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医院管理信息系统的建设[关键词]医院，管理信息系统，问题，对策1 我国HIS发展的概况随着信息时代的到来，计算机在各行各业得到越来越广泛的应用，医院同样面临着信息时代的挑战。早在20世纪80年代中后期，我国大中型医院大都装配了中型机或小型机和微机。这些医院或采用中型机、小型机进行集中式信息管理，或采用微机进行分散式信息管理，并按照上级管理部门规定的格式，或自定的格式打印各种统计报表。在医院信息化管理实施过程中，涌现出一大批初期开拓者。他们对医院信息化管理进行了有益的尝试，积累了许多成功经验，开发出了一大批应用软件。在实践中他们认识到了单机应用的局限性。对一个信息源十分分散而共享要求很高的医院系统，单机应用很难发挥出计算机的潜在优势，很难实现“最小录入，最大共享”的系统设计原则。那些采用小型机或中型机的单位往往因为系统维护任务繁重而带来很多负担。20世纪80年代后期，以微机作为服务器的网络技术和网络系统引入中国，网络技术从根本上克服了单机系统的缺点、局限性与不方便性。网络系统使医院内各部门虽然地域分散，却从信息处理角度连成一个整体，从而实现了真正的资源共享。医院信息管理的计算机化、网络化将是建设现代化医院必不可少的条件。各大中型医院采用计算机网络实现医院管理计算机化己成为大势所趋。2 医院信息管理系统产生的效益医院信息管理系统(Hospital Information System HIS)系统的事实，并不能带给医院直接的经济效益，也就是说没有直接的产生，但HIS对医院效益的影响是明显的，主要表现在以下两个方面：提高效率，节约优化人力我们以门诊就诊人群为例，HIS的主要作用就是缩短就医的非医疗时间。一是可以提高各流程间的信息传递效率，二是可避免差错及无价值重复现象的发生。在三级甲等医院中，门诊就医“三长一短”的现象既很普遍，也很难消除。根本原因就在于医疗资源(人力资源和物力资源)的相对缺乏和环节沟通不够通畅。因此，提高各环节的内部工作效率和环节间的信息流通效率就可以有效地改善这种状况。门诊划价收费电脑化是提高门诊管理水平的重要一环，它将门诊划价和收费合并，操作员录入处方，系统自动划价，打印收据，从而减少了病人排队划价次数，缩短了病人就诊时间，并减少了因价格调整而造成的差错。同时，还能堵塞人为造成的收费漏洞，使病人感到放心。加强控制，完善落实制度医院是一个以医疗工作为主体，多种工作、多个环节相互配合、相互影响、相互制约的复杂的机构。医疗管理以及围绕医疗活动这个主体的其他管理，如档案管理、信息管理、制度管理、财务管理、财产物资管理等构成了支撑医院正常运营的基本骨架。HIS系统着重解决的就是围绕医疗活动的财务管理(如划价、收费、结账等)、档案管理(如处方管理、病历医嘱管理等)、制度管理(人员权限管理、退费管理、发药管理等)、信息管理(统计管理、病案管理等)等各种相关管理工作中存在的问题，从而保证各项工作的顺利实施和效率的提高。HMIS系统在管理上主要起着堵“跑、冒、滴、漏”的作用。有人估计，采用手工进行病人费用处理的医院，漏收费大约为10%左右，而且很多漏洞难以调查深入，只能根据相关人员的主观估计进行推测分析。3 HIS建设中的问题HIS可以为医院的管理及其他方面带来很大的效益，但并非任何一所医院采取任何一种HIS管理软件，由任何一个公司实施，让任何人来管理都能达到相同的最佳效果。在现实中，许多医院在实施HIS过程中遇到了种种困难，实施的效果不甚理想。其主要原因有以下几个方面定位不准这包括医院对其管理和适应能力的定位、对其自身需求的定位、对HIS功能范围的定位、对实施效果期望的定位、对实施阶段目标的定位和对HIS长期运行管理模式的定位等等，主要表现在“一步到位”的思想比较严重，以为签完合同就成功一半，医院只管软件使用，以致对HIS给医院管理、运行模式带来的变化(或者说是变化的要求)准备不足，节奏把握不当，没有把握好管理制度调整与落实的关系。商品成熟度、服务规范性不够尽管现在的HIS软件品种繁多，但由于我国医院管理模式多种多样，HIS不可能像ERP软件或财务软件那样即装即用。一些不成熟的软件产品带来的问题常常无法解决。加之服务不规范、工程质量缺乏保证，日常维护的服务难以及时和保证质量等，给医院信息化管理带来难度。

寿险行业数据挖掘应用分析寿险是保险行业的一个重要分支，具有巨大的市场发展空间，因此，随着寿险市场的开放、外资公司的介入，竞争逐步升级，群雄逐鹿已成定局。如何保持自身的核心竞争力，使自己始终立于不败之地，是每个企业必须面对的问题。信息技术的应用无疑是提高企业竞争力的有效手段之一。寿险信息系统经过了多年的发展，已逐步成熟完善，并积累了相当数量的数据资源，为数据挖掘提供了坚实的基础，而通过数据挖掘发现知识，并用于科学决策越来越普遍受到寿险公司的重视。数据挖掘数据挖掘（Data Mining，DM）是指从大量不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、有用的信息和知识的过程。其表现形式为概念（Concepts）、规则(Rules)、模式(Patterns)等形式。目前业内已有很多成熟的数据挖掘方法论，为实际应用提供了理想的指导模型。CRISP-DM（Cross-Industry Standard Process for Data Mining）就是公认的、较有影响的方法论之一。CRISP-DM强调，DM不单是数据的组织或者呈现，也不仅是数据分析和统计建模，而是一个从理解业务需求、寻求解决方案到接受实践检验的完整过程。CRISP-DM将整个挖掘过程分为以下六个阶段：商业理解（Business Understanding），数据理解(Data Understanding)，数据准备(Data Preparation)，建模(Modeling)，评估(Evaluation)和发布(Deployment)。商业理解就是对企业运作、业务流程和行业背景的了解；数据理解是对现有企业应用系统的了解；数据准备就是从企业大量数据中取出一个与要探索问题相关的样板数据子集。建模是根据对业务问题的理解，在数据准备的基础上，选择一种更为实用的挖掘模型，形成挖掘的结论。评估就是在实际中检验挖掘的结论，如果达到了预期的效果，就可将结论发布。在实际项目中，CRISP-DM模型中的数据理解、数据准备、建模、评估并不是单向运作的，而是一个多次反复、多次调整、不断修订完善的过程。行业数据挖掘经过多年的系统运营，寿险公司已积累了相当可观的保单信息、客户信息、交易信息、财务信息等，也出现了超大规模的数据库系统。同时，数据集中为原有业务水平的提升以及新业务的拓展提供了条件，也为数据挖掘提供了丰厚的土壤。根据CRISP-DM模型，数据挖掘首先应该做的是对业务的理解、寻找数据挖掘的目标和问题。这些问题包括：代理人的甄选、欺诈识别以及市场细分等，其中市场细分对企业制定经营战略具有极高的指导意义，它是关系到企业能否生存与发展、企业市场营销战略制定与实现的首要问题。针对寿险经营的特点，我们可以从不同的角度对客户群体进行分类归纳，从而形成各种客户分布统计，作为管理人员决策的依据。从寿险产品入手，分析客户对不同险种的偏好程度，指导代理人进行重点推广，是比较容易实现的挖掘思路。由于国内经济发展状况不同，各省差异较大，因此必须限定在一个经济水平相当的区域进行分析数据的采样。同时，市场波动也是必须要考虑的问题，一个模型从建立到废弃有一个生命周期，周期根据模型的适应性和命中率确定，因此模型需要不断修订。挖掘系统架构挖掘系统包括规则生成子系统和应用评估子系统两个部分。规则生成子系统主要完成根据数据仓库提供的保单历史数据，统计并产生相关规律，并输出相关结果。具体包括数据抽取转换、挖掘数据库建立、建模（其中包括了参数设置）、模型评估、结果发布。发布的对象是高层决策者，同时将模型提交给应用评估子系统.根据效果每月动态生成新的模型。应用评估子系统可以理解为生产系统中的挖掘代理程序，根据生成子系统产生的规则按照一定的策略对保单数据进行非类预测。通过系统的任务计划对生产数据产生评估指标。具体包括核心业务系统数据自动转入数据平台、规则实时评估、评估结果动态显示、实际效果评估。规则评估子系统根据规则进行检测。经过一段时间的检测，可利用规则生成子系统重新学习，获得新的规则，不断地更新规则库，直到规则库稳定。目前比较常用的分析指标有: 险种、交费年期、被保人职业、被保人年收入、被保人年龄段、被保人性别、被保人婚姻状况等。实践中，可结合实际数据状况，对各要素进行适当的取舍，并做不同程度的概括，以形成较为满意的判定树，产生可解释的结论成果。

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