数据仓库驱动的医疗决策支持系统实证研究

本篇硕士学位论文主要探讨了基于数据仓库的医疗决策支持系统的研究。随着数据库技术和信息系统的发展，医疗信息系统的可用数据量剧增，但如何有效地处理和利用这些庞杂的数据以支持医院的决策成为关键问题。论文首先介绍了决策支持系统(DSS)和数据仓库(DW)的基础理论，强调了数据挖掘在提取有价值信息中的重要作用。 研究者秦琛，专业为软件工程，在导师李德昌教授的指导下，针对某医院的实际需求，设计了一套面向对象的方法来构建模型库。该模型库的构建过程包括两个核心环节： 1. 数据仓库设计：论文详细阐述了医疗数据仓库的概念模型和逻辑模型设计，通过这些设计，将海量的医疗数据转化为多维度的数据集，为后续分析提供了基础数据。 2. 模型库实现：构建了模型类，通过这个类，实现了模型库的结构化和组织，使得数据可以被方便地管理和操作。 接着，作者运用关联规则技术对医院的现有数据进行了深入挖掘。通过对疾病数据的分析，识别出潜在的关联性和规律，这些发现有助于医院管理层做出更为准确的决策，提升医院的管理水平。 论文的研究成果不仅关注数据的存储和管理，更侧重于通过数据挖掘技术提取出对医院运营具有实际意义的知识，从而为医疗决策支持提供了有力工具。论文的完成时间跨度为2004年11月至2005年8月，作者在吉林大学计算机学院，研究方向为应用与系统结构，旨在在职攻读软件工程硕士学位。 整个研究过程严谨且实用，表明了在大数据时代背景下，数据仓库技术在医疗领域的决策支持系统中扮演的重要角色，对于推动医疗机构的数据驱动决策有着积极的实践价值。同时，这篇论文也为其他医疗决策支持系统的研发提供了理论依据和实践经验参考。