混合模型在医疗卫生信息数据仓库中的应用研究

"这篇2001年的论文探讨了医疗卫生信息数据仓库的构建，包括模型设计、总体架构、数据装载过程以及联机分析应用。作者陈华英、李京和ff成工研究了如何利用数据仓库技术来整合、处理和分析医疗领域的大量信息，旨在支持决策制定和卫生管理。他们提出了一种混合模型，结合了多维数据库（MOLAP）和关系数据库（ROLAP）的优势，以适应不同类型的医疗数据存储和分析需求。" 在医疗卫生信息数据仓库的研究中，作者关注的关键点包括： 1. **数据仓库模型**：论文提到了两种主要的数据仓库建模方法——基于关系数据库的ROLAP和基于多维数据库的MOLAP。ROLAP以二维关系表为基础，通过维表和事实表来表达多维数据，适合处理复杂查询和灵活的数据定义；而MOLAP则直接以多维结构存储数据，提供高效的查询和数据分析，但可能牺牲一定的灵活性。作者提出采用混合模型，结合两者优势，用关系数据库处理历史和非数值数据，多维数据库用于存储实时和统计数据。 2. **总体框架**：医疗卫生信息数据仓库的构建需要一个整体的架构来确保数据的有效集成。这通常涉及到数据采集、清洗、转换和加载（ETL过程），以及数据的组织和存储，以便于联机分析处理（OLAP）。论文中的混合模型旨在优化这些步骤，提高系统的性能和效率。 3. **数据装载**：数据装载是数据仓库建设的重要环节，它涉及从不同来源收集数据，然后进行预处理，包括数据清洗、消除重复、填充缺失值等，以确保数据质量。 4. **联机分析**：在医疗卫生领域，联机分析处理允许快速、深入地分析大量数据，发现潜在的模式和趋势，这对于公共卫生政策的制定和疾病预防至关重要。论文中提到的数据仓库设计考虑了这一功能，能够生成统计报表并支持决策支持。 5. **技术平台**：四川省卫生厅的数据仓库采用了Windows 9x系列平台，开发工具选择PowerBuilder 6.5，这是当时常见的企业级开发工具，适合构建复杂的数据库应用程序。 这篇论文对医疗卫生信息数据仓库的构建进行了全面的研究，探讨了如何利用数据仓库技术改进医疗卫生信息的管理和分析，以提升公共卫生服务的质量和效率。这种研究对于理解和改进当前医疗信息化系统具有重要的理论与实践价值。