利用数据挖掘技术实现LIS数据共享的设计实践.pdf

本文介绍了数据挖掘技术在医院实验室信息管理系统（LIS）中的应用实践，旨在通过对LIS数据的深度分析，实现数据共享，并通过Web或手机APP的方式向用户展示诊断结果，构建一个以“智慧医疗”为理念的数据共享平台。在当前医疗信息化的大背景下，医院检验科的工作量越来越大，对数据分析的需求越来越迫切。本文中提到的数据挖掘技术的应用能够极大地优化医院检验流程，提高医疗服务的效率和患者体验。 文章指出传统LIS系统主要服务于医生，而对患者的服务设计不足。LIS系统虽然实现了从纸质化验单到电子化数据的转变，但对患者检验过程的优化并不明显。随着“智慧医疗”概念的提出，患者体验成为医疗信息系统设计的核心，LIS系统未来的发展需要更加注重患者的体验设计。 文章强调，LIS检验数据是医疗信息中极为重要的组成部分，其在电子健康档案和区域医疗信息中的应用前景广阔。实现这一目标的关键技术问题是：如何对LIS的数据进行精细加工和智能分析，以及如何以最简单易懂的Web方式呈现给患者。 在系统需求分析中，文章提出了医院检验工作量增大的问题。随着国民健康意识的提升和医保政策的改革，医院的门诊量急剧上升，使得检验科等辅助科室压力倍增。医生需要在超负荷工作的同时保证确诊率，而患者也面临漫长的排队等待和繁琐的看病流程。 文章还提到，计算机技术的发展使得很多原本由医生完成的工作可以被计算机取代。根据检验结果进行诊断虽复杂，但计算机通过算法和模型能辅助医生进行诊断决策。数据挖掘技术的引入，使得计算机能够在海量的检验数据中找出有用的信息，辅助医生作出更加准确的诊断。 作者指出，通过对LIS数据的深度挖掘和分析，可以为医生提供辅助判断的工具，同时也能够为患者提供图形化的诊断结果，帮助他们更容易理解自己的身体指标。这样的数据共享平台，能够大大减少患者的排队等待和就诊时间，减轻医生的门诊工作压力，提高整个医疗服务的效率。 文章中还提到了相关的研究和开发实践，包括使用数据挖掘技术进行大数据分析的详细案例，以及如何利用各种分析技术（如分类、聚类、关联规则挖掘等）对LIS数据进行处理，提炼有价值的信息，帮助医生和患者更好地利用检验数据。 文章中提到系统经过半年的调试运行，已经取得了一定的成效，具体表现在患者就诊流程的优化、患者等候时间的缩短以及医生工作负担的减轻。此外，该系统还为医学专家提供了检验数据查询分析的工具，促进了医学研究的发展。 文章中提到的知识点涵盖了数据挖掘技术在LIS中的应用，如何处理和分析大量检验数据，以及如何通过Web和移动应用向患者和医生提供服务。同时，还提到了通过智能分析技术提高医疗服务质量和效率的实践案例和经验。这些内容对于理解数据挖掘在医疗信息化中的应用以及实现“智慧医疗”的目标具有重要的参考价值。