医院综合管理决策支持系统

医院决策支持系统建设中的常见问题及对策作者：张勇来源：《中国新通信》 2017年第20期张勇【摘要】本文分析了目前医院决策支持系统的现状及发展，论述了医院决策支持系统建设中存在的常见问题，并结合我们团队在开发系统的过程中学习到的知识对以上问题提出了相应的解决办法。

文章最后给出了我们的一个医院决策支持系统设计方案。

【关键词】医院决策支持系统问题对策一、医院决策支持系统概述医院决策支持系统是专用于辅助医院进行科学决策的计算机应用系统。

医院决策支持系统基于医院信息系统(Hospital Information System，HIS) 而设计，为医院相关业务和管理提供科学的决策依据。

医疗行业不断革新除旧，医院信息化早已成为医院改革中的一项重要任务之一。

相比国外发达国家，国内医院的决策支持系统建设起步较晚，伴随着新医改、十三五规划的出台，我国医院决策支持系统建设所需的软件、硬件条件已经成熟，医院决策者对决策支持的要求也日趋强烈。

二、系统建设中的常见问题及对策经过两年多的时间，我们完成了某医院决策支持系统项目的设计和实施。

总结该项目的设计和实施过程，并通过对其它类似项目的研究，我们发现，医院决策支持系统在设计和实施中普遍存在一些比较共性的问题。

2.1 技术层面的相关问题2.1.1 原有医院信息系统数据缺乏统一的标准和格式医学数据的标准化问题，随着我国标准化体系的建设及医疗卫生相关标准的逐步建立和完善，将有望在近期得以解决。

但问题是，医院的信息化经过多年的发展，已经在涉及运营的方方面面采用了现代计算机技术进行管理（如 HIS、LIS、CIS、PACS 等系统）。

各子系统中的数据，由于整个医院信息化建设的不全面、缺乏统一的信息规范标准，或者是由于录入信息的人员执行不严格、医学术语不一致等，造成大量数据分散堆积，无法共享。

各种类型的数据之间、在进行病例交流时，数据无法自通，甚至在一个医院的内部也无法实现互联互通。

信息系统的分类及应用领域信息系统是指通过科学的技术手段收集、存储、处理和传递信息的系统。

它在现代社会中广泛应用于各个行业和领域。

根据其功能和特点的不同，信息系统可以分为管理信息系统、决策支持系统、专家系统和办公自动化系统等多个分类。

本文将对这些分类进行介绍，并探讨信息系统在不同应用领域中的具体运用。

一、管理信息系统（Management Information System，MIS）管理信息系统是为了支持组织内部管理与决策活动而设计和应用的信息系统。

它通过收集、处理和呈现各种管理数据，提供给管理层进行决策和监督。

MIS主要包括数据采集、数据处理、信息分析和信息呈现等环节。

例如，企业的生产计划、销售数据、库存管理等都可以通过MIS进行管理和监控。

二、决策支持系统（Decision Support System，DSS）决策支持系统是为了帮助管理者做出决策，提供有关决策的信息和分析工具的系统。

它能够处理各种复杂的问题，提供模拟和分析等功能。

DSS主要包括数据仓库、模型构建、决策分析和决策支持等环节。

例如，企业管理层通过DSS可以进行市场预测、风险评估和战略规划等核心决策。

三、专家系统（Expert System，ES）专家系统是基于专家知识和规则的计算机系统，能够模拟人类专家的决策过程，为用户提供专业化的咨询和决策支持。

它通过建立知识库，利用专家系统引擎进行推理和搜索，帮助用户解决各种问题。

专家系统主要包括知识获取、知识表示、推理机和解释机等环节。

例如，在医疗领域中，专家系统可以为医生提供疾病诊断和治疗方案建议。

四、办公自动化系统（Office Automation System，OAS）办公自动化系统是通过计算机和网络技术，实现办公任务的自动化和信息流的电子化管理。

它包括文字处理、电子邮件、会议管理、文件管理等功能，提高了办公效率和信息共享的便利性。

办公自动化系统主要包括办公软件、办公设备和办公网络等环节。

医院管理建立高效的数据分析与决策支持系统在当今信息时代，数据分析与决策支持系统在各行各业中扮演着不可或缺的角色，医院管理也不例外。

建立一套高效的数据分析与决策支持系统对于医院的发展和管理至关重要。

本文将探讨医院管理中建立高效的数据分析与决策支持系统的重要性以及具体的实施方法。

一、医院管理中数据分析与决策支持系统的重要性数据分析与决策支持系统在医院管理中的重要性体现在以下几个方面：1. 提升数据管理效率：医院管理涉及大量的数据，如患者就诊信息、药品库存信息、医生排班信息等。

建立数据分析与决策支持系统能够帮助医院管理者快速有效地收集、整理和分析这些数据，从而提升数据管理效率，减少人工操作。

2. 及时发现问题：通过数据分析与决策支持系统，医院管理者可以对医院的运营情况进行实时监控与分析。

一旦出现问题，可以及时发现并采取相应措施，避免问题扩大化，提高医院运营效率。

3. 支持决策制定：医院管理涉及诸多方面，如人员调配、设备采购、医疗服务规划等。

数据分析与决策支持系统能够为管理者提供准确、全面的数据分析结果，为其决策提供科学依据，降低决策风险。

二、建立高效的数据分析与决策支持系统的具体方法建立高效的数据分析与决策支持系统需要以下几个关键步骤：1. 确定数据需求：首先，医院管理者需要明确自己对数据的需求，包括需要分析的数据类型、维度、时间跨度等。

只有明确了需求，才能有针对性地建立数据分析与决策支持系统。

2. 数据采集与整理：医院管理系统中的数据来源众多，包括医院信息系统、医疗设备、人力资源系统等。

建立数据分析与决策支持系统需要将这些数据进行采集和整理，并进行标准化处理，以便于后续的数据分析工作。

3. 数据分析与挖掘：通过数据分析工具和技术，对采集到的数据进行处理和分析。

医院管理者可以利用统计学方法、数据挖掘算法等对数据进行深入挖掘，提取有效信息。

同时，医院管理者还可以利用可视化技术将分析结果以图表的形式展现，便于理解和使用。

十大新型临床决策支持系统什么技术成就了当前电子健康记录应用的智能化?是临床决策支持(CDS)系统。

所以，现在是时候考虑挑选新的CDS供应商了。

是时候重组CDS系统了吗?CDS是EHR运转良好的关键。

EHR、电子处方系统、计算机化医嘱录入系统和药物调配系统都离不开CDS。

具体来说，CDS能够帮助医生做出准确诊断，正确回答问题，并在整个治疗和处理过程中测试初步的临床决策，防止医疗过错的发生，同时也能够在错误发生之后及时制止。

第1期EHR规范化使用标准允许技术产品纳入医疗保险和医疗补助的报销范围，只是在已经推出的五项要求的基础上新加了一项标准。

第2期相关标准或许会在2014年推出，届时可能会颁布至少五项规定。

不难看出，美国政府非常希望CDS能够融入EHR，成为其重要组成部分。

KLAS 集团已经揭示了CDS的五大要素: 医嘱模式、多参数转化、护理计划、参考内容和药物信息数据库。

不同的供应商采用不同的技术生产自己的CDS产品，但是他们都有一个共同点：拥有一个非常专业的临床知识体系来充分保证患者安全。

下面我们将逐个谈论10大CDS开发供应商。

如果你现有的CDS不能够提供令人满意的临床服务，那么你可以根据下面的介绍做出新的明智选择了。

Archimedes ModelCDS系统Archimedes IndiGO以“个体化指导和决策”为目标，是由Archimedes Model 设计推出的商业产品。

它的CDS系统具有充分科学依据，是由Kaiser Permanente 数学医师及Archimedes创始人David Eddy博士开发完成的。

他们通过数学方程式对临床、诊治和生理学资料进行分析，然后根据分析结果设计出一个计算机模型，生成诊治方案和人体生理标准。

本项技术由Robert Wood Johnson基金会在2007年提供资金支持，共历时5年，花费总资金达1560万美元。

为了真正实现“个体化指导”的目标，IndiGO 采用30多种不同变量来分析患者个人的具体信息。

决策支持系统在医院管理中的应用研究概述：决策支持系统（DSS）是一种以计算机技术为基础，为管理者提供决策制定的支持和帮助的软件系统。

在医院管理中，DSS可以帮助管理者更加科学、准确地做出决策，提高医院的管理效率和质量。

本文将探讨DSS在医院管理中的应用及其作用。

一、患者流程管理DSS可以通过收集和分析患者就诊数据，帮助医院管理者优化患者流程，提高就诊效率。

通过DSS系统，医院可以实时了解患者就诊的整个流程，包括挂号、就诊、检验、开药等环节，从而找出病程中可能存在的瓶颈，并针对性地进行改进。

此外，DSS还可以根据患者的就诊记录，提供个性化的医疗服务，以满足患者的需求。

二、资源管理医院的资源管理涉及到人力、物力、财力等多个方面，DSS可以帮助医院管理者合理分配和利用这些资源。

首先，DSS可以通过数据收集和分析，帮助医院管理者实现对人力资源的优化配置。

例如，根据医生的出诊情况和患者的需求，DSS可以自动分配医生的排班，以最大程度地满足患者的就诊需求。

此外，DSS还可以为医院管理者提供采购决策的支持，通过对药品和设备的需求进行预测和优化，避免了物资的浪费和过度采购。

三、质量管理医院的质量管理是保证医疗服务质量的重要环节，DSS可以帮助医院管理者实现对质量的监控和改进。

首先，DSS可以实时收集医院内部的各项指标数据，如就诊时间、手术成功率、护理质量等，并通过数据分析，及时发现和纠正潜在的问题。

其次，DSS可以建立医院内部的知识库，收集和整理医学研究成果和临床经验，为医生提供最新的医疗知识和技术指导，提高医生的诊治水平。

四、风险管理医院管理中存在各种风险，包括医疗事故、患者投诉等，DSS可以帮助医院管理者及时发现和应对这些风险。

首先，DSS可以通过对患者就诊数据的分析，实现对患者风险的预测和警示。

例如，通过分析病历和实验室检查结果，DSS可以提前发现患者患某种疾病的风险，并采取相应的预防措施。

其次，DSS可以建立医疗事件的风险管理系统，帮助医院管理者对医疗事故进行追踪和分析，并采取相应的改进措施，提高医疗安全水平。

医院决策支持系统的设计与实现【正文】一、现状分析医院决策支持系统（Hospital Decision Support System，HDSS）是指通过计算机和信息技术手段，帮助医院实现决策管理的一种系统。

该系统的设计与实现对于提高医院管理效率、优化资源配置和改善医疗质量具有重要意义。

目前，随着医疗技术的发展和医疗经济的转型，医院决策支持系统得到了广泛应用。

许多医院已经开始着手构建自己的HDSS，以提高医疗信息管理和决策能力。

这些系统主要包括临床决策支持系统（Clinical Decision Support System，CDSS）和管理决策支持系统（Management Decision Support System，MDSS）。

在临床决策支持系统方面，CDSS已经成为医生和护士的重要助手。

它能够根据患者的病情、医疗历史和最新研究成果提供医疗诊断、用药建议等辅助决策信息，帮助医务人员提高诊疗效果和降低医疗事故风险。

管理决策支持系统方面，MDSS则主要针对医院的管理层和决策者提供决策分析工具和信息报表，帮助他们进行人员调配、资源配置、财务分析等方面的决策。

然而，目前医院决策支持系统仍存在一些问题。

部分医院在决策支持系统的设计与实现过程中缺乏深入调研和需求分析，导致系统与实际需求不匹配，无法真正发挥作用。

决策支持系统的数据采集和整合存在困难，数据来源多样化、格式不一致，很难实现数据的准确和及时获取。

另外，部分医院对于决策支持系统的安全性关注不足，数据泄露和信息安全风险较高。

医院决策支持系统的应用和推广仍面临一些培训和推广难题，一些医务人员对于新系统的接受度和使用能力较低。

二、存在问题1.需求分析不足：部分医院在决策支持系统的设计与实现阶段没有进行足够的需求调研和分析，导致系统功能与实际需求不匹配。

2.数据采集与整合困难：医院决策支持系统需要从各个部门获取多源数据，并进行整合，但数据来源多样、格式不一致，导致数据采集和整合工作困难。

医疗决策支持系统方案
一、引言
患者诊疗过程中，医疗决策支持系统日益受到关注，已成为促进患者
治疗提高效率的重要手段之一、医疗决策支持系统能够提供医疗决策的标
准化，以及更加精准的诊断支持。

医疗决策支持系统也有助于保证患者病
情的急诊程度和诊断正确率。

在今天的医疗环境中，医院必须拥有一个可
靠的医疗决策支持系统，以确保能够为患者提供及时、准确的医疗决策。

二、实施方案
1.系统设计
一个可靠的医疗决策支持系统必须具备全面的功能，以满足不同类型
的复杂医疗决策需求。

首先，该系统必须能够收集和分析患者的诊断信息，例如实验室检查报告、影像学检查报告等。

其次，系统要能够从各种病史、检查和治疗结果中提取有用的信息，以便根据该信息进行有效的决策。

另外，该系统必须能够自动处理和组织大量的诊断信息，以提供准确管理的
患者信息和诊断信息。

2.系统开发
在开发医疗决策支持系统时，首先要考虑业务问题，确定系统的功能
模块和架构。

此外，开发者还要考虑系统安全性和灵活性，以确保系统能
够针对医院的复杂业务运作进行有效的支持。

卫生管理中的数据分析与决策支持系统设计随着科技的不断进步，卫生管理中的数据分析与决策支持系统设计已经成为一个非常重要的议题。

这些系统可以帮助管理者更好地了解机构的运营情况，以便更好地制定政策和决策。

在本文中，我们将探讨卫生管理中的数据分析与决策支持系统设计的各个方面，包括其定义、应用领域、技术要求和实施步骤等等。

一、定义数据分析与决策支持系统是一种基于数据仓库的信息系统，可以帮助管理者进行数据收集、分析和加工。

这种系统可以根据数据分析来为管理者提供决策支持，以便更好地制定政策和决策。

二、应用领域数据分析与决策支持系统在卫生管理中具有广泛的应用领域。

这些应用领域包括：1. 疾病控制与预防。

通过对疾病相关数据的分析，可以帮助管理者监测疾病流行情况，制定相应的预防策略。

2. 医院运营管理。

通过对医院的运营数据进行分析，可以帮助管理者了解医院的运营情况，以便更好地进行决策。

3. 病人信息管理。

通过对病人信息进行分析，可以帮助医院更好地了解病人的病情和医疗历史，为病人提供更好的医疗服务。

4. 药品管理。

通过对药品销售情况的分析，可以帮助管理者更好地了解药品的销售情况，以便更好地制定销售策略。

三、技术要求数据分析与决策支持系统的技术要求包括以下几个方面：1. 数据仓库。

数据仓库是数据分析与决策支持系统的核心。

数据仓库可以存储各种类型的数据，其中包括医疗数据、病人信息、药品销售数据等等。

2. 数据挖掘技术。

数据挖掘技术是数据分析与决策支持系统的另一个重要组成部分。

通过使用数据挖掘技术，可以帮助管理者从数据中发现有用的信息。

3. 分析工具。

数据分析与决策支持系统需要一些分析工具，这些工具可以帮助管理者对数据进行分析，以便更好地制定决策和政策。

四、实施步骤在实施数据分析与决策支持系统时，需要遵循以下几个步骤：1. 确定需求。

在实施数据分析与决策支持系统前，需要先确定管理者的需求，以便更好地设计系统。

2. 设计数据仓库。

医疗信息化的决策支持系统随着科技的不断发展，医疗信息化已经成为了现代医疗的必备环节。

而医疗信息化中的决策支持系统更是为病人提供了更为精确、高质量的医疗服务。

本文旨在探讨医疗信息化的决策支持系统对于现代医疗的重要性，以及如何实现其高效运作的问题。

一、医疗信息化的决策支持系统的作用医疗信息化的决策支持系统是以信息技术为基础，为医疗工作提供数字化、可视化、标准化和自动化支持的信息化系统。

其主要用途是协助医务人员做出合理的诊断及治疗决策，提高医疗水平和服务质量，同时也可促进了医疗行业的管理水平。

1. 大大提高医疗效率医疗信息化的决策支持系统充分发挥了科技的优势，协助医务人员更精确地获取患者的信息和病情，从而在实施治疗方案时能够提高医疗的效率。

与传统的人工决策相比，它更系统、更细致、更准确。

2. 进一步提高诊疗质量医疗信息化的决策支持系统能够提供更加准确的检查结果和诊断方案，从而降低了误诊率，提高了医疗服务的质量。

同时它也通过数据模型和机器学习来持续优化，能够根据医生的需求自动更新数据且给出更加可靠的指导。

3. 促进医疗行业的管理水平医疗信息化的决策支持系统通过大规模数据收集和分析，生成医学数据模型和专家系统，可以有针对性地优化医院管理系统和医疗服务方案，从而能够更好的提高整个医疗行业的管理水平，保障了医疗保健的可持续发展。

二、实现医疗信息化的决策支持系统高效运作的问题实现医疗信息化的决策支持系统的高效运行有两个主要的问题。

一方面是数据采集与处理、分析的能力，另一方面则是数据安全、隐私保护等方面的问题。

1. 数据处理和分析能力医疗信息化的决策支持系统需要通过数据处理和分析能力，为医学临床的研究提供支持。

对于大规模数据的处理和分析，需要充分利用计算机科学技术，建立大规模的数据分析模型和算法，提高数据处理和分析效率。

2. 数据安全、隐私保护医疗信息化的决策支持系统的运行需要收集病人的各种病史和诊疗数据，这就涉及到数据安全和隐私保护的问题。