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摘要：目的：本文将研究医疗大数据分析技术在某三甲医院运营决策管理中的应用，方法：通过数据收集与整合、数据分析与挖掘、决策支持系统建设以及运营优化与改进等步骤，调研医疗大数据分析技术为医院提供更精准、高效的决策支持的作用，结果：医疗大数据分析技术能够提高医院运营效率和服务质量，为医院的可持续发展提供有力支持

关键词：大数据；运营决策；数据采集；数据应用

1.引言

近些年来，随着医疗政策的要求以及现代医疗信息技术的飞速发展，各类医疗专业系统在医院日常管理中的部署应用[1]，既有效提升了医院业务流程的工作效率，也为医生临床诊断治疗、患者闭环管理、医院运营决策、医疗科研分析等提供了数据支撑，同时每天都在产生海量医疗业务数据。

本文的目的是探讨医疗大数据分析技术在市某大型三甲综合医院运营决策管理中的具体应用，分析大数据时代医院统计工作的现状和问题，探索有效的解决思路和方法，提高医院的管理质量、运营效率和服务水平，以期为同类医院提供借鉴和参考。

2.医疗大数据分析技术

2.1医疗大数据分析技术的发展历程

医疗数据分析技术是伴随着医院信息系统建设而逐步发展的，其历史可以追溯到20世纪90年代，借助于计算机技术和数据库技术的发展和应用，1996年IBM公司开发出第一代HIS系统，这一时期主要是单机应用，用于门诊收费、住院病人费用管理、药库管理等基础功能[3]。进入20世纪，随着互联网技术和网络通讯技术的迅猛发展，完整的医院信息系统开始在一些大型医院建立，实现了全院范围内的数据共享，包括患者信息、医嘱、费用、检查、检验等临床数据得到快速发展，这些数据能够以数字化形式进行存储积累，为医疗大数据分析提供了丰富的数据基础。

3.应用结果

（一）数据库表结构设计

首先，确定相关业务表统一库表抬头。因数据中心对接业务系统比较多，某一业务系统可能同时会存在不同的业务厂商，因此需要通过统一的库表抬头进行相关业务表区分。

其次，在数据中心创建相关业务表。根据业务系统数据源提供方式，我们可以通过数据接口形式、数据库对库形式进行数据对接。

然后，根据业务表的业务分析，选择数据更新方式，确定是全量/增量更新，再根据数据统计分析业务的需求，确定更新周期，最后选择数据集成同步方式。

（二）数据同步方式

通过在该医院的长期应用，数据同步除传统的kettle、SSIS等传统ETL工具外，又上线了数据集成系统，通过可视化的配置降低数据同步困难度，对于敏感指标数据，增加数据流式同步方式，确保数据更新的及时性、一致性。

为解决传统ETL工具所带来的的局限性，我们在该医院上线了数据集成平台，通过前台页面可视化配置，就可以完成从数据建模、抽取包配置、定时任务创建、抽取任务监控等基本数据集成需求，完全替代了传统kettle和SSIS这类工具，全程可视化配置，方便了维护人员上手操作[7]，对于信息小白等工作新手也能完成该操作，在运行应用过程中，得到了医院的高度认可。

在数据分析过程中，我们发现对于增量更新的数据，因数据同步主要是通过时间戳字段进行增量更新，对于业务系统直接物理删除或者仅指定字段更新的情况，无法做到及时更新，这就对数据分析结果的准确性造成了影响，基于此种情况，除了择期全量更新数据外，开发出基于数据库归档日志进行的数据流式处理，在数据库底层做到数据的实时更新，但此类更新对业务系统数据库性能影响较大，因此只对部分统计敏感数据表进行同步，例如费用表、结算表、就诊记录表、手术记录表等。

4.思考与挑战

随着医院医疗业务的持续进行，在医院信息化建设过程中，医疗统计分析更多的依附于数据中心做为基础平台，数据中心作为信息汇集、处理与存储的核心枢纽，其安全性、稳定性和高效性至关重要。然而在进行相关数据业务分析过程中，我们不可避免地会遭遇多重挑战，这些挑战涉及患者数据安全与隐私保护、数据备份容灾、知识库搭建，以及如何适应快速发展的计算机技术等方面。本章节将分别阐述这些调整及相应的应对方案。

随着信息技术的不断进步，医院数据体量和质量的不断提高，医疗大数据分析技术在医疗领域的作用也必定越来越突出，在医院优化资源配置、辅助临床诊断治疗、提升运营效率、支持科研教学等方面发挥巨大作用，在未来智能化决策支持、跨机构数据共享、患者个性化医疗服务、疾病早期预测预防等领域，具有广阔的发展前途，促进医院信息系统的可持续发展。

参考文献：

[1]唐瑞璠，刘虹群，何拥群，刘博生，钱红，金新安，基于病案信息数据仓库及数据挖掘技术构建医院管理决策平台[R197.323.1]，《现代医院》 2016年第1期132-134

[2]高东慧，陈柯，陈辉.基于ESB的医院数据交换平台的建设与应用 [J].电脑知识与技术，2023，19（5）：71-73.

[3]罗伟，医疗大数据助力智慧医院管理的SWOT分析[R197.324]，《医学与社会》2016年7期107-110.

[4]魏玖长，洪海鸥，张康宁，健康医疗大数据治理赋能大健康产业升级 [J].中国卫生信息管理杂志2022，19（2）：189-194.

[5]张睿，陈薇，杨豪等 医学术语集的中文同义词富集方案[J].中华医学图书情报杂志，2021，30（2）：5-32.

[6]WANG M Y， LI S Y， ZHENG T， et al. Big data health careplatform with multisource heterogeneous data integration and massive high-dimensional data governance for large hospitals： Design， development， and application[J]. JMIR Medical Informatics， 2022， 10（4）： e36481.

[7]郑涛，王觅也，卓雪军.面向数据资产管理的医疗大数据中心构建研究[J].中国卫生信息管理杂志，2021，18（3）：355-360.