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医院数据中心建设研究
为了充分利用医院数据信息资源,挖掘出对医院管理有用的模型、规律和知识,本文就医院数据中心建设进行研究,运用商业智能技术建设医院数据中心.通过数据仓库(DataWarehouse,DW)、数据萃取、转换、载入(Extraction-Transformation-Loading,ETL)工具、联机分析处理(Online Analytical Process,OLAP)和数据的多维度分析与展现技术,形成统一的数据视图和综合决策分析支持系统,并以此为基础,结合医院的战略管理和业务运营,对医疗数据资源进行充分的应用、分析与挖掘.
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商业智能技术在医院经营决策分析中的应用研究
随着医院信息化的发展，医疗机构急需实现快捷的综合业务分析，为管理决策提供准确有效的信息，本文介绍了商业智能的概念以及它的关键技术，从数据分析的角度展示了商业智能技术在医院经营决策分析中的应用效果，为商业智能技术在医疗机构的推广应用提供了借鉴和参考。
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基于商业智能的医院决策支持系统研究与实现
随着医院信息化的快速发展，医院已经建设完成HIS、EMR、LIS、PACS等业务系统，基本满足了医院日常运营与诊疗服务的需要，但因业务系统由不同厂商开发，数据存储在异构数据库中，原有的领导综合查询系统难以对业务数据进行有效整合与分析利用。南华大学附属第一医院应用基于商业智能技术的决策支持系统，通过全院统一的信息整合与PDCA循环管理思想，实现了对三级综合医院评审指标等医院管理指标的多维分析、预警、监测与管控，提高了该院精细化管理水平。
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引入商业智能技术构建医统计智能
目的:把商业智能技术引入到医院信息统计领域,基于医院信息系统构建医院统计智能.方法细化商业智能理论,提出医院统计智能的概念,以"医院病案质量控制及评价系统"为实例,使用商业智能软件MicroStrategy 8展现医院统计智能实施流程.结果:医院统计智能以更高的自动化、更强大的数据处理能力、更贴切的信息展示功能应用于医院信息管理中.是医院日常统计工作和数据处理工作的升级,体现了商业智能技术、网络技术与医院统计的结合,强调的是能覆盖在医院各种业务数据库之上的数据仓库和数据挖掘,以支持卫生决策为主要目的.结论:医院统计智能将给医院统计工作的内容、性质、范围、对象、规则、流程等带来更加积极的影响,还将给医院专职统计人员的素质、技能和服务带来一定的机遇和挑战.
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商业智能在医疗卫生领域的应用
通过分析目前医疗卫生领域普遍面临的问题，简要介绍了商业智能的概念及医疗卫生领域商业智能的框架；并总结了应用商业智能对医疗服务、医疗管理、公共卫生和医保管理四个方面产生的影响，后探讨了商业智能在医疗卫生领域的实施对策和应用前景，指出在医疗领域应用商业智能必将促进海量医疗数据的有效利用，为管理者提供决策支持，使管理水平迈上一个新台阶。
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医院绩效管理系统体系结构的研究与实践
作者论述了医院绩管理系统概念及其与业务系统关系.阐述了绩效管理系统的体系结构,包括业务系统扩展体系,共享业务数据库体系,主题驱动体系和智能商业体系.介绍了本院研究的<医院运营绩效管理系统>实际应用效果.
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商业智能在医院信息系统数据深加工中的应用
从20世纪80年代至今,我国医院信息数字化已经走过20年的历程,从单纯的医院财务系统数字化、局部的药房药品、物资管理数字化到电子病历,再到集成医学影像存档和传输系统(PACS)、检验信息系统(LIS)等,医院信息系统(HIS)的解决方案及其功能得到了逐步的完善和提高[1,2].现在,HIS的数据规模越来越大,一所大型三级综合医院的业务数据年增长量至少在百兆级,对数据的分析和再利用就显得日益重要了.如何使HIS满足管理决策的需要,支持知识发现,是每个实施HIS的医院都要面对的问题.在这里,我们引入商业智能的概念,将其与HIS相结合,以期较好地解决上述问题.
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商业智能在医院HIS系统解决方案中的应用
我国医院信息数字化已走过20年的历程,经历了从单纯的医院财务系统数字化、局部的药房物资管理数字化到电子病历、临床信息系统,并与PACS＼LIS集成的3个发展阶段,医院信息系统的功能和解决方案在实践中不断被丰富.随着系统数据规模不断扩大,对数据源的分析和再利用日显重要,如何将系统提升到管理的高度,支持知识发现,为商业决策服务,是每一个HIS用户都要面对的问题.
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商务智能多维分析平台在医院的应用
详细介绍了商业智能技术在医院的应用技术方案、实施策略和应用效果.医院信息系统是同时并存多种数据库的复杂系统,引多维分析平台的搭建,集成了各个信息系统的数据源,突破了信息互联的瓶颈,形成了全院各部门管理、临床、科研分析的数据平台.同时对BI系统在实施过程中遇到的问题进行论述,并给出对应的解决方案和应用策略.后阐述了系统的应用价值、需求和展望.
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商业智能在医院管理中的应用
随着医院信息化的快速发展,积累了海量的管理与临床医疗数据.如何整合医院中的各类信息资源,进行有效的开发利用,构建一个以患者临床诊断治疗信息为核心,覆盖广泛的应用领域,面向不同信息使用者的数据分析平台就显得尤为迫切与重要.为此,把商业智能技术引入医院信息统计领域,建立注重整合业务数据和辅助决策分析的BI系统.
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基于商业智能模式下的医院医疗保险综合管理模式探索
基于商业智能模式的特点和结构体系,对其在医疗保险综合管理中的应用进行了探索分析.医院与某智慧医疗平台合作研发了医保数据管理挖掘平台,并从事前、事中、事后三大层次探讨了如何做好医保运行管理工作.利用商业智能工具提取数据,通过数据采集、加工等技术,对医保收入、医保患者费用等指标进行多维度的统计和分析,并建立相应图形或报表,实现了医院数据与医保中心数据的自动化抽取匹配,给予患者优质的医疗服务,明显提高医疗保险管理水平.
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基于商业智能的医疗质量管理系统建设与应用
目的:满足JCI及医院等级评审中对医疗质量管理及持续改进的要求.方法:利用商业智能技术开发一套医疗质量管理系统.通过该系统对医院医疗质量与安全的相关指标进行数据收集、展现与分析,为医院质量持续改进机制的建立与运行提供数据支撑.结果:医疗质量管理系统已完成各类医疗质量改进指标462个,对医疗质量与医疗安全起到很好的监督和管理作用.结论:利用医疗质量管理系统收集并分析医院运行数据,提高了医院医疗管理效率和质量,为通过JCI及医院等级评审奠定坚实基础.
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基于商业智能的药品库存动态分析
药品库存动态分析方法提供的参数能够较全面地反映药品库存的变化趋势.利用商业智能技术对医院信息系统中的药品库存数据进行提取和整合,建立满足库存动态分析需求的数据仓库,并以各种报表和图形的方式进行展现,为医院药品库存管理的统计分析和决策提供了有效的手段.
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区域卫生信息上报平台的体系架构研究
目前各卫生主管部门根据自身管理需要建立了各类网络直报系统.医疗机构多途径上报的数据汇总至区域卫生信息平台后,存在诸多问题.在分析医疗机构多途径数据上报存在问题的基础上,尝试设计一套新的医疗机构数据上报方案,重点阐述了区域卫生信息上报平台架构,并对平台效益进行了分析.
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医院管理信息统计分析指标体系及商业智能应用研究
介绍了医院管理信息统计分析指标体系及商业智能应用研究的背景,分析研究的目的及意义.通过对上海市医院信息系统现状及其在管理信息统计分析、绩效考核、医院评审等方面的应用,以及商业智能技术应用现状的分析,指出在这些方面存在的问题,并给出了医院管理信息统计指标体系建立的方法及指标体系框架,提出了医院商业智能应用的建模方法.
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医院BI分析体系构建研究
目的：医院要实现业务信息智慧洞察的目标，必须使用适当的技术架构平台来支持业务数据分析系统。方法：应用数据仓库和商业智能技术，集成医院各类数据资源，实现医院各类管理指标的预警监控，并提供多维综合分析平台。结果：应用商业智能技术，分析挖掘医院运营各个方面的信息数据，通过预警监控、多维联机分析等技术手段，能够有效地提升医院的医疗质量，提高医院科学管理水平，辅助管理层决策。结论：商业智能将成为信息化应用的新热点。
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商业智能在医院辅助决策系统中的应用与实践
对医院海量数据的充分利用成为医院决策者把握医院竞争力的重要手段。以医院历年业务数据为基础，借助数据仓库和数据挖掘等手段，利用商业智能技术，从方案的设计、架构的构建以及系统实施等方面验证了决策系统在医院应用中重要性和可行性，有利于决策者实时把握医疗动态、准确了解医院的运营状况。
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基于大数据的商业智能在医院门诊管理中的设计应用
目的:给管理者提供潜在的医疗数据分析,以合理分配门诊医疗资源,提高医疗质量,改善门诊就医.方法:从患者就诊方面入手,在医院大数据处理分析方面,利用商业智能(BI)、数据仓库等先进技术,建立数据中心和多维分析模型,实现对门诊诊疗的监测与分析.结果:基于大数据的商业智能平台应用,不仅有助于医院合理分配医疗资源,有效减少门诊患者无效等待,而且做到防患于未然,避免了不必要的纠纷发生.结论:通过基于大数据的商业智能(BI)平台,对医院门诊业务数据进行深入分析和深层次挖掘,有助于管理者改善门诊就医难、扎堆就医现象,而且通过对敏感指标的监控预警,使医院做到事前预防,有助于实现医院数字化、精细化、智能化的管理.
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数字化医院商业智能系统的设计与实现
商业智能系统是数字化医院数据开发的有效方法，根据数字化医院医疗数据的特点和难点，介绍一种Diver SolutionTM商业智能系统解决方案和架构，并详细论述数据整合、数据建模、模型管理、数据分析和数据展现的设计方法，用该方法实现医保分析、医疗质量分析、合理药品分析等，后总结应用体会，认为Diver SolutionTM在医院商业智能系统设计中切实可行。
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应用商业智能提高医院医保决策管理水平
目的：研究利用商业智能技术提高医院医保决策管理水平。方法：利用商业智能工具对特定的医保种类建立分析模型。结果：通过对模型的分析可以及时、准确地发现医保管理中存在的问题，通过对有问题的数据进行钻取能够进一步分析产生问题的原因。结论：商业智能的应用可以帮助解决医保管理中的一些常见问题，提高医保管理的决策水平。
