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医院大数据有效利用与分析方法医院大数据的有效利用和分析对于医疗卫生行业来说至关重要。
通过对医院大数据的收集、整理和分析，可以帮助医院管理者更好地了解医院运营情况、优化医疗资源配置、提高医疗服务质量，还可以为医学研究和临床决策提供有力支持。
下面介绍一些医院大数据的有效利用和分析方法。
1.数据收集与整理：医院大数据的有效利用首先需要对数据进行准确的收集与整理。
医院可以通过医疗信息系统、病案管理系统、实验室信息系统等途径收集患者基本信息、疾病诊断和治疗信息、药物处方和用药信息等。
同时，还可以结合患者满意度调查、医院质量评估等方式收集患者反馈和医院相关数据。
2.数据存储和管理：医院大数据需要进行规范化存储和管理。
可以使用数据仓库、数据湖等技术，将医院数据集中存储，并建立数据字典，确保数据的一致性和可追溯性。
同时，为了提高数据的访问和共享效率，可以采用分布式存储和云计算等技术。
3.数据清洗与预处理：医院大数据中可能存在缺失值、异常值和重复值等问题，需要进行数据清洗与预处理。
可以通过数据挖掘和机器学习的方法，来填补缺失值、剔除异常值、去除重复值，并进行标准化和归一化等预处理操作，以保证数据的准确性和可信度。
4.数据分析与挖掘：医院大数据中蕴含着丰富的信息，通过数据分析和挖掘可以发现数据背后的规律和关联。
可以通过统计分析、聚类分析、关联规则挖掘、时序分析等方法，对医院大数据进行全面而深入的分析。
可以挖掘出患者的健康风险因素、患病规律、药物耐药性等重要信息，为医院管理者制定策略和决策提供有力的支持。
5.数据可视化与报表展示：医院大数据的分析结果需要以可视化的方式进行展示，以便医院管理者和临床医生能够更好地理解和利用。
可以使用数据可视化工具如Tableau、Power BI等，将数据分析结果以图表、仪表盘等形式进行展示，并制作相应的报表和报告，为医院管理者和临床医生提供直观、清晰的信息。
6.数据隐私与安全保护：综上所述，医院大数据的有效利用与分析方法包括数据收集与整理、数据存储和管理、数据清洗与预处理、数据分析与挖掘、数据可视化与报表展示以及数据隐私与安全保护等方面。
大数据在医疗行业的应用随着科技的不断发展，人们对于医疗行业的期望也在不断增加。
医疗行业的数据量也在不断增大，这就需要数据处理的能力和分析的能力。
大数据技术可以为医疗行业提供强大的支持，帮助医疗行业更加高效、精确地服务于社会。
本文主要探讨大数据在医疗行业的应用。
一、1. 诊断分析：大数据技术可以助力医生进行诊断分析，提供全面的病历数据以及病人相关信息，让医生更加准确地判断病情及其发展趋势，进而增强医生的治疗能力，提升治疗效果。
在医疗保健行业中，医生可以使用大数据技术对其所见的病例进行分析。
通过分析，医生可以及时发现潜在的问题，以便更好地解决患者的医疗问题。
2. 疾病预测：通过大数据技术可以分析出不同群体的健康数据，从而预测其健康状况。
在医疗保健行业中，医生可以细致分析来自不同病人的数据，从而准确预测出疾病的发生率。
这种预测能力可以让医生及早发现疾病，提前干预和治疗。
同时，还可以通过预测江阴不同人群的健康状况，制定更加合理、有效的疾病预防策略。
3. 医疗资源管理：大数据技术可以助力医院进行医疗资源管理。
通过对病人数据的分析，医院可以更好地掌握病人的床位、治疗、手术排班等情况，进而合理分配医疗资源。
作为医生，还可以使用大数据技术分析医学文献，帮助他们了解医学领域的最新变化，理解趋势并更好地做出决策。
4. 健康管理：大数据技术可以为医院提供高效的健康管理系统定制，使得患者可以随时随地访问其健康数据、获取医学建议、预约和取消医疗服务等等。
作为医生，还可以通过大数据技术收集更多数据，进一步了解病人情况，制定更好的健康管理方案。
5. 诊断工具开发：大数据技术可以提高医学研究的效率，使得病人不仅能够获得更快速的治疗，同时能够确保治疗的准确性。
通过采用大数据技术，医学研究者可以更全面地分析人员数据，深度了解其健康状况，并协助制定和完善相关的新型诊断工具和治疗方案。
二、大数据在医疗行业的应用现状大数据在医疗行业应用的前景挺好并且已经得到了广泛的认可。
大数据分析如何提升医疗行业的效率如何利用大数据分析优化医疗行业随着科技的不断进步和数字化时代的到来，大数据分析已渐渐成为提升医疗行业效率的重要工具。
大数据分析可以通过获取医疗数据，科学分析和挖掘其中的信息，为医疗人员提供更加精确和个性化的服务，优化医疗资源配置，降低医疗成本，并提高医疗行业的效率和质量。
本文将探讨如何利用大数据分析优化医疗行业。
一、快速检索病历资料在医疗行业中，患者个人病历数据十分广泛，如何更好地利用这些数据，满足患者的各种需求，是医疗行业不断追求的目标。
利用大数据技术，可以快速建立患者健康档案，将患者的个人资料、病历记录、诊断结果抽象成数字形式，进行整合分析。
同时可以采用自然语言处理技术，将病例中的关键信息抽取出来，以便医生和医院管理者对病例进行更加精确的判断。
二、科学诊断和预测大数据分析在医疗行业中的重要应用之一，就是能够帮助医生科学诊断和预测医疗疾病。
通过对大量患者的病历数据和治疗数据进行分析，能够获得更多有益的信息，例如哪些症状提示特定疾病，医生是否应该给出某种特定的治疗方案，患者是否有可能出现某些后继症状等。
大数据分析提供的数据摘要和模式识别技术，有助于快速诊断和预测病情。
三、数据驱动的医疗资源配置通过大数据分析，可以了解到医院在不同时间、不同疾病的情况下的就诊流量和医疗资源的分配情况。
借助于这些数据，可以更好地管理医疗资源，合理地调整人员结构、资源布局和服务流程，实现优化的医疗资源配置，为患者提供更加全面的医疗保障，同时更好地利用现有的医疗资源。
四、医疗患者管理在医疗行业中，患者的健康情况管理一直是医生和医疗机构关注的重点，以便实现精准、个性化的医疗服务。
大数据分析可以通过对患者病历数据和生命指标数据进行分析，了解患者的疾病信息、治疗方案和康复情况，对患者进行健康管理和预测，为患者带来更好的医疗服务体验。
五、医疗服务升级通过对大数据的分析，可以了解到医院的医疗服务的强项和弱项。
大数据在医院管理中的应用随着医疗技术的不断发展和医疗服务的提升，医院管理也不断向着智能化、信息化方向发展。
在这一进程中，大数据技术成为了医院管理中的重要组成部分，为医院提供了更加高效、准确的数据分析和决策支持。
1.患者信息管理：通过大数据技术，医院可以对患者的个人信息、病历记录、检查报告等进行集中管理，方便医护人员快速获取和查看患者信息，提高医疗效率。
2.临床决策支持：医院可以利用大数据技术对患者的病历、检查报告等进行数据挖掘和分析，提供医疗决策支持，为医生提供更加准确、科学的诊疗方案，提高诊疗效果。
3.费用控制管理：大数据技术可以帮助医院对病人就诊过程中的费用进行预测和优化，有效控制医疗成本，提高医院管理效率。
4.医疗资源分配优化：通过大数据技术对医院内部各种医疗资源，如诊室、医生、设备等进行管理和分配，实现资源的最大化利用和优化，提高医院服务效率。
5.医疗质量管理：大数据技术可以全面检测医院项目的质量评价，及时发现问题和缺陷，对医院质量管理起到重要的支撑作用，提高医院的整体服务水平。
1.提高医院服务效率：大数据技术可以帮助医院对各项管理工作进行自动化，减少人力资源的浪费和信息流通的时间成本，提高医院服务效率和质量。
3.优化医院资源配置：大数据技术可以优化医院各项资源的配置和利用，提高医疗服务的覆盖范围和服务质量，并降低成本。
4.促进医疗卫生信息共享：大数据技术可以汇集医院内外的医疗卫生信息，促进信息共享和交互，建立起多级多方位的医疗卫生信息服务中心。
5.提高医疗服务的安全性：大数据技术可以对医院内部各种医疗信息进行加密和保护，保证医疗信息的安全性和隐私性。
1.数据质量不稳定：由于医院涉及庞大的数据量和数据来源的多样性，数据质量的可靠性和稳定性难以保证，影响了数据分析的准确性和实用性。
2.数据安全性问题：医疗信息管理涉及到患者的个人隐私信息，数据保密问题是大数据应用中需要重点考虑的问题。
3.技术水平要求高：大数据的应用需要依靠高水平的技术人才，需要医院在人才培养和技术开发方面做出更多的投入和努力。
大数据在医院管理中的应用随着科技的不断发展和医疗领域的不断创新，大数据技术在医院管理中的应用越来越广泛。
大数据技术能够帮助医院更好地管理医疗资源、提高医疗质量、优化医疗服务，从而更好地满足患者的需求，让医院管理变得更加高效和精准。
本文将探讨大数据在医院管理中的应用，并分析这些应用对医院管理的影响。
1. 患者数据管理大数据技术能够帮助医院更好地管理患者数据，包括患者的病历、检查报告、处方信息等。
通过大数据技术，医院可以建立起全面的患者档案，实现患者数据的全面、精准管理，从而更好地了解患者的疾病状况和治疗方案，为医生提供更好的诊疗依据。
2. 医疗资源管理医院需要合理地安排医疗资源，包括医生、护士、仪器设备等。
大数据技术能够通过数据分析，帮助医院了解各种医疗资源的使用情况和分布情况，从而优化医疗资源的配置，提高医疗资源的利用率，降低医院的运营成本。
3. 医院绩效评估大数据技术能够帮助医院对医疗服务的质量进行评估，通过数据分析，医院可以了解自己的医疗服务在各个方面的表现，包括诊疗时间、治疗效果、患者满意度等，从而及时发现问题并进行改进。
4. 医院管理决策大数据技术能够为医院管理提供精准的决策支持，通过数据分析，医院可以了解医院的经营情况、患者需求、市场竞争等各方面的情况，为医院的管理决策提供科学的依据。
5. 医疗服务个性化大数据技术能够帮助医院实现医疗服务的个性化，通过对患者数据的分析，医院可以为患者提供更加个性化的治疗方案和健康管理方案，满足患者不同的健康需求。
以上就是大数据在医院管理中的一些应用，通过大数据技术，医院管理可以变得更加高效和精准，从而提高医院的整体管理水平和服务质量。
二、大数据在医院管理中的影响1. 提高医疗质量通过大数据技术，医院可以更好地了解患者的疾病状况和治疗方案，为医生提供更好的诊疗依据，从而提高医疗质量。
4. 降低医院成本大数据技术能够通过对医疗资源的优化配置，降低医院的运营成本，提高医院的经济效益。
如何有效提升医院管理工作效率？标题：医院管理工作效率提升策略——迈向高效医疗服务的2023年展望引言：近年来，随着医疗技术的飞速发展和人口老龄化趋势加剧，医院管理工作面临了前所未有的挑战。
提高医院管理工作效率成为推进医疗服务质量和满足人民群众健康需求的关键。
本文将探讨如何在2023年有效提升医院管理工作效率的策略，并分析其意义和优势。
一、数字化转型与信息化建设随着科技的迅猛发展，医院管理必须积极向数字化转型迈进。
通过建立信息化平台，实现病历、医嘱、药品和器械等数据的电子化管理，可以提升工作效率和精确度。
利用云计算、大数据和物联网技术，实现数据共享，提高工作协同性，加强医患沟通和医护团队合作，有效降低重复劳动和误诊率。
二、智慧医院建设智慧医院是医院管理工作提效的重要手段，也是医院服务质量和医患体验的关键环节。
引入智能设备，如自助挂号机、智能支付系统和智能导诊，可以减轻医务人员的工作负担，提高就诊流程的效率和准确性。
同时，通过智能化的监控系统、预警机制和院内导航系统，可以提升医院的应急响应能力和人员流动性，进一步提升管理工作的效率。
三、制定科学合理的工作流程和制度医院管理工作需要有科学合理的流程和制度作为支撑。
2023年，医院应进一步完善各项管理制度和流程，确保人员的工作职责明确、权限合理分配。
同时，通过加强人员培训和管理，提高员工执行纪律和责任心，避免工作中的人为失误和低效率现象。
四、优化资源配置和管理医院管理工作效率的提升需要对资源的合理分配和管理。
医院应根据实际需求和疾病谱的变化，优化科室设置和床位规划。
同时，加强对医疗设备和药品的管理，确保其正常运转和有效利用。
此外，医院应注重人力资源的培训和激励，提高员工的工作积极性和效率。
五、加强医院管理与社会协同医院管理的高效化离不开社会各方面的支持和协同。
医院应与政府部门、社区卫生机构和药店等形成紧密的合作机制，共同推进医院管理工作的改进和提升。
同时，医院要加强与患者的沟通，听取患者的意见和建议，不断提升医疗服务质量和医患关系。
如何使用AI技术进行智慧医院管理智慧医院是近年来医疗行业的重要发展方向之一，借助人工智能（AI）技术可以实现医院的数字化转型和管理优化。
AI技术在智慧医院管理中扮演着重要角色，它可以帮助提高医疗服务的质量、效率和安全性，减轻医护人员的工作压力，为患者提供更加便捷、个性化的医疗服务。
一、AI在智慧医院管理中的应用1. 患者接待和预约系统通过AI技术，智慧医院可以建立自动化的患者接待系统。
这个系统可以通过人脸识别技术对患者进行登记，并自动获取与其相关的就诊信息。
同时，AI还可以辅助预约系统，根据患者需求和专家日程自动安排预约时间，并提醒患者就诊事项。
这将大大减少了传统手工处理预约环节带来的误差和时间浪费。
2. 大数据分析与临床决策支持利用AI技术对海量医学数据进行分析处理，可以帮助提高临床决策水平。
比如，在诊断上，AI可以通过学习大量的医疗数据和科研文献，辅助医生快速准确地判断患者的病情并提供治疗建议。
此外，AI还能根据个体化数据，为患者提供定制化的健康管理方案。
3. 医药物流和设备管理智慧医院还可以利用AI技术优化医药物流和设备管理流程。
通过建立智能仓储系统，AI可以监测和预测药品的库存情况，并实现自动补货。
同时，AI还可以帮助医院对医疗设备进行智能调度和维护管理，最大限度地提高设备利用率。
4. 导诊机器人和智能导诊平台利用AI技术可以开发出导诊机器人和智能导诊平台，在医院中为患者提供准确、高效的导诊服务。
导诊机器人可以通过语音交互与患者进行沟通，并根据输入的症状推荐相关科室或专家。
而智能导诊平台则可以帮助患者在线查找就医信息、了解专家介绍以及预约挂号等服务。
二、AI技术在智慧医院管理中的优势1. 提高工作效率和准确性AI技术可以通过自动化、智能化的方式，解放医护人员繁琐的任务，节约大量时间和人力资源。
同时，AI具有较高的计算能力和数据处理能力，可以快速准确地分析大量的医学数据并生成相关报告或模型，为医生提供决策支持。
加强医院信息化建设提高医院管理水平随着信息技术的发展，医院信息化建设已成为提高医院管理水平的重要手段。
本文将从不同角度探讨如何加强医院信息化建设，以提高医院管理水平。
一、加强信息系统建设1.1 提升医院信息系统的整合性和智能化水平，实现各部门之间信息的无缝对接和数据的共享。
1.2 加强对医院信息系统的更新和维护，确保系统的稳定性和安全性。
1.3 引入先进的信息技术，如人工智能、大数据分析等，提高信息系统的智能化水平，为医院管理提供更精准的数据支持。
二、优化医院流程管理2.1 利用信息化手段对医院各项流程进行优化和改进，提高工作效率和服务质量。
2.2 实施电子病历系统，实现病历的电子化管理，减少纸质病历的使用，提高医疗信息的安全性和可靠性。
2.3 引入智能排班系统和医疗资源调度系统，优化医院资源的分配和利用，提高医疗服务的效率和满意度。
三、加强医疗质量管理3.1 建立健全的医疗质量评估体系，利用信息化手段对医疗过程进行监控和评估，及时发现和解决问题。
3.2 引入医疗质量数据分析系统，对医疗质量数据进行分析和挖掘，提高医疗质量管理的科学性和精准性。
3.3 实施医疗风险管理系统，预防和控制医疗事故的发生，保障患者的安全和权益。
四、强化医院信息安全4.1 建立健全的信息安全管理制度，加强对医院信息系统和数据的保护和监控。
4.2 定期进行信息安全漏洞扫描和风险评估，及时发现和解决潜在的安全问题。
4.3 加强对医护人员信息安全意识的培训和教育，提高信息安全管理的有效性和可靠性。
五、推动医院数字化转型5.1 积极推动医院各项业务的数字化转型，实现医院管理的全面数字化和智能化。
5.2 引入云计算和挪移互联技术，实现医院信息的随时随地访问和管理。
5.3 加强医院信息化建设与医疗服务的深度融合，提升医院的综合竞争力和服务水平。
综上所述，加强医院信息化建设是提高医院管理水平的关键举措。
惟独不断引入先进的信息技术，优化医院流程管理，加强医疗质量管理，强化信息安全和推动数字化转型，才干实现医院管理水平的持续提升，为患者提供更加优质的医疗服务。
智慧医院从概念到实践全面提升医疗质量和效率一、智慧医院的概念智慧医院是以信息技术为支撑，运用云计算、物联网、大数据等新技术手段，实现医疗信息化管理、医疗智能化服务和医疗数据化应用，以提高医疗效率、降低医疗成本、提升医疗质量和服务水平为目标的全新医疗模式。
智慧医院从信息系统层面到医疗服务全方位地运用人工智能、机器学习等创新技术，实现医疗诊疗、医疗护理、医疗管理等服务全流程的信息化改造。
这种改造不仅可以提升医疗服务效率，也可以增强医疗安全和健康管理功能。
智慧医院通过整合医疗服务资源，实现以下功能：1、医疗信息化管理：通过医疗信息化系统实现医疗信息收集、存储、分析和应用，以支持医疗决策和医疗管理。
2、医疗智能化服务：通过人工智能、机器学习等技术手段，实现医疗服务的人工智能化和智能化。
比如，智能诊疗、智能导航、智能护理、智能分诊等。
3、医疗数据化应用：对医疗数据进行采集、分析和应用，以提高医疗质量和效率。
比如，通过大数据分析，实现病情预测、健康风险评估等应用。
智慧医院改变了传统医疗服务的模式，具有以下优势：1、提高医疗效率：智慧医院可以实现医疗资源共享，优化医疗服务流程，提高医疗服务效率。
2、提升医疗质量：通过医疗信息化和数据化应用，实现医疗质量的可视化和监测，提升医疗质量和服务水平。
3、降低医疗成本：通过智慧医院，实现医疗资源的统一调配和利用，降低医疗服务成本，提高医疗资源利用效率。
4、增强健康管理功能：智慧医院可以为患者提供更全面、更个性化的健康管理服务，促进健康生活方式和疾病预防。
目前，智慧医院已经开始在国内不同地区落地。
例如，北京朝阳医院、上海交大附属瑞金医院等知名医院都在建设智慧医院。
智慧医院建设需要多方共同努力，除了医院和医学界的技术支持外，还需要政府和社会的配合和推动。
政府应该加大对智慧医疗领域的投资和政策扶持，建立智慧医疗标准和规范，推进医疗信息共享和医疗资源整合。
智慧医院对于提高医疗服务效率和质量，降低医疗成本，实现健康管理和疾病预防等具有积极作用，是未来医疗发展的必然趋势。
数据中心在医院运营中的应用分析随着信息技术的发展，数据中心已经成为医院运营中不可或缺的一部分。
数据中心可以帮助医院管理医疗设备、监控病人信息、和分析医疗数据，从而提高医院的运营效率和提供更好的医疗服务。
本文将从数据中心在医院运营中的应用角度进行分析，探讨数据中心是如何帮助医院提升运营效率和提供更好的医疗服务的。
1. 医疗设备管理医院内有大量的医疗设备需要管理，例如X光机、CT机、MRI等设备。
数据中心可以帮助医院实时监控设备的运行状态，预测设备维护周期并提醒医院进行维护，以及分析设备的使用情况以帮助医院合理安排设备使用时间和位置，以提升设备利用率和延长设备的寿命。
2. 病人信息管理医院每天都有大量的病人信息产生，包括病历、检查报告、医嘱等。
数据中心可以帮助医院对这些信息进行整合、存储和管理，以及提供安全可靠的数据存储和备份服务，保障病人信息的安全和隐私。
3. 医疗数据分析医院内产生了大量的医疗数据，包括病人的病例数据、检查数据、化验数据等。
数据中心可以帮助医院对这些数据进行分析，发现潜在的医疗问题，预测疾病的发展趋势，以及提供更好的诊疗方案和预防措施。
4. 运营效率管理数据中心可以帮助医院对各项运营指标进行监控和分析，例如病床利用率、医护人员工作效率、药品和耗材库存管理等，从而帮助医院管理提高运营效率，降低运营成本。
某医院引入了一套医疗设备监控系统，通过数据中心对设备的运行状态进行实时监控和数据分析，可以提前预测设备的故障和维护周期，有效降低了设备的维护成本和提高了设备的可用率。
一家大型综合性医院引进了一套病人信息管理系统，通过数据中心对病人信息进行整合和管理，实现了病人信息的统一存储和管理，提高了医院对病人信息的安全和隐私保护。
一家医院引入了一套医疗大数据分析系统，通过数据中心对医疗数据进行分析和挖掘，可以帮助医院发现患病趋势、制定更好的诊疗方案和预防措施，提高了医院的诊疗水平和医疗质量。
1. 提高医院运营效率2. 提供更好的医疗服务数据中心可以帮助医院对医疗设备进行实时监控和管理，提高设备的可用率和提升医疗服务的效率，同时可以帮助医院对病人信息进行整合和管理，提供更加安全、隐私的医疗信息服务。
在大数据背景下如何提升医院管理能力1、医疗行业大数据的应用医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，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。
全球知名咨询公司麦肯锡在其报告中指出，排除体制障碍，大数据分析可以帮助美国的医疗服务业一年创造3000亿美元的附加价值。
大数据可分析医疗服务业的临床辅助决策、医疗质量监管、疾病预测模型、临床试验分析、个性化治疗的应用方向，在这些背景下，大数据的分析和应用都将发挥巨大的作用，从而提高医疗效率和医疗效果。
2、大数据背景下的商业智能2.1BI的概念BI（Business Intelligence）即商务智能，它是一套完整的解决方案，用来将医院中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，为医院领导的决策提供准确的数据支持。
把商业智能看成一种解决方案应该比较恰当。
商业智能的关键是从许多来自不同的医院业务系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load），即ETL过程，合并到一个适合医疗行业的数据仓库里，从而得到医院数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供数据支持。
2.2大数据背景下商业智能的基本过程商业智能的基本流程主要是将数据源通过数据ETL转换工具抽取到数据仓库(DW)中。
具体是指将医院业务数据比如说HIS信息系统、临床信息系统、HERP 信息系统以及其他数据源通过ETL工具进行数据清洗，通过对数据进行转换、汇总、聚合以及装载等操作将数据合并到数据仓库中。
通过OLAP将各业务通过主题来划分生成指标，最后经过多维分析、数据挖掘等将数据以图形或表格的形式展示出来。
如下图所示：2.3商业智能的关键技术2.3.1ETLETL提供图形化的界面，并提供了丰富多样的转换类型，用户可以方便直观地定义整个ETL过程。
ETL任务是一系列具有共同目标且存在相关性的ETL流程集合，是包含了一组业务需求到最终实现的完整过程。
一个转换就是一个ETL 流程，一个ETL流程表示一个(组)输入到一个(组)输出的数据流转。
‘开始’是ETL任务的起点，是ETL任务的发起者与控制者，全局参数也在这里设置。
2.3.2DWDW即数据仓库（Data Warehouse）简单说就是存储事实表和维表数据的数据库而已。
数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。
数据仓库一般采用业界主流的关系数据库，如Oracle、DB2、SQL Server等。
维表：存储描述事实表中数据特性的表，它存储用户分析数据的角度，它给OLAP提供旋转、切片的数据基础。
事实表：存储经过一定聚集的历史数据，是星型架构或雪花型架构的中心。
每个数据仓库含有一个或多个事实表。
事实表包括索引和数据两部分，索引部分就是描述事实表数据特征的维表的外键，数据就是事实表中要存放的数据，也就是我们通常说的度量值的来源。
2.3.3OLAPOLAP即联机分析处理（On-Line Analytical Process）工具有Essbase，Microsoft analysis等。
OLAP的基本思想是使医院的决策者应能灵活地操纵医院的数据，以多维的形式从多方面和多角度来观察医院的状态、了解医院的变化。
使用OLAP工具我们可以将维表和事实表做相应的连接，然后做聚合操作保存成cube从而达到多角度分析数据的目的。
2.3.4ActiveDocBI支持ActiveDoc功能，所谓ActiveDoc指的是一种直接基于MicroSoft Word进行报告制作的技术，通过ActiveDoc用户可以灵活地将BI中报表的数据，表格，统计图，地图等等动态嵌入到Word文档中，形成一个可以编辑，计算，导出的ActiveDoc报表，并允许用户将ActiveDoc的计算结果导出回Word文档，以便本地保存和传播。
2.3.5预警分析BI可以提供给用户数据异常定义机制，可针对某一量值的大小或两个量值之间的关系，来定义异常状况，并以改变字形颜色或插入警示图案的方式来加以提示。
支持字体颜色、背景色、特殊符号、个性化图形等方式进行预警。
根据预警，利用钻取和数据挖掘，用户可以快速定位问题和优势，深入分析和了解发生缘由，制定有效措施，及时避免损失和扩大优势。
2.3.6数据挖掘数据挖掘是从大量数据中提取或挖掘知识，可以提供丰富的数据挖掘方法：聚类分析，预测分析（趋势预测模型、ARIMA预测模型、季节预测模型、神经网络模型）、回归分析（线性回归、非线性回归、Logistic）、相关分析等。
提供大量数理统计、数据挖掘模型：预测、回归、ARIMA、聚类、关联规则分析等；数理统计模型可扩展性强，维护便捷；利用数据挖掘可对医院的数据进行预测分析，从而对医院的业务发展做出前瞻性的决策。
2.3.7数据质量针对医院数据质量的问题，BI可以从定义数据指标体系、通过ETL日志检测数据质量、编写数据质量稽核表、保证数据出口的唯一性、数据质量核查的七个维度（数据范围、业务量、字段饱和度、规范性、业务关联性、及时性、连续性）等方法来对医院的数据进行质量核查，从而提升医院的数据质量，并大大改善医院业务上偏差，为领导的决策提供强有力的依据。
3、商业智能在医疗行业中的解决方案及应用3.1医院辅助决策系统运营质控业务功能医院商业智能的运营质控的主要可从这几个领域来分析，分别为运营数据分析、患者医疗服务、科室质量监管、疾病医疗质量、合理用药监督、院感管理。
运营数据分析包含了首页KPI、业务分析、费用分析、用药分析、指标分析、趋势分析、辅助管理、统计报表。
患者医疗服务包含了首页KPI、门诊服务效率、门诊医疗质量、医疗服务半径、住院医疗效率、住院医疗质量、住院医疗费用担负、门诊医疗费用担负。
科室质量监管包含实时监控、门诊流量统计、床位周转监控、费用监管、医疗安全监管、手术质量监管、手术时长、数据表格。
疾病医疗质量包含首页KPI、病人特征、疗效分析、医疗效率、费用分析、手术分析、走势分析。
合理用药监督包含了合理用药KPI、门诊处方用药分析、住院病人用药分析、科室合理用药分析、医师用药分析、药品排名分析、药品DDD值维护。
院感控制管理主要包含首页KPI、患者特征、医院感染分析、手术患者感染、ICU感染分析、血液透析、院感漏报统计、感染部位分析。
3.2医院辅助决策系统院长专区业务功能医院商业智能的院长专区模块主要可从财务管理、医疗质量、设备管理、科教管理、绩效考核五大领域来进行分析。
财务管理主要包含财务管理KPI、全院收入结构分析、全院支出结构分析、HIS收入分析、科室支出结构分析、现金流入流出分析、资产负债表、预算开支分析、收支结余分析。
医疗质量主要包含医疗质量KPI、住院质量统计、单病种、临床路径管理、抗菌药物管理、耗材管理、运营效率分析、院感管理、住院费用分析、门诊工作量管理、门诊费用分析、门诊工作流数据统计、患者满意度调查、医院投诉报警。
设备管理包含了医院设备数量分布、设备折旧分析、设备折旧明细表。
科教管理包含科教KPI、教学管理、科研项目统计分析、文章发表信息。
绩效管理包含绩效分析KPI、绩效综合考核、可控成本与收入分析、科室人员与资产、科室创造社会效益、科室工作效益状况、科室预算执行情况、科室经济效益状况。
科教管理包含科教KPI、教学管理、科研项目统计分析、文章发表信息。
4、商业智能的价值及发展趋势现在，愈来愈多的医院认识到，医院要想提升管理能力必须要加强大数据的分析与数据挖掘，必须利用计算机和网络技术、数据仓库技术，深层次地挖掘、分析当前和历史的医院业务数据，以及相关环境的相关数据，自动快速获取其中有用的决策信息，为领导提供快速、准确和方便的决策支持。
通过对医院各业务系统的数据进行多角度、多层次的分析，以使医院的决策者及时掌握医院的运行情况和发展趋势，并对了解医院的运营情况和长远规划提供理论指导，提高医院的管理水平和竞争优势。
4.1商业智能的价值4.1.1、加强内部科学化管理的要求将人、财、物纳入计算机系统管理，做到资源共享、减轻相关人员的工作量，同时，可以灵活多面多维地展现医院实力。
同时将各业务数据整合，提供全面合理的综合分析，避免信息孤立。
我们可以充分的利用医院历史数据，使多年趋势分析更方便，也可通过即席分析，满足突发的数据分析要求。
4.1.2、提高业务绩效的要求因为商业智能将多个独立分散系统中的数据集中管理，从中可以精确地核出各方业务的工作量，提高业务绩效。
可按时间、地区、病源进行多维度查询展示，提供预警等。
可通过图表、地图、智能文档等方式，展示方式更加精彩，通过数理统计、数据挖掘模型，深度挖掘卫生统计数据价值直观的展示，精准的预测预警，帮助改进医院管理决策。
4.1.3、提升对外形象的要求商业智能在展现内部管理的同时，可以结合外部单位的信息，公布更多民众关心的信息。
可以提升医院绩效，切实改善医院防控和应急处理效果，为中心各业务处室提供更丰富使用的分析数据支撑，利用网站发布平台，及时公布公众关心的医疗质控分析数据。
4.1.4、全面展示信息化成果的要求商业智能可全面展示信息化建设的成效，通过对现有系统的数据处理与挖掘，让管理者直观而全面地体验数据分析展现出来的趋势，集中而整体。
4.2商业智能的发展趋势商业智能的发展趋势可以归纳为以下几点：4.2.1、功能上具有可配置性、灵活性、可变化性。
BI系统的范围从为科室的特定用户服务扩展到为整个医院所有用户服务。
同时，由于医院用户在职权、需求上的差异，BI系统提供广泛的、具有针对性的功能。
从简单的数据获取，到利用WEB和局域网、广域网进行丰富的交互、决策信息和知识的分析和使用。
4.2.2、解决方案更开放、可扩展、可按用户定制，在保证核心技术的同时，提供客户化的界面。
针对不同医院的独特的需求，BI系统在提供核心技术的同时，使系统又具个性化，即在原有方案基础上加入自己的代码和解决方案，增强客户化的接口和扩展特性；可为医院提供基于商业智能平台的定制的工具，使系统具有更大的灵活性和使用范围。
4.2.3、从传统功能向增强型功能转变。
增强型的商业智能功能是相对于早期的用SQL工具实现查询的商业智能功能。
目前应用中的BI系统除实现传统的BI系统功能之外，大多数已实现了架构中数据分析层的功能。
而数据挖掘、数据建模是BI系统应该加强的应用，以更好地提高系统性能。
