医院档案信息化管理是现代医疗管理的重要组成部分，随着信息技术的不断进步，特别是数据仓库和数据挖掘技术的应用，医院档案信息化管理的效率和水平得到了显著提升。在本文中，边荣云探讨了基于数据仓库技术的医院档案信息化管理，并提出了构建联机分析处理（OLAP）系统的解决方案。
边荣云指出了当前医院档案管理信息化面临的挑战。由于医疗信息数据量的迅速膨胀，传统数据库和信息系统已经难以满足分析型应用的需求，导致了“数据爆炸，知识贫乏”的现象。因此，传统的数据仓库出现了分析型应用上的缺陷，无法有效地从海量数据中提取有用信息。
为解决这一问题，数据仓库技术应运而生。数据仓库可以有效整合来自不同源的数据，从而为数据挖掘提供统一的视图。在进行数据挖掘之前，必须对数据进行预处理，包括数据清洗、数据集成和数据转换等步骤，以确保数据的质量。数据清洗是去除不一致数据、纠正错误和消除偏倚噪声数据的过程，而数据集成则是将来自不同源的数据集合并在一起。
在具体实施上，边荣云详细探讨了医院决策支持系统中疾病转归统计分析数据仓库的设计方法和过程。通过构建OLAP系统，选取与数据分析需求相关的主题，并设计多维数据模型。利用MDX多维查询语言，可以完成对疾病转归统计数据的分析。同时，结合决策树进行深度数据挖掘，可以帮助识别影响疾病转归的各种因素，从而为医院的高效管理和决策提供支持。
OLAP是一种将大量数据转换为有用信息的技术，它通过多维数据分析技术为用户提供数据分析能力。MDX是专门用于多维数据模型查询和操纵的语言，它允许用户在多维数据集中进行复杂的查询。
决策树是一种重要的数据挖掘方法，它通过图形化的决策路径形式来表达决策过程。决策树能够揭示变量之间的关系，并用于预测或分类问题。
通过对医院档案信息化管理的研究，本文强调了数据仓库和数据挖掘技术在医疗行业中的应用潜力。医院档案信息化不仅能够提升医疗质量，提高医院的管理水平，还能为医院的教学和科研提供丰富基础资料。医院管理由经验管理向信息化管理转变，能够实现数据录入、查询、统计等工作的高效化，从而有效支持医院管理工作，提高医院的工作效率、质量和服务水平。
作者边荣云的工作不仅为医院档案信息化管理提供了理论和技术支持，也为其他医疗机构在信息化建设过程中提供了宝贵经验。随着数据仓库和数据挖掘技术的不断发展，我们有理由相信，未来医院档案信息化管理将更加智能化、高效化，为医疗服务提供更加有力的支持。
