您好，HIS的医院数据仓库是一个用于整合和分析医院业务数据的系统，通过提高数据利用率和医院管理水平，实现了信息提取的优化和大量数据的利用。

以下是一些可能有用的参考资料：

- 《基于HIS的医院数据仓库体系结构设计》

- 《HIS的医院数据仓库实例讲解详细阐述了如何从复杂的HIS环境中提取有价值信息，构建和管理数据仓库，以提升医院的业务洞察力和管理效能。

医院数据仓库的规划方法

在规划数据仓库结构时，有两种主要的观点。一种观点认为应该采用“自顶向下的整体方法”，一次性地创建整个数据仓库。然而，这种方式并不适应中国的医疗行业现状，因为大多数医院并没有配置完整的IT系统，无法一次性完成整体创建。此外，这种方式也无法适应未来的业务调整。另一种观点是“自底向上的方法”，可以组装各种无关的、迥异的数据集市成为企业级数据仓库。这种方法比较适合医院目前的现状。

基于HIS的医院数据仓库体系结构涉及到HIS中业务数据的抽取、转换、装载，以及数据存取、元数据管理、查询、报表、分析工具和相应的开发方法。其中，门诊管理系统、药房管理系统、住院管理系统等需要进行数据抽取、净化和载入；元数据管理包括客户端数据展现、客户端分析报表和报告、客户端信息发布等；ETL过程包括数据质量检查、调度控制、日志出错处理、回溯等；数据文件交换需要PDM(产品数据管理)支持；数据仓库监控运行管理包括备份与恢复等。

多维数据模型是数据的集合，并将这些数据组织、汇总到一个由一组维度和度量值所定义的多维结构中。这种模型使得用户可以从不同的角度(维度)通过不同的度量值来观察和分析所关心的事实数据，逐步摆脱对固定报表的依赖。例如，在分析医院门诊量情况时，决策者感兴趣的对象有时间、科室、职业和门诊量，可以把时间、科室和职业作为维，门诊量作为度量。这样，决策者可以了解某科室某时间段某职业病人的门诊数量，而不需要查看多个原始数据表。

总的来说，医院数据仓库的建设需要根据实际业务需求和现有IT系统的状况来进行规划，以便在未来能够满足不断变化的需求并提供有效的数据分析工具。

医院数据仓库模型构建是指将医院分散在各处的数据通过数据集成技术实现自动传输、清洗、转换，建立数据仓库和若干专题数据库。采用大数据分析、BI(商业智能)技术建立医院管理决策支持系统，通过业务报表、统计图表、仪表盘等形式综合展现医院业务运行情况，为管理者提供科学决策依据。

在医院进行多维数据分析发现，医院的各类人员正是从医生、病人、药品维度等理解业务的，这种模型充分反映了用户眼里所认可的业务。

0、属性。模型构建模型构建v 构造多维数据模型星型模式，以病人分布主题为例构造多维数据模型星型模式，以病人分布主题为例病人构成事实表病人构成事实表时间代码地区代码性别代码职业代码年龄代码疾病代码病人数量时间维时间维*时间代码时间(年、季度、月、周、日)性别维性别维*性别代码性别疾病维疾病维*疾病代码疾病名称疾病类别地区维地区维*地区代码地区名称职业维职业维*职业代码职业类别年龄维年龄维*年龄代码年龄年龄范围年龄描述模型构建模型构建v 构造多维数据模型雪花模式，以医疗业务主题为例构造多维数据模型雪花模式，以医疗业务主题为例医疗业务事实表医疗业务事实表病人代码医疗业务代码账单代码处方代码床位代码诊疗时间时间维

11、时间维当前日期日序号月序号年序号处方维处方维处方代码药品名称账单维账单维账单代码病人代码床位维床位维床位代码床位位置床位占用事实表床位占用事实表床位代码病人代码病人维病人维病人代码病人姓名医疗业务维医疗业务维医疗业务代码医疗业务名称资金流动事实表资金流动事实表账单代码病人代码病人流动事实表病人流动事实表病人代码挂号时间取药时间内容大纲内容大纲实例介绍实例介绍1体系结构体系结构2模型构建模型构建3 3数据仓库实现数据仓库实现4 4联机分析处理联机分析处理3 5医院数据仓库应用医院数据仓库应用4 6数据仓库实现数据仓库实现v技术方案技术方案数据透视表服务数据仓库数据仓库框架框架数据转换数据转换服务

12、服务DTSDTS在线分析服在线分析服务务(Analysis Services ServicesSQL Server数据数据仓库组件仓库组件采用SQL Server 2000实现HIS数据仓库知识库知识库数据仓库实现数据仓库实现v开发数据仓库环境的四个相互别离的独特构件开发数据仓库环境的四个相互别离的独特构件v操作型源系统即操作型源系统即HIS、PACS等系统。等系统。v数据聚集环节主要是清理建立一致维度，如病数据聚集环节主要是清理建立一致维度，如病人维度、医生维度、时间维度等。人维度、医生维度、时间维度等。v数据展示环节主要是确定面向主题的数据集市，数据展示环节主要是确定面向

主题的数据集市，如挂号业务和处方业务等，通过一致的维度集成各个数据集市。

v数据存取工具主要是各种分析报表和数据挖掘，如数据透视效劳、Web查询等。查询等。

v数据仓库实现

1. 创建数据准备区：可以使用SQL Server2000中的数据库与表创建工具实现数据准备区的创建。

2. 从业务系统提取数据：在SQL Server2000中可以使用Transact-SQL、DTS、分布式查询、命令行应用程序、BCP实用工具及BULK Insert语句和ActiveX脚本实现数据的提取。

3. 创建数据仓库：同样可以采用SQL Server2000中的数据库与表创建工具实现数据仓库的创建。

4. 清理和转换数据，完成数据加载：在SQL Server2000中可以使用Transact-SQL、DTS、命令行应用程序及ActiveX脚本实现数据的清理和转换。可以使用Transact-SQL、DTS和BCP实现数据的加载。

5. 数据仓库物理实现：利用DTS工具，子系统数据通过抽取、转换、加载到仓库中，面向医院某个业务主题建立物理数据库业务主题。

v数据分析

1. 确定物理模型：分析应用需求，提供数据服务。

2. 利用DTS工具进行数据抽取，将各个子系统的数据抽取到一个中间层进行存储和管理。

v多维数据集的联机分析处理

多维数据集的联机分析处理基于多维数据集的OLAP是将数据想象成多维的立方体，通过对多维数据集进行切片、切块、聚合、钻取、旋转等一系列操作，进行数据剖析，使用户从多种维度、多个侧面或多种数据综合度查看数据，掌握数据背后蕴含的规律。

v数据切片

在科室级别对数据进行切片，可以查看特定科室的患者信息、药品使用情况等。

在维中选择科室维并将“消化内科”设置为维度，那么可以形成科室维上的数据切片，用于显示消化内科各年的病人分布情况。如果需要对更多维度进行切片，可以在WHERE子句后面增加维度设置，从而完成更复杂的查询需求。

例如，假设需要查询2003年第二季度消化内科的各职业病人分布情况，可以使用以下查询语句：

```sql

SELECT measures.病人数量 on columns, 职业类别.职业类别 on rows FROM 病人构成分布 WHERE (时间.2003.Q2, 科室.消化内科)

```

联机分析处理工具可以实现数据钻取和数据聚合功能。维度具有层次性，如时间维度的顶层是年，下一层是季度，然后是月、周，最后位于层次结构底层的是日。这种层次结构实际上反映了数据的综合程度。数据钻取是从较高的维度层次下降到较低的维度层次来观察多维数据。

例如，表1展示了2021年各季度各科室病人分布情况；表2展示了2021年各季度各月各科室病人分布情况。通过使用联机分析处理工具，可以方便地进行数据分析和挖掘。

聚合表1显示了每年每季度各科室的病人分布情况，按季度进行层次划分。当选择时间维度向下钻取时，可以得到表2,显示每年每季度每月各科室的病人数量。数据聚合是数据钻取的逆操作，即对数据进行高层次的综合处理。例如，由表2选择时间维度向上聚合，可以还原为表1。

2 联机分析处理(OLAP)是一种在线分析数据的技术，它允许用户在不丢失数据的情况下对数据进行多维分析和查询。OLAP支持数据旋转，即将数据维度的位置互换，从而改变观察角度，如将横向的时间维度和科室维度进行交换，形成横向为科室、纵向为时间的报表。

3 医院数据仓库应用可以帮助医院实现数据的集中管理和分析，提高数据的利用率。通过病人结构分析功能，可以根据性别、年龄、文化程度等对病人进行分类，从而了解不同类别病人的经济状况、需求特征和购置行为。这有助于医院管理者分析病人差异对医院收益的影响，帮助医院进行市场定位和制定相应的策略。

4 医院数据仓库的应用可以分为以下几个方面：

a. 体系结构：构建一个稳定、高效的数据仓库体系结构，包括数据采集、存储、处理和查询等环节。

b. 模型构建：根据业务需求和数据分析目标，设计合适的数据模型，如星型模型、雪花模型等。

c. 数据仓库实现：通过ETL(抽取、转换、加载)技术和数据质量管理手段，实现数据的高效整合和清洗。

d. 联机分析处理：利用OLAP技术对数据进行多维分析和查询，提供丰富的报表和图表展示。

e. 医院数据仓库应用实例介绍：通过实际案例，展示医院如何利用数据仓库技术优化医疗服务流程、提高运营效率和降低成本。

医院数据仓库应用

一、市场定位与营销策略

医院数据仓库的应用可以帮助医院明确市场定位，确定营销策略，从而使医院的经营活动更具主动性和目的性。通过对市场进行深入分析，了解患者需求、竞争对手状况以及行业发展趋势，有针对性地制定营销策略，提高医院的市场竞争力。

二、资金流动分析

针对医院的资金流动状况，按不同的时间维度(包括按年综合、按旬综合、按月综合、按日综合)对医院的各种资金流动情况进行分析。进行资金的同期比照动态分析，门诊和住院收入因素分析，并以各种专业报表、查询结果的形式反映给决策者。这样可以帮助医院管理者及时了解资金状况，合理安排资金使用，降低财务风险。

三、病人流动状况分析

根据门诊病人从挂号到取药在医院逗留的时间进行时间数列动态分析，掌握影响病人诊疗效率的因素。帮助医院管理者进行业务流程的优化，提高病人就医体验，增加病人满意度，从而提高医院的口碑和市场份额。

总之，医院数据仓库应用可以帮助医院实现市场定位、营销策略制定、资金流动分析和病人流动状况分析等方面的目标，为医院的经营管理提供有力支持。通过运用现代信息技术手段，医院可以更好地把握市场需求，优化资源配置，提高服务质量，从而实现可持续发展。