主觀導(dǎo)向多維分析系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn).pdf

1、信息技術(shù)的發(fā)展使許多醫(yī)院、社區(qū)醫(yī)療機(jī)構(gòu)、醫(yī)療研究機(jī)構(gòu)或企業(yè)中產(chǎn)生著大量的臨床數(shù)據(jù)、病例資料、病歷檔案等健康數(shù)據(jù)。在這些包含了時間、空間信息的多維健康數(shù)據(jù)中蘊(yùn)藏著巨大的醫(yī)學(xué)信息。醫(yī)學(xué)研究人員和計算機(jī)專家需要對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)聚類、分類和回歸分析等，通過從海量數(shù)據(jù)中提取相關(guān)的有用信息，幫助醫(yī)療研究機(jī)構(gòu)進(jìn)行科學(xué)研究，并可為醫(yī)療管理機(jī)構(gòu)提供決策支持。
　　 現(xiàn)有的多維分析工具在分析海量醫(yī)療健康信息方面存在明顯的不足，其主要表現(xiàn)在：雖然多

2、維分析技術(shù)在商業(yè)智能方面的應(yīng)用發(fā)展比較成熟，而在醫(yī)療數(shù)據(jù)方面的研究和應(yīng)用較少。商業(yè)智能多維分析工具的業(yè)務(wù)性很強(qiáng)，一般針對某個特定的業(yè)務(wù)領(lǐng)域固定地建模。如果用已有的商業(yè)工具來分析醫(yī)療數(shù)據(jù)，不能發(fā)現(xiàn)哪些數(shù)據(jù)是在醫(yī)學(xué)上有真正價值的。現(xiàn)有醫(yī)療多維分析工具還處于研究階段，即使有些相關(guān)工具，這些工具大多只能處理相對靜態(tài)的數(shù)據(jù)，且樣本集范圍一般在數(shù)千個樣本以內(nèi)，而醫(yī)療健康數(shù)據(jù)是動態(tài)地海量分布的。
　　 為彌補(bǔ)商用多維分析工具這些缺陷，針對醫(yī)療

3、健康數(shù)據(jù)的特點，論文在深入研究多維分析相關(guān)技術(shù)的基礎(chǔ)上，綜合運用數(shù)據(jù)倉庫、在線分析處理(Online Analysis Process，OLAP）以及多維分析可視化技術(shù)，以電子健康檔案為依托，開發(fā)了主觀導(dǎo)向多維分析系統(tǒng)。該系統(tǒng)可根據(jù)用戶選擇，動態(tài)地構(gòu)建臨時多維數(shù)據(jù)集，使用戶不僅可以結(jié)合自己的醫(yī)學(xué)知識有針對性地對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行建模分析，而且可以從大量數(shù)據(jù)中只抽取自己感興趣的數(shù)據(jù)區(qū)域進(jìn)行有針對性的分析，可大大提高數(shù)據(jù)處理的效率。