随着医疗改革的深入，对加强医疗行业管理、提高医疗质量提出了更高的要求。在为群众提供安全、有效、优质、便捷、廉价的医疗卫生服务的总体目标下，医疗行业必须从被动服务向主动服务转变。通过对医疗行业各种信息的积累和分析，公司为医疗行业构建了一套操作系统，使医疗企业更容易形成主动智能医疗服务和精确医疗服务的管理能力。

公司开发的医疗行业运营决策系统整合了分散在各个系统中的数据，并将不同类型的数据关联起来。基于数据库、人工智能、数理统计和可视化技术，形成数据挖掘和分析能力，建立医疗行业管理和医疗业务辅助决策支持系统，分析数据，提取有价值的潜在知识，为管理决策和医疗服务提供支持，从而实现管理维度的多样化、管理粒度的细化和医疗服务的智能化，实现医疗成本和医疗质量的双重控制，为社会提供最佳服务。

方案概述:

根据国家卫生计生委标准规范和相关省市医药行业信息化建设，结合医药行业各种生产业务系统的元数据标准和数据交换标准。主要包括数据分类和分类管理、数据质量标准的制定和修订、数据资源目录的管理、数据与业务应用之间映射关系的管理、业务变化和新增业务需求时数据的集成和设计、医疗行业数据的总体规划、数据全生命周期的管理、数据管理标准的制定和修订等。

1，医疗行业数据资源目录系统

搭建医疗行业数据集成交换平台，按照统一的数据交换标准，将医疗行业的HIS、CIS、LIS、运营绩效、人力资源等业务系统数据集成到医疗行业的数据集成平台中，打破各种业务系统的信息壁垒，解决分散的数据存储无法综合分析利用的问题。这将为医疗行业综合信息应用数据仓库的建设以及数据的全面深入分析和利用奠定坚实的基础。

2，医疗行业数据集成与交换平台

为医疗行业的决策支持系统提供良好的数据分析和数据挖掘环境。通过医疗行业数据质量控制平台的建设，解决了医院信息系统\ RIS \太平洋服务中心\人力资源\物流等问题带来的数据质量问题。这将涉及到医疗行业数据集成的各个方面，医疗行业信息系统的建设时间长，各种业务系统的建设标准和规范不一致等。都解决了。

3，医疗行业数据质量控制系统

决策支持系统在医疗行业的应用应建立面向主题的健康统计数据仓库，并在此基础上实现统计数据的综合分析和利用。医疗行业的数据仓库应采用星型模型或雪花模型进行建模，并在满足当前业务需求的基础上设计高效灵活的数据模型。在分析技术方面，由于医疗行业数据索引多、维度复杂，基于RDBMS的ROLAP技术比MOLAP技术更适合医疗行业数据仓库的建设。同时，医疗行业数据的分析还应结合信息技术和数理统计理论，挖掘海量统计数据，提升业务数据的价值。

4，医疗行业综合信息应用数据仓库

医疗行业决策支持系统通过标准化的多种形式的业务视图整合不同的业务信息，基于不同的业务访问维度和信息抽取形成主题表达，前端结合多种呈现格式和商务智能工具，利用多维分析、在线自主分析、数据挖掘、预警预测、智能文档、多媒体终端等技术实现灵活、快速、易于操作的业务信息访问和显示

5，医疗行业决策支持系统方案内容：

4.系统使用专业商务智能工具构建与医疗行业决策支持系统相关的业务主题分析模型，如:医疗行业回顾模型、单一疾病质量控制模型、医疗保险监控模型、医疗服务效率、医疗服务质量、电子病历、绩效管理等。此外，采用综合统计分析、多维分析、在线自定义分析、智能文档、图片报告、数据挖掘、预警预测等数据子技术，对相关业务主题数据进行全面深入的统计分析。

5。系统管理功能模块提供相关的系统管理和维护功能，如系统用户管理、安全审计、门户管理、单点登录和预定任务。

6。系统通过门户资源管理和配置功能组织和管理各种业务门户资源，为医疗行业不同受众的用户提供不同门户风格的系统访问，并通过门户管理功能提供信息访问和发布服务。

方案价值:

通过构建医疗行业运营管理决策支持系统，改变现有医疗行业管理的传统运营模式，实现自动提取和分析，提供完整、及时、准确的管理数据，充分发挥信息化优势，提高工作效率。它对未来的发展起到了积极的作用，对医疗行业的精细化管理起到了示范和指导作用。

1，全面覆盖医疗行业的整个业务

系统包括医疗行业的日常业务:HIS、CIS、PICS、LIS、病历、人力、设备和其他数据。数据通过ETL工具自动从业务系统中提取出来。

2，强大的数据接口

支持多服务数据库，支持国家健康直接报告数据接口，无缝导入开放数据接口，支持txt、execl、word、execl、pdf等格式，支持页面嵌入。

3，接近医疗行业的实际应用

系统对医疗行业业务有着深刻的理解，能够为医疗行业的实际使用提供科学有效的数据支持服务，如医疗行业等级评审和临床关键专家评审。

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