而提高治疗效率。

数据分析可以带来业务流程的精简,通过精益生产降低成本,找到符合需求的工作更高效的员工,从而提高护理质量并给病人带来更好的体验,也给医疗服务机构带来额外的业绩增长潜力。

最重要的是,大数据分析可以给医疗服务行业带来新的商业模式。一些通过大数据启动的互联网企业和大数据平台已经产生了大量有价值的数据,比如国内的春雨医生等,病人可以在这些网站平台上分享治疗经验,医生可以在这个网站提供咨询服务,这些网站都可以提供新的体验。

医院信息化医疗数据质量管理 篇2

关键词：医院信息化；医疗数据；质量管理

中图分类号：R197.324文献标识码：A文章编号：1007-9599 (2011) 03-0000-02

Hospital Informatization Medical Data Quality Management

Ke Benxue,Zheng Chunhua,Lai Xiaohui

(Guangzhou University of Traditional Chinese Medicine,Affiliated Hospital of Orthopedics and Traumatology,Guangzhou510240,China)

Abstract:In today's medical industry in China has entered the stage of construction and development of informatization,the informatization construction and combination of medical data quality management,quality management of medical data,which can greatly promote the harmonious development of the whole hospital.

Keywords:Hospital informatization;Medical data;Quality management

一、导言

目前，我国绝大多数医疗机构都实现了数字信息化操作管理，因此在医院日常工作中所发生的一切医疗数据都与信息系统息息相关，数据的作用因此变得至关重要。在医院处理相关医务的过程中所发生的医疗数据，其质量的好坏将直接影响到医院信息化管理水平质量的高低。特别是在当今一个各行各业信息化程度都在不断提高的社会环境中，医疗数据更需要兼顾数量和质量相并提高。医生常常告诫我们：“预防是最好的药物！”对医疗数据质量管理来说，这句话也是至理名言。低下的数据质量往往造成很多致命问题，越早发现潜在的数据问题，越有可能以较小的成本、较快的速度处理这些问题。所以，在医院管理中加强对医疗数据质量的管理工作，提高对医疗数据的使用效率，是促进医院经济良性运行的关键因素。为了提高大家对医疗数据质量的认识，使医院领导及各部门重视医疗数据质量的管理工作，本文论述了在医院数字信息化的前提背景下，医疗数据质量不高的原由以及提高其数据质量的管理方式。

二、何谓医疗数据质量

所谓医疗数据质量可从以下两个方面来理解：

（一）医疗数据其本身的数据质量

医疗数据的真实性：医疗数据必须真实准确的反映出实际发生的业务，这样才能够为医疗工作者或相关人员使用。

医疗数据的完整性：是说数据自始至终都是统一整体的，任何与操作有关的数据都没有发生遗漏情况，因为，如果数据中出现了缺失或者错误等情况，那么该数据则已经丧失反映实际情况的功能，也就没有了使用价值。

医疗数据的自洽性：数据从发生那一刻开始就不是孤立存在的，他们之间存在着各种各样的关系，这种相互制约的关系既要必须满足，而又不能够相互矛盾。

医疗数据的真实性、完整性、自洽性是数据本身应具有的属性，称之为医疗数据的绝对质量，是数据质量的基础保证。除了医疗数据的绝对质量外，还有我们在利用和存贮数据的过程中所产生的数据质量，包括使用质量、传输质量和存贮质量，称之为医疗数据的过程质量。

（二）医疗数据所发生的过程质量

使用质量：是指医疗数据在任何情况的使用过程中都是正确的，正确的数据如果被错误的使用，那结论肯定也是错误的。

传输质量：是指医疗数据在传输过程中所保持的正确性。在现代信息化社会中，异地之间的数据传输也越来越普遍，保证数据在传输过程中的正确性和高效率显得非常重要。

存贮质量：是指医疗数据被完整安全的存贮在安全的介质上。数据在存贮过程中不受外来因素的干扰，使数据始终保持完整无缺不受破坏；存贮在安全介质上数据随时都能被使用者方便齐整的取出。

三、医疗数据质量不高的原因

医疗数据牵涉到医院各方面的信息系统数据，如HIS、RIS、PASC、HR等。分析系统和决策系统的正确结果都依赖原始数据的质量，没有数据质量的保证就不可能得到正确的分析结果和正确的决策判断。医疗数据主要来自于数据录入人员通过信息技术手段输入到系统中的，因此数据质量不高来源于下面的几方面：

（一）信息技术手段

现代信息技术水平已足以保证数据的传输和存贮质量。造成医院系统得到的数据质量不高的原因，很多情况是医院的计算机处理系统的用户界面不友好，不方便用户的录入，或是不符合用户常规的操作习惯，导致用户容易出错或是录入工作量大，以及对重要的录入信息没有加强效验。

（二）数据录入人员管理

由于医疗数据绝大部分都是相关信息系统操作人员在门诊医生工作站、住院医生工作站、护士工作站、检验系统等录入到信息系统中的，录入人员的输入失误，或是违反操作流程录入，都是一个造成数据质量不高的重要原因，这是我们必须非常重视的环节，需要通过改善业务系统的输入验证控制来保证输入时的数据质量。

（三）数据维护过程

每个数据维护操作都可能改变数据，从而导致无法预知的结果。如在数据库备份还原，数据库管理员通过数据库工具直接修改数据而没经过正确的数据效验工作，这也是会造成数据质量不高的原因之一。

（四）数据接收处理

业务系统之间存在数据接口，相互共享和提供数据。随着错误数据的输入，它可能扩散到多个系统中，从而影响到整个医院中的数据质量。即使相对简单的数据错误也会迅速升级为复杂问题，降低整个医院的数据质量。

（五）数据存储口径差异

信息中心、病案科、财务科等科室可能都拥有自己的信息系统和对数据的描述方式，在多个系统中存储数据经常导致数据出现不一致性问题。

四、提高医疗数据质量的管理工作

如何做好医院信息化过程中医疗数据质量的管理工作，可以从如下几方面抓起：

（一）提高对医疗数据的认识和重视

医院的领导层、各职能部门、信息录入源头都要相互认识到此项工作的重要性以及关键性。医院所发生的一切业务数据都应该是医院经营情况的真实反应，是医院合理使用卫生资源和领导科学决策的事实依据。各级人员只有认识到医疗数据在医院管理中的重要作用，才会反过来重视数据质量问题。要让医院的每一位员工都能深刻认识到数据是医院重要的战略资源，医院的一切决策都来源于医疗数据，没有正确的高质量的数据，就没有正确的决策。国外有一个谚语“Garbage in，garbage out”（进去的是垃圾，出来的还是垃圾），试问，我们在作决策时使用的是垃圾数据，又怎能期待最终得到一个很美好的决策结果呢！

（二）信息技术保证医疗数据质量

医院信息系统应采用先进的开发技术，程序开发要注重信息录入标准化，开发出更加友好的用户界面信息系统，减少操作员的录入工作量和出现错误的可能性；同时在要求开发公司开发软件前要充分考虑医院各级用户的需求，防止出现业务处理软件不能满足用户要求、操作员采取违规操作的现象。应用数据检测、检查工具，及时的发现数据质量问题，做到及时纠正。

（三）医疗数据操作人员管理

医院信息化的发展，无论其系统怎么先进、设备多么发达，最终都离不开人的操作。人是医疗数据录入、分析、处理、存储过程中最活跃的因素。随着医院信息化的不断向前发展，医院各级管理工作需要进一步的发展和完善，为此对相关操作人员也提出了更高的要求。

（四）完善的医疗制度管理

客观性、真实性是医院医疗数据的两个重要基本特征。错误的医疗数据将严重地影响领导作决策，甚至危及患者的生命。因此，医院要保证医疗数据质量，则一定要对医疗数据的录入及提取等环节都需要制定严格的规章制度。在医院上下建立起完善的医疗数据负责制度，并与员工的绩效和奖惩挂钩，还可以成立专门的组织和机构负责数据管理工作。合理的规章制度的建立可以确保医疗数据不受不良因素的干扰，才能保持其客观性、真实性。

对医疗数据的质量管理，首先，关键在于医院管理人员和各职能部门对此项工作的高度重视；其次是建立全体员工齐抓共管的體制建设；再次，医疗卫生、医院数据库、会计、统计、经济管理等高素质人材队伍的建设及培养，也是此项工作的有力保障。

参考文献：

[1]陈远,罗琳,沈祥兴.信息系统中的数据质量问题研究[J].中国图书馆学报,2004,1:48-50

[2]丁海龙,徐宏炳.数据质量分析及应用[J].计算机技术与发展,2007,17,3:236

临床医疗信息数据挖掘 篇3

我院的医院信息系统开发与应用在国内起步较早,从九十年代开始,就全面使用了功能齐全的门诊收费系统,目前在线及近线保存了十多年的门诊收费数据,包括门诊医疗收据记录、医生开单记录、门诊病人诊疗费用项目,以及门诊病人支付方式记录等原始数据。但由于我院规模较大,无论是门诊还是住院,病人逐年增加,同时每日持续产生大量的数据,信息管理部门为保证医院正常业务高质量高性能地平稳运行,对医院信息系统中的大量历史数据采用了专门的管理,除了在用数据库服务器上在线保留一年的数据外,其余明细数据全部迁移到专用的历史数据库服务器中,这些数据包括门诊挂号、门诊医嘱、门诊收费、住院收费、住院医嘱、检查、检验、药品、手术等。因此,为了能够得到门诊收费信息,必须利用专用查询技术,分别从在用数据库服务器和历史数据库服务器中进行数据挖掘、归纳及分析。

2 数据挖掘

数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘的任务是从数据集中发现模式,可以发现的模式有很多种,按功能可以分为两大类:预测性(Predictive)模式和描述性(Descriptive)模式。在应用中往往模式的实际作用细分为以下几种:分类、估值、预测、相关性分析、序列、时间序列、描述和可视化等。

数据挖掘涉及的学科领域和技术很多,也存在多种分类方法,既可以按照数据挖掘任务分,也可以按照挖掘对象分,还可以按照挖掘方法分等等,目前比较常见且实用的是数据库方法,即采用多维数据分析或OLAP方法。无论采用何种技术和方法,关键是能够利用现有及历史数据,将其加工成有用的信息,辅助管理人员进行决策。

3 实现步骤

本文所涉及的门诊收费数据,可以直接从HIS的门诊收费管理系统的门诊医疗收据记录表(outp_rcpt_master)得到,其中包括收据号、病人标识号、姓名、身份、费别、就诊日期、应收费用、实收费用、收款员、交费标志、退费收据号及结帐序号等属性。根据门诊医疗收据记录中的就诊日期,按照年度进行分组,计算收据张数,并对应收费用进行合计,同时计算出平均每张收据的应收金额。

首先需要将分别来自在用数据库和历史数据库的同年度数据进行合并,从数据库中检索有关数据,并将查询出来的大量明细数据按照我们的设计进行初步统计,为下一步的加工处理,还可以将结果保存在中间表中。对于数据检索与初步统计生成的中间结果,可转贮到电子表格Excel中,利用Excel强大的统计计算和图表制作功能,实现结果的最终展示。

进行数据处理时,数据检索与初步统计采用的是结构化查询语言,即标准的SQL语言,该语言可以应用于任何种类的关系型数据库,针对我院目前后台使用的Oracle数据库管理系统,还需要利用其提供的可以编辑执行SQL语言的系统环境,即SQL*Plus。通过SQL*Plus环境,使用合法的用户名和口令进行登录,分别连接我院HIS应用的在用数据库和历史数据库,使用相同的SQL语句将所需数据查询统计出来,并作为中间结果分别保存在电子表格Excel文件中,便于下一步的加工与处理。

以下是SQL查询统计语句:

select to_char(visit_date,'yyyy')"年份",

count(*)"收据张数",

sum(total_costs)"应收合计",

round(sum(total_costs)/count(*),2)"平均金额/张"

from outp_rcpt_master where visit_date>=to_date('20070601','yyyymmdd')and visit_date

group by to_char(visit_date,'yyyy')order by to_char(visit_date,'yyyy');

4 结果展示

通过对1998至2007年间门诊医疗收据数据的挖掘分析,反映医院门诊医疗收费的变化趋势。

以表1和图1为例,表1中收据张数可以反映门诊的工作量,图1可以直观地观察到逐年的变化趋势。其中,图中收据张数的曲线,明显反映医院门诊工作量是在逐年增长,并且,从2004年开始,增长的幅度较前几年明显增加,而2003年低于2002年,是因为那年受北京非典突发事件的影响,控制进京人员,包括在京人员也控制外出,导致来医院就诊病人急剧减少;图中平均金额的曲线,同样明显反映医院的平均费用也是在逐年增长,并且,从2003年开始,增长的幅度较前几年明显增加,我们还可以从图中看到,尽管2003年北京非典突发事件影响了门诊工作量,但是平均费用并没有减少,反而有所增加,说明了近年来看病贵的问题日显突出,尽管政府及医院采取了一系列调控措施,例如药品限价、禁止开大处方等,但受物价上涨等一系列因素影响,此问题仍未得到有效控制,还需要采取更积极有效的措施,从根本上解决看病贵的问题。

通过统计与分析,我们可以得到门诊费用逐年增长的趋势与原因,这只是作为数据挖掘技术与实现的初步设计,为了更深入地分析与探讨,还可以利用数据挖掘技术进行深层次的挖掘及加工,例如,门诊费用明细的统计,可以按照费用构成比来具体分析究竟是哪些费用项目增长更多,同时还可以按照收费窗口,以及工作时段进行挖掘,为合理安排门诊收费布局提供科学的依据。

本文的目的就是采用数据挖掘技术,利用医院信息系统中近十年的门诊收费数据,按照年度进行统计分析,根据医院门诊病人的收据张数、平均金额的报表与图示,分析医疗收费的增长原因与趋势。近年来,看病难看病贵已经成为医院急待解决的重点问题,需要充分利用医院数字化的信息资源进行数据挖掘与展示,寻找医疗费用日益增长的原因,为医院管理决策提供信息服务。

参考文献

[1]傅征,任连仲,等.医院信息系统建设与应用[M].北京:人民军医出版社,2002:271-280.

[2]卫生部.医院信息系统基本功能规范[S].1998.

[3]卫生部,财政部.医院会计制度[S].2000.

[4]马锡坤,等.浅谈“军字一号”门诊收费系统[J].医疗设备信息,2006(12):46-47.

[5]刘志敏.Oracle数据库应用管理解决方案[M].北京:电子工业出版社,2002.

临床医疗信息数据挖掘 篇4

1数据备份

数据备份的种类繁多,各个备份方式适用的范围和适用条件不尽相同,根据冷热备份分为:冷备份和热备份;根据物理距离分为:本地备份和异地备份;根据完整性分为:完整备份和增量备份。

1.1备份任务策略

根据实际情况,综合了财力、业务量、操作便利性等诸多因素,采用了本地和异地结合的完整双保障冷备份。考虑到备份时尽量地不影响服务器性能、不影响业务的连续性,尽量避开高负荷时间段进行备份,制定了自动备份的计划表,如表1所示。

1.2本地备份策略

考虑到操作的简便性和可维护性,采用脚本和第三方数据库备份软件相结合的方式,通过建立任务计划列表,将已建立好的备份任务,及时调用执行,来实现本地、异地备份,部分备份脚本如下:

1.2.1 EMR本地备份脚本

1.2.2 PACS本地备份脚本

1.3异地备份策略

异地备份,采用第三方备份软件,涉及SQL Server和Oracle类型,所以只选取一张典型截图说明,如图1所示,其中Hp370是远端备份服务器,在改服务器上开启了Samba共享服务,并且设置了专用的用户名、密码,并设置严格的读写权限,部署Trend杀毒软件,防止病毒入侵感染,避免备份数据库被感染。

1.4异地备份拓扑

异地备份,为了防止本地因火灾、地震等意外因素发生时,尽量避免或降低数据损失,采用专线VPN/10M,承载基本业务的同时,也承载异地备份的传输任务,专线的高可靠性,保证异地备份的传输安全,如图2所示。

2数据恢复

为应对业务过程自然灾害、人为灾害、无可预见的灾害导致数据丢失,最大限度地较少因数据丢失引起的损失,结合我院情况,制定数据恢复方案。需要数据恢复情况主要包括:服务器系统故障导致数据库丢失、损坏;病毒引起的数据丢失、损坏;地震、火灾等情况,需要及时有效地进行数据库数据恢复。

2.1方式

恢复的方式根据原始备份方式的不同,也有所不同。分为:完整恢复、差异恢复、脚本恢复和向导恢复,因为涉及到Oracle和SQL Server两种类型数据库,备份机制采用完整备份方式,所以我院采用向导和脚本方式两种方式进行数据恢复。

2.2步骤

比起数据备份,数据恢复的步骤和流程显得非常重要,协调好各个部门、做好通知工作、选取备份时间点、防止现有客户端数据丢失等,都与数据恢复的步骤有很大关系,如表2所示。

2.3脚本恢复

SQL Server的数据库恢复向导方式比较简单,不在此详述,仅列举Oracle脚本恢复方法,如下所示:

3结语

所述备份和恢复方案针对目前的业务量情况,完全符合,但随着业务发展要求,今后需要考虑热备份和专门备份软件来实现该功能,备份软件考虑自行开发,可以支持多种类型数据库和多任务多时段的备份机制,使过程变得高效、简便。

参考文献

[1](美)弗里曼,(美)哈特.Oracle Database11g RMAN备份与恢复.王念滨,陈子阳,译.清华大学出版社,2011.

[2]梁庆枫.SQL Server2005应用教程.北京大学出版社,2010.

[3]王东明.Oracle11g管理备份恢复从入门到精通.水利水电出版社,2008.

临床医疗信息数据挖掘 篇5

1、数据中心建设要注重整合策略

首先要给数据中心一个正确的定位,确定投资方向。一般情况下数据中心基本上停留在物理建设层面,只注重解决数据集中存储、备份与安全等问题,不注重解决数据标准化建设和信息资源整合策略问题,同时由于缺乏统筹规划和需求分析,没有发挥业务人员的主导作用,将数据中心建设项目分保给系统集成商和软件商,最终演变成了设备和软件产品的采购、安装、部分数据迁移和调查应用,数据中心不能支持核心业务运作与辅助领导决策,数据中心不能支持核心业务运作与辅助领导决策,发挥不了数据中心建设的应用。因此,要一开始就引入业务人员参与规划,根据各方需求并进行整合汇总、分析后再进行开发建设。

2、需要正确的理论作指导

数据中心建设基于信息资源规划的理论指导和工程化方法。数据中心建设的主要理念,就是信息工程方法论。通过稳定的结构,能自动应对管理办法,信息系统以数据为中心,最终用户必须真正参加信息系统开发工作。这会给予数据中心建设很大的指导作用,它的理论贡献,就是主题数据库,第一要面向业务主题进行存储,不是面向单证报表:第二要信息共享;第三要找到数据源头,不是多次多处输入。这是一个重要的基础的做法,就是强调数据环境再造,它认为照着报表建立数据库,叫做低档数据库,只有面向渠道的数据库,只有集中管理,集中交换,才是一个发展,叫做环境再造,环境优化。

3、选择正确的基础路线

建设卫生信息数据中心,科学的方法是,通过一体化的进程,找到源头,建立主题库进一步深加工变成数据库。这是把按照主题数据仓库变成主流,而把数据标准变成支流。避免了已经进行数据中心建设,达不到预期效果,继续建设困难重重。

当前数据中心是信息化集中枢纽,数据中心建设是信息化中高级发展阶段的核心工程。数据中心建设的复杂性和艰巨性都远远超出一般的信息化工程,要获得成功,必须首先做好基于信息资源规划的总体设计。

4、注意几点问题和现象

第一是市场问题。同质、低价、低水平的无序竞争,运营商被有意无意地管道化,端到端的网络能力没有充分利用;第二是业务问题。IDC业务结构单一,业务增长主要由投资带动,缺少增值业务,以主机托管业务为主,缺少主机租赁业务,不利于商业模式的演进和新业务的展开。第三是资源问题。IDC资源布局松散,缺乏面向新业务的有效整合,基础资源的平均利用率低,建设成本和运营成本较高。第四是技术问题。如何从全局的角度,对终端用户与信息源的互访质量进行优化,如何面向云计算等新业务,对IDC架构进行优化,如何引入新技术,优化IDC资源,降低运营成本。目前如何构建安全的IT基础设施架构仍然是数据中心主管和CIO所关心的首要话题。其中,安全性并不单指防火墙、IPS/IDS、入侵检测以及防病毒等安全防范措施,实际上,信息系统可靠性、稳定性和可用性,以及硬件与软件系统之间的适用性,才是CIO所重点关注。

在保证系统稳定运行的前提下,如何进一步降低系统的运维成本,较少IT运营的支出,这是数据中心主管和CIO所关注的次要话题。因为随着数据的集中,对于服务器以及存储系统的处理能力提出了更高的要求,而设备数量的增加,以及系统消耗能源的增长,给数据中心的运营带来了沉重的成本压力,因此如何降低总体拥有成本,成为了管理者所关注的问题。

更加快速完善应用软件,为业务系统提供支持,提升行业的竞争实力,也是目前数据中心主管和CIO比较关注的第三个话题。构建信息系统本身不是目的,目的是为业务提供支撑。在如今的环境下,为每一个应用单独开发业务应用系统的模式,显然已经不能够满足业务快速发展的需求,因此卫生信息系统的自适应能力以及自动化的水平,是我们重点关注的事情。

5、医疗卫生信息数据中心实现

临床医疗信息数据挖掘 篇6

近年来,医院“看病难、看病贵、看病烦”成为社会关注焦点。究其原因,是医疗信息资源缺乏整合。各医院基本为独立运作,医疗信息分散、数据结构不统一,难以实现互通,求医群众和医护人员均无法通过网络实时了解多家医院的医疗信息动态和实现医疗信息的共享。通过区域医疗信息共享平台,各医疗机构将医疗数据进行上传共享,实现医疗信息资源整合,既可使病人享受更加透明、便利、高效、便宜的医疗服务[1],也可以帮助各医疗机构获取病人大量共享信息,以此改进工作流程,提高工作效率。

1 数据交换关键技术

1.1 SOA体系

SOA(面向服务架构)是一种IT体系结构样式。区域协同医疗服务数据交换与共享平台遵循SOA架构体系,将不同的应用系统通过良好的接口和契约联系起来,利用ESB企业服务总线实现各类异构信息资源的集成,从而实现相互间的信息交换、信息共享与业务协同。

1.2前置交换技术

前置交换子系统从各业务应用系统的数据库中获得数据,并将数据转换成XML格式、通过Web Services等协议完成于中心交换子系统的数据交换。系统支持格式包括XML、HL7、CDA R2等。对于数据的交换可以通过映射工具来完成生成CDA文件[2]。

1.3 ICE架构

ICE架构是一种适用于异种环境的面向对象中间件平台,支持分布式的部署管理、消息中间件、网格计算等。ICE API提供了一个向下调用接口,通过调用此接口来实现本地和远程的数据交换。可以将系统设计成一个节点对象,对数据交换所需的操作全部定义为服务接口,供其他节点对象进行远程调用。采用ICE中间件作为通信平台,隐藏了通过网络远程调用的细节,使得数据交换像是非远程进行的,系统的上下级不影响对系统的管理。通过ICE将系统和设备共有的操作抽象出来作为抽象构建角色,将系统与系统之间的数据交换以及系统与设备之间的数据交换统一起来,大大简化了设计的复杂度,使得结构更为清晰。

2 数据交换方案设计

2.1 数据采集标准

由于各级医疗机构采用了不同的医疗信息化系统,而系统集成商在设计实施这些医疗信息化系统时对医院规模、开发技术掌握、系统架构设计和业务理解等各方面有着千差万别,从而导致对相同业务采取了各种不同的数据定义、组织和存储。为了屏蔽这些区别,必须对这些医疗数据进行统一数据定义和组织。通过对医疗业务的分析整理,定义出医疗业务信息交换标准,该标准以HL7标准和XML标记语言为基础,对医疗业务中的各种信息进行定义,统一了医疗业务信息数据的定义和数据组织模式,规范了医疗业务数据交换标准。HL7是不同医疗信息系统间标准的通讯协议,它使得医院各型医疗信息系统、医院间不同医疗信息系统之间能够进行数据交流与交换,允许医疗机构不同的应用系统间进行一些重要资料的沟通。XML即可扩展标记语言,通过此种标记,计算机之间可以处理包含各种信息的文件。它既可以根据用户要求进行自定义,也可以具有特定的标准格式,是一种很抽象的语言。通过符合HL7标准的XML可扩展性的标记语言作为数据传输介体,为将来其他应用系统直接与区域医疗数据交换平台交换数据提供标准数据接口[3]。

2.2 数据交换机制

各医疗机构上传的数据在前置机的交换以XML文件作为中介,见图1。医院把符合标准要求的数据从数据库里提取后,再导入中间表,传输至医院交换前置机。医院交换前置机部署数据发布的源适配器,实现数据的抽取、转换、过滤和发布等功能,通过相关触发器生成相应的XML文件。也可在医院交换前置机上安装一个数据库,作为交换数据库使用。通过部署数据复制适配器,实现共享数据从医院业务系统到交换数据库的数据转移任务。数据复制适配器可配成定时导入或实时导入,并支持数据的增量抽取或同步更新等多种模式。然后在医院交换前置机中部署数据发布源适配器,实现定时或实时的数据发布,将数据进一步发布到中心交换服务器。在中心交换服务器中部署数据订阅目的适配器,订阅来自各医院业务系统的共享数据,并存贮到数据中心数据库中(ODS,可操作数据存储)。医院业务系统的可共享数据,就可以定时或实时集成到中心数据库中,形成数据中心的基础数据库。

需要特别说明的是,医疗数据交换平台采用星形结构部署,以前置交换服务器为中心,通过各种适配器与现有的系统通信交换数据。前置交换服务器的部署原则是不影响原有系统的正常运行,所以前置交换服务器提供开放的交换接口和通用的各种适配器接入原有系统,尽量不在原有系统上安装任何软件或者客户端程序。

2.3 数据访问机制

数据中心设计架构为B/S模式,该模式具有良好的开放性和跨平台性。对卫生局数据中心可采用Web形式进行访问,客户端仅需要浏览器就可以访问患者数据。由于涉及医院内网与卫生局数据中心(外网)间的相互访问,必须保障医院网络的安全。各医疗机构可以通过光纤直连卫生局,并且加装防火墙。医院在带路由功能的防火墙上对卫生局网络进行NAT(Network Address Translation,TAN)地址映射(图2),分配与院内网相同的网段,在技术上可将卫生局变成医院的一个分院。在防火墙处对不同的数据交换内容进行了相应配置,开放必要的端口进行访问,实现了安全可靠的数据交换[4]。

根据医院内部局域网基本情况,各工作站使用的IE浏览器通过NAT技术转换地址后访问卫生局数据中心Web服务器,按照网页的提示,输入病人全局识别码即可以查询病人的病历、检验、检查等信息,实现区域内医护人员对病人就诊信息的共享访问。

3 交换方案特点

3.1 整合兼容性

对接入到区域医疗信息化网络平台的信息提供者和信息获取者,不需要改变其原有的内部信息系统,只需要编写接口程序和信息编码转换程序就能实现医疗数据交换。

3.2 采用标准化设计

平台数据交换方案采用标准化的数据类型、组织结构、医疗术语、数据访问服务和网络架构,能够满足各种应用系统的临床数据需求,最大程度地支持不同系统之间的互操作,为未来更多区域医疗业务的开展提供统一、标准的数据交换和协同工作平台。

3.3 可扩展性

该数据交换方案具有可扩展性,医院不会因为数据交换平台一个系统的微调而影响整个医院信息系统的运行,可以随着需求的增加扩展其相应的交互能力。

4 结语

数据交换平台是实现区域医疗信息化的核心环节,由于大多医疗机构都有自己的信息系统和标准,其数据结构也各不相同,医疗信息资源交换与共享的长效机制尚未建立,这些问题都会妨碍区域医疗信息化的发展。本文通过对数据交换技术的分析和设计,为解决不同医疗机构间诊疗记录、医疗文件等相关信息资源的交换与共享提供了一种可行的技术方案,对促进医疗卫生信息资源开发利用、降低信息协同成本、推动区域医疗信息化建设具有一定的借鉴意义[5,6,7]。

参考文献

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[2]杨雷.数据交换平台在区域医疗信息化中的设计与研究[J].网络安全技术与应用,2013,1(4):43-45.

[3]唐凯,管世俊,黄钊,等.区域医疗信息化中的医疗数据交换平台[J].医疗卫生装备,2010,31(5):35-37.

[4]宋斌,陈海东,余赛玉,等.军队区域医疗信息平台设计与技术应用[J].解放军预防医学杂志,2010,28(5):32-33.

[5]游静.区域医疗信息系统集成实施案例与实施模式研究[J].科技管理研究,2013,(20):199-207.

[6]顾辰辰.基于区域的医疗信息交换平台的研究[D].北京:北京工业大学,2013.

临床医疗信息数据挖掘 篇7

随着网络技术的不断发展和医疗改革的逐步深入, 医疗卫生信息系统在全行业中应用越来越广, 随之而来的信息系统灾难恢复与数据备份问题, 也越来越多的受到重视。如何保障业务发展的连续性, 避免数据损毁, 快速从灾难中恢复, 已成为医疗信息系统安全运行的关键因素。

1 影响医疗卫生信息系统安全运行的因素

影响医疗卫生信息系统安全运行的因素有很多, 具体可以归纳为:

(1) 数据备份保存问题:不可预见的自然灾害, 如火灾、水灾、地震等来自非计算机系统因素灾害, 有可能导致中心机房损毁。如果这样的灾难发生, 不管你本地采用什么样的安全措施, 都有可能会造成很大的损失。更可怕的是, 如果本地数据损毁, 并且没有异地备份, 这对医疗卫生信息系统可以说是一个致命的打击。

众所周知, 数据是医疗信息系统应用中最宝贵的财富之一, 在信息系统中占据主导地位。特别是各种病人数据对医疗行业来说是难得的资源, 是服务于病人的基础之一, 也是保持医疗业务持续发展的保障。可以充分利用这些数据, 通过数学统计分析处理, 找出疾病的相关因素, 更有效的治疗疾病, 提高病人的治愈率和满意度, 增强在同行业中的竞争实力。

当然, 自然灾难发生的概率很小, 若预防为主, 在当今网络无处不在, 上网非常方便的情况下, 只要采取远程异地备份数据或建立远程灾难恢复中心方式, 就可以避免遭受损失, 只是需要考虑成本与代价。

(2) 硬件系统故障及网络设备和通讯线路损毁

由于网络设备 (交换机、路由器) 或服务器的设备故障或由于施工, 造成通信线路中断, 不能及时传送数据。有条件的也可以采用线路的冗余备份。

(3) 病毒、木马、黑客攻击等造成的损失

首先, 对服务器采取安全措施:如设置网络防火墙, 关闭不必要的服务, 经常进行系统升级和修补漏洞, 其次, 建立服务器使用的规章制度, 设置不同使用人员的权限, 禁止使用服务器进行不必要的上网操作等。

(4) 资源不足引起的宕机。对于医疗卫生行业, 随着业务的快速增长, 可能引起系统资源不足, 特别是业务增长较快的单位。

(5) 人为操作故障

对管理较严、人员素质较高的单位, 人为误操作偶尔发生;对管理较松、人员培训不足的单位, 可能会经常发生;一般预防方法是:提高系统自动化运行管理水平, 做好本地数据备份, 减少人的操作与干预, 或据自身情况制定严格的管理规范, 并由管理人员切实执行备份制度, 减少或避免误操作。

(6) 存储媒体管理问题, 如今, 用来存储数据的介质越来越多, 各种不同系统下存储产生的软盘、磁带、光盘将给管理带来很大的困难。

2 可以采用的安全措施

要保证系统安全运转, 保证快速从灾难中恢复, 避免数据丢失, 必须对网络系统安全、硬件、软件、数据等采取完善的措施, 以应对突发事件。保证数据安全的办法可以采取软、硬件备份。

(1) 服务器硬件备份 (系统冗余)

磁盘阵列+双机热备份技术, 保证服务器安全运行。

双机热备份技术采用同步的数据备份, 用一台从服务器对主服务器进行备份, 同时对服务器磁盘采用磁盘阵列方式, 如RAID5, 保证由于频繁磁盘操作, 导致磁盘损坏时, 可以热插拔进行更换磁盘并有可能修复数据。

但该技术也存在着缺陷, 如果主服务器数据由于误操作导致数据丢失损毁, 从服务器也会照常进行备份, 将这种非正常的数据备份下来。RAID5也是无能为力, RAID5只能防止万一部份磁盘损坏, 将通过更换磁盘, 将坏盘中的数据恢复, 但仍不能将被误操作 (如被误删除) 的数据恢复出来。

总的来说, 本技术更适合保证无数据交换的、只提供服务的服务器来使用, 它可以保证系统的正常运行。但并不适合数据交换频繁或存储大量数据的情况。并且, 当服务器感染病毒、木马或受到黑客攻击, 也不能保证备份正常。因而, 采用本技术还要有一个数据恢复机制, 只有使用一个具有完善的双机备份及恢复机制的方案, 才能保障服务器全天候安全可靠运行, 也能将意外误操作的数据恢复出来。

(2) 群集技术保证服务器安全运行

可以通过群集技术提高数据库级信息服务的可用性。一个本地群集可以使由于系统的单点而出现故障的可能降到最小。在共享数据的群集中, 损耗窗口可以为零。在群集中, 备份可以运行在导入了数据库服务器镜像数据的辅助服务器上。

(3) 数据备份

数据备份分为常规备份和历史保存。一般备份目的主要有两个:一是系统的业务数据由于系统或人为误操作造成损坏或丢失后, 可及时在本地实现数据的恢复;另一个目的是在发生地域性灾难 (地震、火灾、机器毁坏等) 时, 可及时在本地或异地实现数据及整个系统的灾难恢复。

考虑到本地环境安全性原因, 常规数据备份一般要求一份数据至少应有两个拷贝, 一份放在应用中心以保证数据的正常恢复, 另一份则要移到异地保存, 以保证在本地出现灾难后的数据恢复。此外, 还应建立历史归档数据的异地存放制度, 从而确保对历史业务数据的可靠恢复与有效稽核的实现。

(1) 检验数据库备份

大多数的医疗卫生信息系统都会定期地对它们的数据库进行备份, 但很少对数据库备份进行检验。数据库备份由于一些原因, 如:数据库被破坏后才进行备份、在完全备份的过程中数据库处于应用状态、存储介质损毁等, 会使数据备份变得无效, 从某种意义上讲, 无效的数据库备份比根本不做备份的情况更糟, 因为无效的数据库备份会造成一种安全的假象。

因此, 检验数据库备份是一项非常重要的工作, 尤其是在进行了自动备份进程之后或是在数据库结构改变之后。即使是没有任何改变发生, 定期进行检验也是必需的, 例如可以定期地检测存储设备和存储是否有损坏等。

(2) 备份时间周期考虑

随着数据量的逐渐增大, 一个不容忽视的问题显现出来:备份所需要的时间越来越长, 它对服务器资源的占用也越来越多。当需要备份的数据量很大时, 一次备份所耗费的时间也许会很长, 尤其对于医疗行业不间断的业务方式, 在保证业务不间断的情况下, 备份工作就变得极为困难。

为了节省目标计算机的存储空间, 用增量或差分等高级备份选项, 将任意一天的数据备份到目标计算机上, 当数据受到破坏时就可以恢复到任意一天的数据状况。

3 数据备份方式

医疗卫生信息系统的数据一般都保存在数据库中, 要对数据进行备份, 可采用的备份方式有:

数据库服务器复制、数据库在线备份/离线备份、增量备份、文件备份。

(1) 数据库服务器的复制

大多数数据库服务器都支持复制, 如Microsoft SQL Server, 允许采用一对多或双向的复制, 也支持数据库子集的复制, 只将指定的数据复制到目标端。通过数据库服务器的复制, 就可以用来实现灾难恢复。

数据库服务器的复制需要在主站点和恢复站点间有一个高性能网络的连接, 但即使这样也不能完全实时同步, 这意味着在数据库完全将数据反映到备用数据库有一个时间延迟。一些数据库支持同步复制, 虽然解决了上面的问题, 但是它明显减低了主数据库的性能, 因为只有当所有的复制任务全部结束后, 数据库才能继续接收数据。

存储复制是一种简单可行的数据库复制方法, 它将所有的数据库数据复制到远程中心站点, 当需要实现灾难恢复时, 再从数据中心复制回恢复站点。

无论数据库复制还是存储复制, 都会将人为误操作和应用错误复制到恢复端。例如, 在应用站点误删除了一个表, 那么恢复中心也会删除, 因此使用复制无法纠正错误。

(2) 数据库离线备份和在线备份方式

离线备份, 在备份过程中, 禁止使用数据库。

在线备份, 在备份过程中, 用户仍可以使用数据库。这种情况下, 需要确保不管数据访问多么活跃, 都能够得到一个完整的数据拷贝。

(3) 完全备份或增量备份

不管是离线备份和在线备份, 都可以采用完全备份或增量备份方式。

完全备份采用的是复制文件的方式。但是, 随着数据库的不断增长和对可用性要求的提高, 数据库完全备份在许多情况下无法完成。如果在两次备份间只有少量的数据变化, 数据库增量备份可以缩短数据库备份时间和节省备份介质。

4 数据恢复技术

(1) 全系统恢复

全系统恢复一般应用在服务器发生意外灾难导致数据全部丢失、系统崩溃或是有计划的系统升级、服务器进行更新时。

(2) 个别文件恢复

由于操作人员的水平不高, 个别文件恢复可能要比全盘恢复常见得多, 可以利用网络传输, 恢复受损的个别文件

(3) 数据库恢复

数据库备份是最基本和有效的数据库容灾技术。通过备份, 并且快速的将备份介质运送到安全的地方, 数据库就能够在大多数的灾难中得到恢复。

为了预防数据丢失, 需要有详细的灾难恢复计划, 同时还要定期进行灾难演练。可以利用淘汰的机器或多余的硬盘进行灾难模拟, 以熟练灾难恢复的操作过程, 并检验所生成的灾难恢复盘和灾难恢复备份是否可靠。

5 结论

硬件故障、自然灾害、病毒、黑客攻击、误操作等都有可能导致重要数据丢失, 造成不可估量的损失。如何尽快地在短时间内恢复信息系统、以及能恢复到什么程度?是医疗卫生信息系统安全运转的重要问题。

完善的医疗卫生信息系统, 应具有快速从灾难中恢复, 以及一套完善、可靠的数据备份机制。备份机制应该是全方位、多层次的。采用的备份技术要具有高可用性, 通常要使用硬件备份技术来防止硬件故障, 在保障硬件系统安全运行的前提下, 还要考虑由于软件故障或人为误操作造成的数据损坏问题, 这可以采用网络存储备份系统和硬件容错相结合的方式。这种结合方式构成了对系统的多级防护, 不仅能够有效地防止物理损坏, 还能够彻底防止逻辑损坏。

参考文献

临床医疗信息数据挖掘 篇8

随着医院信息化建设的不断深入,医疗设备管理信息化的程度反映了医院科学管理的水平[1]。医疗设备的信息数据深层次利用,为医院设备管理和科学决策提供依据,是医院设备信息化建设的法宝。如何充分利用医疗设备管理信息为设备维护保养提供有效服务,提高设备管理和维修技术水平也是临床工程技术人员的重要职责。因此,医院医疗设备数据信息的建设管理与利用已成为现代化医院管理的一个重要领域,越来越受到重视。

1 医疗设备信息化管理

随着高新技术的快速发展,先进医疗设备的大量涌现与应用,如何购好、管好、用好医疗设备,充分发挥其效益,更好地为病人服务,是整个行业以及从事于医疗卫生信息化建设者一直思考的课题。将信息技术(Information Technology,IT)融入医院设备信息管理,可以提高我们管理医疗设备的能力和规范性,形成医疗设备信息管理系统(Medical Equipment Information System,MEIS)。

1.1 医疗设备信息化管理的必要性[2]

医疗设备广泛地分布于医院各个科室,数量多、品种多、型号多,且更新换代快,给管理工作带来了不少麻烦。采用传统的人工记帐办法来记录设备的购置、入库、出库、维护、计量、质控、报废等情况,不但工作量大、速度慢,而且数据零散,不利于进行各种类型数据的统计,从而使管理工作带有局限性。

1.2 医疗设备信息化管理的优势

较之传统的人工记账等管理方法,医疗设备信息化管理的优势主要体现在以下几方面:(1)对医疗设备管理的各个方面标准化和数字化,有效整合各种资源,降低运行成本;(2)提供数据收集、数据维护、数据分析、数据挖掘的信息平台,加快信息传递,缩短决策周期,有利于对医疗设备统筹管理;(3)优化流程,使操作简单,避免重复劳动,提高服务质量、工作效率和管理水平;(4)准确性、安全性、稳定性。

1.3 医疗设备信息化管理的平台

借助省卫生厅与联众公司联合开发的医疗设备信息管理系统,完成医疗设备的整个信息化过程。该系统主要包括7个模块[3]:

(1)计划采购模块:系统记录了设备管理部门对医疗设备从计划论证、招标采购、签订合同、直至到货验收等一系列工作中所涉及到的标准表单,描述了医疗设备的计划采购工作流程。

(2)库房管理模块:主要是医疗设备数量和财务管理。包括对医疗设备入库、出库、转科、报废、盘存等。系统详细记录了医疗设备在医院内部的分布和使用流向,建立了详细完备的帐务信息资料。

(3)在用管理模块:对医疗设备及卫生耗材的基本数据、附件数据及备注数据做比较完整的记录,建立了丰富的信息资源。

(4)质量管理模块:系统围绕医疗设备的质量保证与质量控制、质量检测(验收检测、状态检测、稳定性检测、计量检测)、PM与日常巡检、日常维修等内容,详细记录了质量控制下的检查数据。

(5)计量管理模块:是对计量设备的管理,包括计量设备基本信息登记、计量器具检定信息登记。系统包括了对计量器具分布、分类、单机的查询,能够快速查询到每一台计量设备的计量检定情况,同时,系统能够及时地报告需要检定的计量器具(检定提示)。

(6)信息管理模块:包括档案管理和信息查询。档案管理是对医疗设备活动记录的汇总,包括档案登记等功能。档案管理的主要目的是把手工信息通过计算机建立合理的索引信息以方便用户检索书面资料。可以通过索引快速便捷地了解医疗设备书面资料的存放情况和所包含的技术资料。信息查询包括了系统所涉及到的大量的数据字典信息的检索查询。

(7)科务管理模块:完成对设备管理部门的日常内部工作管理。主要包括部门工作人员基本状况、专业分工、工作任务与业绩考核、进修培训等信息的管理。

2 医疗设备的数据资源利用

计划采购所涉及到的数据信息资料,是医疗设备档案信息的重要组成部分。库房管理中的账务信息可以清楚看到每个科室的成本及维修支出情况,从而客观有效地评价医疗设备的经济经营状况。在用管理中的医疗设备及卫生耗材的信息资源能够对其详细地跟踪和身份识别。质量管理中的设备维修及检测数据是临床工程人员的宝贵资源,通过对数据的分析,可以及时发现与分析可能存在的事故隐患与危险因素,及时反馈报告,采取预防性措施使风险降到最低,确保设备的安全运行。计量管理的数据信息能够清晰地反映全院法定计量设备的合格情况。信息管理中的数据资源更是为档案管理提供了简洁清晰的检索路径。科务管理中的数据能够分析统计临床工程人员的工作总量和工作情况,给管理者一个定量的参考,培训信息见证了一个科室可持续发展的过程。

以设备维修为例,以点带面,对我院两台血透机在2005~2010年期间的运行状况做了一个典型统计,如表1、表2所示。通过对表格的数据信息观察,我们对该机器的运行状况有了一个直观定量的了解,对整个仪器的质量控制提供了客观的依据。表格还可以衍生出仪器故障的发生频率,故障基本原因的统计,对今后仪器的改进及其选择更好的材料也提供了可能。通过对费用的统计,一定程度上对仪器是否续保或报损也提供了经济参考。表格中因操作保养不当而引起的仪器故障对广大仪器使用和维护人员提出了直接的挑战,加强对仪器的正确操作培训和提高设备的预防性维护及维修保养技术是今后的发展目标,也是对医院开源节流和提高仪器的使用寿命的重要保证。

大量积累的维修数据,显示出某类设备的使用情况和故障发生情况,可将这些数据反馈给设备购置部门,作为购买设备的参考因素之一。比如,某品牌无影手术灯的灯泡损坏,必须到国外生产厂家订购,价格比同类产品贵且须花费20天左右才能到达。国内该产品很少,发生大的故障,维修部件只能从国外调且耗时长,影响患者使用。据此信息,对于设备运行好、维修服务好的设备商应给予备案,将有利于今后设备购置的完善。

3 结束语

医疗设备信息化管理可以动态掌握设备的运行状态、维修费用、维修效率及质量[4],对各个环节形成一个有机整体,为不同职能人员提供了统一的医疗设备管理平台。通过对各类设备各种数据信息的查询、统计及利用,为主管部门提供了准确的参考数据,对仪器的购买、配置、使用、维修更加合理化,降低了医院的运行成本,使医疗设备管理工作朝着高效、精确、直观、统一的方向前进。

参考文献

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