医疗机构基于商业智能应用的数据可视化

1、 1北大医疗信息管理部 北京 医疗机构基于商业智能应用的数据可视化 张蓓 1 摘要摘要 医疗行业的从业者在当今大数据时代，面对浩如烟海的数据，需要有更便捷、快 速的方式获取所需的数据。这也是信息技术发展的方向，以用户需求为导向，不断探索新 技术及创新应用。本文通过对大数据可视化及商业智能应用的发展脉络分析，以及医疗机 构基于商业智能应用的运营决策支持系统的仪表盘数据可视化的实践，探索数据可视化在 医疗行业的应用前景。 关键词关键词 数据可视化 商业智能 大数据 1 1 前言前言 移动互联网时代， 人们的数字化生存让生活甚至工作的行为信息变得数字化， 而数字化 信息构成了大数据，所以，这个时代更

2、是一个大数据时代：到今天，世界上所有印刷材料的 数据量是 200pb，全人类说过所有对话的数据量大约是 5eb；而现在一天我们产生的数据大 约是 2.5pb，这就意味着当今世界全部数据的 90%都在近两年产生 1。 据分析，到 2020 年，医疗数据将急剧增长到 35zb，相当于 2009 年数据量的 44 倍，某 三级甲等综合医院 2013 年的门急诊量达到 341.2 万人次， 住院收容量达到 14.7 万人次， 手 术量达到 8.5 万台次 2。北京市某新开业三级综合医院，信息系统依据美国 himss7 级标准 建设，在门急诊量 1500 人次、在院患者 400 人次的运行状况下，运营类

3、数据每日增加 300 万条记录。 仅仅把物理对象连接到互联网上并不能产生价值，而只有把它们收集到信息成功地在 正确的时间，送到正确的人的正确设备上，从而帮助他们更好地决策，才有价值。这就是大 数据时代，商业智能应用及数据可视化成为组织生存及发展的必须。 2 2 大数据可视化概述大数据可视化概述 15 年前，数据呈现还很不大众化，不够精密，交互性不强。懂得技术的分析人员和 it 专业人士为每季度或年度会议及“重大事件”创建静态的图示、图形和图标1。20 世纪 90 年代末期见证了擅长对结构化数据进行展现的企业级报表和商业智能应用的发展。 1北大医疗信息管理部 北京 商业智能（business i

4、ntelligence，bi）是一套用于收集、组织、分析，将原始粗糙 的数据转化成有意义的、 有用的信息， 并提供可操作性的、 战略上和决策支持的理论、 方法、 流程和技术。商业智能是一系列信息技术的集合，包括数据仓库(data warehouse)、联机分 析处理(online analytical processing) 、数据挖掘（data mining）等。 关于大数据的定义众说纷纭， 而笔者比较认同的一种定义， 即大数据是指无法在一定时 间内，用传统工具和方法，对其内容进行抓取、管理、处理和利用的数据集合，具有“3v” 的特点，第一个是 volume(海量)，数据容量越来越大；第二个

5、是 velocity(速度)，数据量 增长越来越快，需要处理的速度和响应越来越快；第三个是 variety(多样性)，指各种各样 类型的数据出现，类型多样 3。 但是， 在很多组织中， 很少有人经常性地看数据， 至少不需要定期看。 普华永道 （pwc） 的一项调查证实， 目前真正实行数据可视的组织或专业人员为数不多， 大多数企业仍然在以 视觉上不够生动吸引人的方式呈现数据 1。 2 2.1.1 医疗领域商业智能应用现状医疗领域商业智能应用现状 目前国内医疗领域，围绕商业智能技术展开的应用主要分为两个方面：其一，运营决策 支持系统；其二，临床决策支持系统。 医院运营决策支持系统，是面向医院管理的

6、决策支持系统，主要内容包括： 1、医疗质量管理：以各类诊疗活动为对象、以数量和质量类指标为内容、按照不同的 指标维度，进行多种方式的管理活动；2、人力资源管理：囊括了人力资源经济运动的总流 程；3、卫生经济管理，通过对医疗经济数据的分析来提高医院经营管理决策水平；4、医疗 物资管理，根据各项诊疗活动中所涉及的药品、医用材料、仪器设备等物资信息，进行跟踪 与综合行分析，从而提高医院的物资管理决策水平4。 临床决策支持系统按照应用模式分为提醒提示系统、评判式系统和建议系统： 1、提示提醒系统基于简单的逻辑判断，对临床信息进行主动的提示和提醒；2、评判式 系统事先根据相关信息生成一个决策建议， 如果

7、医生的决策与之不符， 则给出决策建议； 3、 建议系统基于临床指南或者预测模型等知识，针对患者状况进行推理，给出建议，供医生参 考4。 1北大医疗信息管理部 北京 2.22.2 数据可视化的兴起数据可视化的兴起 数据可视化与数据挖掘、商业智能、分析及企业报表共享一个最终目标：实现更多信息 化支撑的决策。 即时数据可视化主要是数据探索及发现有价值洞见的手段。 它既不是实时报 表，也不是为生成美观图表而生成美观图表1。 数据可视化的兴起源于网络、语义和开源的应用数据接口（api）的驱动：1、可视化网 络的到来， “人是视觉类动物”，社交媒体的出现与发展，使人们习惯于从社交媒体接受“图 文并茂”的信

8、息；2、关联数据和更语义化的网络，伴随网络化、数字化，数据筒仓的孤立状 态被打破，“关联数据”描述的是语义网对于片段数据、信息和知识进行揭示、分享和关联的 时间活动，数据集间的关联变得便捷可实现；3、开源的 api(application programming interface)使采集数据更趋便利，通过 api 访问数据的方式，根据数据使用和采集需要而被 优化。 3 3 基于商业智能应用的数据可视化实践基于商业智能应用的数据可视化实践 3 3.1 .1 医疗卫生领域基于商业智能应用的数据可视化的基础医疗卫生领域基于商业智能应用的数据可视化的基础 大数据可视化在医疗卫生机构实践需要具备三个方

9、面的基础：1、商业智能软件及可视 化工具的应用；2、数据标准化及集成基础；3、流行的开源工具。 （1） 商业智能软件以及可视化工具的应用：目前国内卫生医疗机构基本都历经了 10 年或以上的信息化建设，商业智能化及可视化工具已普遍具备，如表 1 所示，为商业智 能软件的可视化工具。 表 1 商业智能软件的可视化工具 厂商厂商 可选的数据可视产品可选的数据可视产品 actuate 创建基于网工具络交互性的 bi 报表。 actuate 也是 eclipse 商 业智能和报表工具开源项目（数据可视化直观展现环境开 发）的创始者和共同领导者 ibm cognos powerplay 和 impromp

10、tu, spss modeler, manyeyes 微软 主要产品包括 sql 服务器报表服务、excel 和 access microstrategy 可视化洞察（visual insight）和同名的 bi 平台 1北大医疗信息管理部 北京 sap business objects bi ondemand, sap lumira cloud sas sas 的可视化分析及不同的传统 bi 工具。统计分析与数据 可视结合的 jmp teradata aster 可视化模块 （2） 数据标准化及集成基础： 商业智能软件在医疗卫生领域的应用， 使得运营管理 类数据根据业务活动进行了数据内容抽象

11、，并进行了语义定义，例如：住院病人数据抽象为 15 个子集，分别是主索引信息、住院病人基本信息、入出转信息、病情变化信息、诊断结果 信息、诊断符合信息、药品信息、手术信息、检查信息、检验信息、处置信息、费用信息、 护理信息、治疗医师信息、医疗问题信息；临床数据中心的建设，多数采用了基于 hl7 的消 息标准，以及 cdaccr 的数据记录标准。 （3） 流行的开源工具：通过在“百度”中输入“数据可视化”、“ 开源”及“工具”三 个关键词，可检索到 55 种开源的工具，其中大约有 20 种左右是现阶段正在广泛使用的。 3.23.2 基于商业智能应用的数据可视化的基于商业智能应用的数据可视化的实践

12、实践 我院在 2015 年开业之初，即完成基于商业智能应用的运营决策支持系统的建设。运营 决策支持系统由门诊、住院、物流、人事、药品、医技、字典、综合及系统统计 8 个维度， 合计 136 张支持数据钻取的动态报表， 以及反应医院实时运营状态的门诊仪表盘、 住院仪表 盘和手术仪表盘组成。 对于医院管理者每日面临的是大量数据的涌入，但却不能及时有效的做出恰当的决策， 主要面对的挑战有：1、数据展示的无序；2、数据表现形式较为简单；3、数据获取方式单 一。 简而言之，更好的分享和传达数据信息，通过设计之美有效的缩短信息的传达，就是数 据可视化的目的。对于上述问题，结合信息领域兴起的数据可视化技术，

13、我院对运营决策支 持系统的仪表盘进行改造，实现用户能够即时获得数据，快速洞察数据背后的问题，尝试互 动式动态数据的提供。 （1） 数据的可达性： 使用社交媒体微信企业号， 为用户提供在互联网条件下的数据 获取， 在确保医院运营数据读取的安全性前提下， 为医院管理者提供互联网环境的数据获取 方式。网络部署示意图如图 1 所示：内网服务器调用部署在前置机上面的微信发送服务， 并根据返回结果进行相应处理； 前置机将消息发送到公网服务器， 并把返回结果返回给调 1北大医疗信息管理部 北京 用者；微信服务器和公网服务器进行通信：a、公网服务器把信息推送给腾讯的微信服务 器,b、微信服务器调用公网服务器，

14、以获取相关信息（如菜单等） ；微信服务器把相关信 息发送到移动终端， 同时移动终端也可以通过发送信息或者点击菜单以完成部分功能； 移 动终端根据菜单或者推送的链接，打开内网（或者公网）系统的网页完成相关操作。 图 1：网络部署示意图 （2） 数据可视化开发的敏捷性： 数据可视化技术在现今是一个新兴领域， 获取数据 可视化功能主要通过编程和非编程两类工具实现。 主流编程工具包括以下三种类型： 从艺术 的角度创作的数据可视化， 比较典型的工具是 processing.js， 它是为艺术家提供的编程语 言；从统计和数据处理的角度，r 语言是一款典型的工具，它本身既可以做数据分析，又可 以做图形处理；

15、介于两者之间的工具，既要兼顾数据处理，又要兼顾展现效果，是基于 javascript 的数据可视化工具，这类工具更适合在互联网上互动的展示数据。基于一套架 构开发及部署，同时满足桌面终端和移动终端的自适应的展现，选择了基于 javascript 的 类库作为数据可视化开发的插件工具。仪表盘在桌面终端展示效果如图 2，智能手机展现的 效果图如图 3。 1北大医疗信息管理部 北京 图 2 桌面终端显示效果图 图 3 智能手机显示效果图 （3） 数据展现的多样性： 更易于洞察数据背后的本源。 以门诊业务数据展现为例如 下图 4 所示，对于趋势类数据选用折线图展示，使得读者一目了然，对于既要横向对比，

16、又 需要单项内分类比例的数据展示，选择使用堆积柱状图，单项内分类不超过 10 项且需进行 比例分析的，选择饼图，对于精确数据的较优展现方式仍是表格形式。 1北大医疗信息管理部 北京 图 4 门诊业务量显示示意图 4 4 结束语结束语 身处大数据时代， 很多事情发生了变化。 就工作方面而言， 两个主要变化。 首先， 今天， 团队、群体部门乃至组织的每个成员在使用数据时至少能感到轻松，这已是大势所趋，越来 越多的知识工作者不能再对大量数据视而不见；其次，15 年前的饼图、条形图及其他简单 图形可视化，现在已经显得落伍，他们远不及即时数据可视化所能为。 医疗过程生产并存储了海量的数据：患者数据、人口数据、疾病数据、资产利用情况数 据和支付数据等 5。在很多方面，整个“大数据”的概念就是从医疗行业开始的。而当前医 疗机构在面对数据时，不仅要理解收集和存储起来的数据，还要将其送到需要的地方。数据 利用在医疗行业将在可持续成本、 医疗服务改善、 运营管理决策支持及预测预防医学等发面 突显价值。数据可视化使医疗行业数据在患者端、医生端及医疗机构端便捷的传达、获取及