電子政務(wù)之醫(yī)院信息系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)(編輯修改稿)
2025-03-08 23:37 本頁面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 病人的全部醫(yī)療信息，包括病人病史、各種檢驗(yàn)檢查的診斷以及各種診療內(nèi)容等資料，形成海量的數(shù)據(jù)庫。 如何從這些數(shù)據(jù)中提取對(duì)單位決策分析有用的信息 ，是醫(yī)院決策管理人員所面臨的一個(gè)課題。 ? 人們逐漸嘗試對(duì) OLTP的數(shù)據(jù)進(jìn)行再加工，形成一個(gè)綜合的、面向分析的環(huán)境，以便更好地實(shí)現(xiàn)知識(shí)提取、數(shù)據(jù)挖掘和決策支持。 22/ 52 目 第 5章 第 1節(jié) 結(jié)束放映 節(jié) 章 ? 1. 數(shù)據(jù)挖掘 ? 數(shù)據(jù)挖掘 DM(Data Mining)技術(shù)是近年來新興起的信息技術(shù)，已成為數(shù)據(jù)分析和決策支持分析的一個(gè)重要手段。數(shù)據(jù)挖掘也稱為數(shù)據(jù)庫中的知識(shí)發(fā)現(xiàn) (Knowledge Discovery in Database， KDD)，是 從大量數(shù)據(jù)中提取出可信、新穎、有效并能被人理解的模式的高級(jí)處理過程 。一般在研究領(lǐng)域中，稱之為數(shù)據(jù)庫中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)，在工程領(lǐng)域則稱之為數(shù)據(jù)挖掘。 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的目標(biāo)就是要智能化和自動(dòng)化地將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為有用的信息和知識(shí)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)包括三個(gè)主要部分 :算法和技術(shù)、數(shù)據(jù)、建模能力。 23/ 52 目 第 5章 第 1節(jié) 結(jié)束放映 節(jié) 章 ? ：① 統(tǒng)計(jì)分析類 –以統(tǒng)計(jì)模型、數(shù)學(xué)模型分析描述數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特征；② 知識(shí)發(fā)現(xiàn)類 – 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹、遺傳算法、規(guī)則發(fā)現(xiàn)、關(guān)聯(lián)順序等；③ 文本挖掘和 Web挖掘類 – 非結(jié)構(gòu)化信息和互聯(lián)網(wǎng)上信息的挖掘算法；④ 其他 – 分類系統(tǒng)、可視化系統(tǒng)、空間數(shù)據(jù)挖掘（ GIS支持）、分布式數(shù)據(jù)挖掘（基于分布式數(shù)據(jù)庫的）、粗糙集理論。 24/ 52 目 第 5章 第 1節(jié) 結(jié)束放映 節(jié) 章 ? ： SQL 2023中的Analysis Services、 Excel中的 IDA。 “ Analysis Services”是 SQL Server 2023中的一個(gè)高效能工具，它 有兩個(gè)重要的功能 ： ? 1）建立和使用數(shù)據(jù)倉庫（ Data Warehouse）。 ? 2）進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘（ Data Mining）。 25/ 52 目 第 5章 第 1節(jié) 結(jié)束放映 節(jié) 章 ? 步驟 ：① 預(yù)處理數(shù)據(jù)② 搜索或選擇模型③ 評(píng)價(jià)輸出結(jié)果④生成結(jié)果報(bào)告和解釋結(jié)果報(bào)告。 數(shù)據(jù)源 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)預(yù)處理 模型搜索 評(píng)價(jià)輸出結(jié)果 生成結(jié)果報(bào)告 調(diào)整 數(shù)據(jù)挖掘過程 26/ 52 目 第 5章 第 1節(jié) 結(jié)束放映 節(jié) 章 ? 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)簡(jiǎn)述 ? 數(shù)據(jù)庫需求分析 ? 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)及使用工具 ? 數(shù)據(jù)庫倉庫的構(gòu)建 27/ 52 目 第 5章 第 2節(jié) 結(jié)束放映 節(jié) 章 ? 信息系統(tǒng)歸根結(jié)底是數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，它是 以數(shù)據(jù)庫為核心 的，它必須面對(duì) 三個(gè)基本要求 ：海量的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、準(zhǔn)確快速的數(shù)據(jù)檢索和查找、安全高效的數(shù)據(jù)維護(hù)。這些都要求數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)有合理的設(shè)計(jì)。從工程設(shè)計(jì)的角度出發(fā)， 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)的過程分成 3個(gè)性質(zhì)不同的主要階段：①概念設(shè)計(jì)②邏輯設(shè)計(jì)③物理實(shí)現(xiàn)。 ? 醫(yī)院信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)是根據(jù) HIS的需求，通過對(duì) HIS的數(shù)據(jù)建模，進(jìn)而設(shè)計(jì) HIS數(shù)據(jù)庫的邏輯模型，最后建成 HIS數(shù)據(jù)庫。 28/ 52 目 第 5章 第 2節(jié) 結(jié)束放映 節(jié) 章 ? ： (1)種類繁多 (2)數(shù)據(jù)量大，取值范圍廣 (3)數(shù)據(jù)利用率高 (4)存放分散 (5)實(shí)時(shí)性強(qiáng)。所以，在醫(yī)院信息處理過程中必須符合及時(shí)、準(zhǔn)確、適用和通暢的要求。 ? ：病人數(shù)量多，病人種類多。因此，在數(shù)據(jù)庫需求分析中必須注意在其中運(yùn)作的數(shù)據(jù)元素的交織關(guān)聯(lián)的關(guān)系。 29/ 52 目 第 5章 第 2節(jié) 結(jié)束放映 節(jié) 章 ? 在數(shù)據(jù)庫需求分析的基礎(chǔ)上，通過數(shù)據(jù)建模，建立表達(dá)現(xiàn)實(shí)世界環(huán)境的數(shù)據(jù)模型，它包含對(duì)象以及它們之間的相互關(guān)系。在概念設(shè)計(jì)階段：第 1步就是調(diào)查用戶對(duì)數(shù)據(jù)庫的使用要求；第 2步是進(jìn)行數(shù)據(jù)分析；第 3步是概念結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。 ? 在進(jìn)行概念設(shè)計(jì)時(shí)，通常使用實(shí)體 關(guān)系圖（ ER圖）進(jìn)行實(shí)體抽象分析。參見下頁的醫(yī)院?jiǎn)T工、病人、處方的 ER圖。 30/ 52 目 第 5章 第 2節(jié) 結(jié)束放映 節(jié) 章 醫(yī)院?jiǎn)T工、病人、處方的 ER圖 醫(yī)院?jiǎn)T工 藥品 病人 部門 隸屬 開配藥 獲取藥 31/ 52 目 第 5章 第 2節(jié) 結(jié)束放映 節(jié) 章 ? 2. 數(shù)據(jù)庫邏輯結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)及方法 ? 將數(shù)據(jù)庫概念模型轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)庫邏輯結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了從實(shí)體到邏輯模型的映射，確保了當(dāng)兩個(gè)或更多的表合并時(shí)，實(shí)現(xiàn)表之間的關(guān)系，稱這個(gè)過程為數(shù)據(jù)庫邏輯結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。邏輯設(shè)計(jì)階段
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