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医疗资源管理决策支持系统的研究与实现

作　者: 李斌
导　师: 熊金涛；陈晨
学　校: 电子科技大学
专　业: 软件工程
关键词: 决策支持系统数据仓库数据挖掘联机分析处理
分类号: TP311.52
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 15次
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内容摘要

随着日常生活水平的提高,人们对医疗卫生部门服务效率的要求越来越高。沈阳作为大型现代化城市,医疗资源丰富,但是现有的医疗服务水平无法满足人们日益增长的医疗需求。不同地区之间、城乡之间的医疗资源分布差别较大。医疗机构重复设置、职能交叉、医疗卫生技术人员队伍素质参差不齐、人民群众“看病难、看病贵”问题突出。事实上,出现这些问题的根本原因在于医疗资源结构的不科学和部署分配的不合理。为了解决这些问题,本文基于数据仓库(DW)、联机分析处理(OLAP)和数据挖掘(DM)等技术提出了一种新颖的医疗资源管理决策支持系统。医疗资源管理决策支持系统通过建立数据仓库存储各种异质多模的动态信息源数据,利用联机分析处理技术实现多维数据分析,然后通过数据挖掘技术从数据仓库中获得新的医疗资源规划知识,反馈并丰富了决策支持系统的知识库,形成了闭环的智能系统。在系统的设计与实现过程中,基于C/S+B/S技术平台架构,采用Oracle 10g的OWB数据仓库构建环境、OLAP服务和基于自适应贝叶斯网络(ABN)的ODM数据挖掘技术,实现了数据仓库、数据挖掘和应用程序三者的紧密耦合,因此大大提高了数据挖掘的效率。基于.net技术,把数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三者无缝结合,构建了一种新型的医疗资源管理决策支持系统。系统由医疗资源数据仓库、数据挖掘模块、联机分析模块和规划生成系统四部分构成。系统从医疗信息管理系统数据库等内部、本地外部及远程外部数据源中采集到有意义的数据后,根据所定义的元数据对数据按主题进行转换及清理,然后存储至数据仓库,使得联机分析处理模块和数据挖掘模块可以通过数据共用接口实现对数据的调度,有效地对数据进行检索、查询和操作处理。本系统所实现的分析、优化、预测功能,将为决策部门提供最佳优化方案和决策信息,并能有效减少决策中的失误。从而提高地区卫生行政管理部门决策的科学化水平,提高对城市医疗资源规划、建设和管理的科学性,并在改善城市卫生管理,提高医疗资源利用率、缓解医患矛盾等方面产生巨大的社会效益。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-10
第一章前言  10-16
  1.1 研究背景  10-11
  1.2 研究内容  11-12
  1.3 国内外研究现状  12-13
  1.4 研究目的与意义  13-14
  1.5 本文组织结构  14-16
第二章决策支持相关技术和基础知识  16-26
  2.1 UML 技术  16-17
    2.1.1 UML 概述  16
    2.1.2 UML 的内容、表示方法和特点  16-17
  2.2 数据仓库（DW）  17-19
    2.2.1 数据仓库的定义  17
    2.2.2 数据仓库的特点  17-18
    2.2.3 数据仓库与传统数据库的区别  18-19
  2.3 数据挖掘  19-21
    2.3.1 数据挖掘的定义  19
    2.3.2 数据挖掘的功能  19-20
    2.3.3 数据挖掘的过程  20-21
  2.4 联机分析处理（OLAP）  21-24
    2.4.1 OLAP 的基本概念  22
    2.4.2 OLAP 的特点  22-23
    2.4.3 OLAP 的体系结构  23-24
  2.5 决策支持系统  24-25
    2.5.1 决策支持系统的定义与特点  24
    2.5.2 决策支持系统的分类  24-25
  2.6 本章总结  25-26
第三章医疗资源管理决策支持系统的分析与设计  26-42
  3.1 需求分析  26-27
  3.2 总体框架设计  27-29
  3.3 数据仓库设计  29-36
    3.3.1 数据源选择  29
    3.3.2 体系结构设计  29-30
    3.3.3 主题设计  30-32
    3.3.4 星型模型  32-33
    3.3.5 知识库设计  33-34
    3.3.6 开发工具选择  34
    3.3.7 元数据  34-35
    3.3.8 ETL 的设计  35-36
    3.3.9 数据分区  36
  3.4 OLAP 设计  36-40
    3.4.1 OLAP 联机分析的功能需求  36-37
    3.4.2 OLA 的框架设计  37
    3.4.3 OLAP 的功能分析  37-40
  3.5 数据挖掘设计  40
    3.5.1 数据挖掘的任务  40
    3.5.2 数据挖掘算法选取  40
  3.6 人机接口的设计  40-41
  3.7 本章总结  41-42
第四章医疗资源管理决策支持系统的实现  42-74
  4.1 数据仓库构建  42-61
    4.1.1 物理实现  43-47
    4.1.2 数据抽取  47-49
    4.1.3 数据准备区操作：清理和转换  49-50
    4.1.4 数据装载  50-52
    4.1.5 OWB 配置、映射、部署与执行  52-60
    4.1.6 数据仓库的更新  60-61
  4.2 OLAP 分析  61-63
    4.2.1 建立连接  61
    4.2.2 元数据的设计与访问  61-62
    4.2.3 查询的建立  62
    4.2.4 数据结果聚集  62-63
  4.3 数据挖掘  63-69
    4.3.1 数据预处理  64
    4.3.2 挖掘模式与挖掘算法  64-66
    4.3.3 数据挖掘流程  66-67
    4.3.4 数据配置模块  67
    4.3.5 构建模型模块  67-68
    4.3.6 异步模型建立  68
    4.3.7 测试模型  68-69
    4.3.8 数据分析模块  69
  4.4 人机接口与生成系统图例  69-73
  4.5 本章总结  73-74
第五章医疗资源管理决策支持系统的测试  74-79
  5.1 测试方法  74
  5.2 测试目的  74-75
  5.3 测试结果  75-77
    5.3.1 医务人员主题分析结果  75-76
    5.3.2 病床主题主题分析结果  76-77
    5.3.3 管理规划生成  77
  5.4 测试结论  77-78
  5.5 总结  78-79
第六章总结与展望  79-81
  6.1 总结  79
  6.2 展望  79-81
致谢  81-82
参考文献  82-85
攻硕期间取得的研究成果  85-86

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