数据仓库与数据挖掘：医院信息系统的决策支持工具

本文深入探讨了数据仓库与数据挖掘在现代信息技术背景下的融合及其在医院信息系统中的实际应用。数据仓库作为一个关键的信息基础设施，通过存储、管理和提供历史和当前数据，支持企业的决策制定过程。其主要特征包括集成性、面向主题、稳定性以及易于获取，使得海量数据得以有序管理。 数据挖掘则是从这些大量结构化和非结构化数据中发现有价值的知识和模式的过程。它涉及到数据预处理、选择合适的算法进行模式识别，以及结果解释和验证等步骤。数据挖掘可以分为描述性、预测性和规约性挖掘，分别用于描述数据的现状、预测未来趋势和概括数据特性。 在医院信息系统中，数据挖掘技术发挥着重要作用。例如，通过对病人费用构成的分析，可以揭示医疗费用的分布规律，帮助管理者优化收费策略；同期费用对比分析可以帮助医院识别异常行为，提高成本控制效率；病人结构分析则有助于了解患者群体的特点，为个性化医疗服务提供依据；病人流动情况分析有助于医院资源的合理分配；而就诊时间分析则有助于优化医疗服务时间表，提升服务效率。此外，通过成本效益分析，医院能够评估不同决策方案的经济效益，为决策者提供有力的支持。 本文结合具体案例，利用Data Miner这样的数据挖掘工具，展示了如何在医院环境中实施数据仓库和数据挖掘技术，旨在促进医院管理的智能化和科学化。数据仓库与数据挖掘的结合为医院信息系统带来了强大的分析能力，提升了决策的精度和效率，对于推动医疗行业的现代化发展具有重要意义。 关键词：数据仓库、数据挖掘、医院信息系统 通过这篇论文，读者将对数据仓库的基本原理有深入理解，同时了解到数据挖掘在医院管理中的实际应用价值，为相关领域的研究者和实践者提供了有价值的参考框架。随着大数据和人工智能的进一步发展，数据仓库与数据挖掘的结合将持续创新，为医疗行业的未来发展开辟新的可能性。