HIS构架及基于HIS的数据挖掘.pdf

摘 要
信息系统作为当代企业提升自身经济与管理效益的有效工具，已经渗透到当
前各行业中来。在我国，业已开始的各大中型医院信息化技术已经有不少技术和
产品沉积——HIS（Hospital Information System）。本文从当前 HIS 在我国的发展
现状谈起，根据医院业务需求，重点分析构建 HIS 中所涉及医疗护理模块的部分
业务与功能。描述了患者就诊流程在 HIS 中的体现。并提出了构建门诊收费、门
诊医生站，住院登记、住院护士站，住院医生站，系统管理等几个必要模块的功
能分布与结构设计，以及部分关键数据表的设计。并考虑到软件在实施期间的方
便性，提出了 shell 语句编写的数据初始化等方法。
数据挖掘技术一般是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量数据
中挖掘用户感兴趣的知识，运用统计学、人工智能、机器学习、数据库技术等方
法研究数据的模型和结构，发现有价值的关系或知识，从而为企业提供决策支持
的依据与参考。
本论文在第二部分首先就数据挖掘技术当前的发展现状做了阐述，对数据挖
掘中常用的方法与任务分别作了描述，同时也阐述了一个数据挖掘的简单过程与
注意要点，并重点介绍了数据挖掘中的关联规则和关联规则的典型算法 Apriori，
并分析了 Apriori 算法的缺陷，提出了解决方案。另外，本文也介绍了聚类分析及
其常用的 k-means 算法的挖掘方法。论文还详细描述了与特点。
HIS 作为我国部分大医院已经成功运用的系统，已经积累了大量的数据。这
其中的部分数据随着病人出院，或者成为静态的死数据，或者干脆被定期清除。
蕴含于这些数据中的宝贵知识与历史经验在我国大部分医院当中，没有被开采出
来。本文的第二部分就是从当前 HIS 的数据出发，试图通过 Apriori 算法来挖掘
其中某些病人所患病症之间以及与年龄段，性别之间的各种关联规则，通过
k-means 算法挖掘住院费用与病症之间的关系。最终挖掘结果也能从某些方面给
医院决策层提供较有说服的参考。

图 23 表 1 参 36
关键词：HIS；数据库；数据挖掘；关联规则；apriori；聚类分析
分类号：（ ; ）
Abstract
Management-information-system acts as a useful tool to increase the economic
and management efficiency for companies , and it has been penetrated wildly in most
of contemporary industries. In our country, informationization technology has been
already begun in the large and medium-sized hospitals, it has deposited many
technologies and products - HIS (Hospital Information System). The article describes
the current development of HIS in China, focuses on how to build HIS, especially
involves in the business and functions for the health-care modules, describes how the
patients realize the flow of being treated in HIS, and puts forward to build function
distribution and structure design for some modules which are necessary for HIS, such
as out-patient fees, Doctor-station for outpatient, patient registration, nursing station
for inpatient, admit