惠州市医疗保险管理信息系统构建

摘要:该文讨论了建立医疗保险数据仓库的方案,并以数据仓库技术为基础,对医疗保险管理信息系统的业务数据库数据进行了集成、转换,并进行规范化和数据建模。

关键词:医疗保险管理信息系统;数据仓库技术;联机分析处理

中图分类号:TP311文献标识码:A 文章编号:1009-3044(2009)35-9897-02

Establishment of Huizhou Medicare Management Information System

JIN Xiao-chen

(Huizhou University, Huizhou 516001,China)

Abstract: This paper describs the establishment of Medicare data warehouse program, and integrates data, convers, uniformizes data structures and norms, data modeling, which bases ondata warehouse technology and on the medical system"s operational database.

Key words: medicare management information system; data warehouse technology; online analysis processing

我国城镇职工医疗保险实行社会统筹和个人帐户相结合的制度,基本医疗保险金由个人帐户和统筹基金构成。参保人要进行参保,必须先将个人及其单位的信息登记到医保中心,医保中心为其作医保IC卡,参保人到委托银行缴纳医保费,医保中心为其建立医保个人账户,完成以上步骤后,参保人才可以到定点医院或定点药店进行就诊或消费。医疗保险业务在管理方、服务方、消费方三者之间联合发生,管理信息系统既应完成各方面业务信息管理,还应实现它们之间高效的信息传递和信息共享应用管理。由此可见,投保范围之广、人员之多、信息量之大、计算之复杂,必须建立基于数据仓库技术的医疗保险管理信息系统(简称医保系统),才能保障医保改革制度的良好运转和科学的管理。惠州市政府在2008年的上半年开始进行该市医保系统的开发。同年底该系统正式投入使用。

1 数据仓库

数据仓库是面向主题的、整合的、反映历史变化的、相对稳定的数据集合,用以对管理决策的支持[1]。数据仓库技术是一种分布式异构数据库集成技术,需要进行大量的即席查询来提供决策支持。建立过程如下:首先,对不同信息源的数据进行提取、转换和过滤,再根据预先设计好的统一数据模式进行集成,并装载到一个中心数据库中,这样就将原来对多个数据源的复杂查询访问转化成对统一模式下的数据库的简单即席查询访问。医保系统充分利用了数据仓库的先进技术及联机分析处理机制,首先将从医疗保险系统中的多个数据源(各药店、各定点医院、银行帐户等)采集数据并将其转化成关系型Oracle数据文件,然后通过前端工具BO进行灵活的查询、分析、钻取和报表,对数据进行多维动态查询和分析。

2 医保系统构架与建模

2.1 系统构架

医保系统包含以下部件:

源数据——从医疗保险管理信息系统的关系数据库(本系统主要为Oracle数据库)中自动采集的医保数据。

仓库管理——对来自各个医保业务系统的源数据进行抽取、校验、转换、过滤和装载,再依据决策主题来进行数据建模、使用源数据存储数据模型、定义数据结构,对数据的安全、维护、备份、恢复等工作进行管理。

分析工具——包括数据分析工具、可视化工具等。其中数据分析工具用于从源数据中按决策要求的主题形成当前基本数据层,再按综合决策要求形成轻度和高度决策数据层;可视化工具用于可视化地表示分析数据和结果数据。

数据仓库——医疗保险的数据分为当前数据、历史数据和经过计算而得到的综合数据三大部分,各个部门均按多个决策主题形成多维的数据组织形式。

2.2 系统逻辑建模

逻辑建模是数据仓库实施中的重要的环节,因为它对系统的物理实施有着重要的指导作用。目前较常用的建模方法是星形模式(Star-Schema),在对医疗保险数据仓库进行建模时,我们就采用星形模式。

星型模式是一种多维的数据关系,由事实表及所关联的一组维表构成。事实表存储业务事实信息,具有多个维度,每一个维度通过外键对应于一个维表,维表中包含有相关维度的描述信息[2]。

星形模型如表1所示,中间表示基金支出情况(事实表),四周表示的是与之相关联的维的信息(个人帐号、单位、药品、支出),每个维表有自己的属性,维表和事实通过维关键字相关联。事实表是星形模型的核心。它存储着真实数据并按维进行查询。

使用星形模型(Star Model)的主要原因是可提高查询的性能及方便用户安排不同的查询。由于主要数据都放在庞大的事实表中,所以只要扫描事实表就可进行查询,而不必把多个庞大的表联系起来;同时由于维表一般都很小,甚至可以放在高速缓存中,与事实表作连接时其速度较快。另一方面,对于非计算机专业的用户来说,星形模型较直观,通过分析星形模型,很容易组合出各种查询[3]。例如通过个人帐户和医疗费用两个维,可分析出参保人的支出情况,便于管理部门及时调整基金比例进而保证基金收支平衡。

3 综合信息联想查询

对影响医疗保险系统运行状况的因素进行查询分析,构成了医保综合信息联合查询功能,有助于系统管理者以及有关领导作出分析和预测。联想是指在查询某一方面信息时,为了更深入地思考,需要查询其他方面相关的信息,如图2所示。

在医保信息联想查询中以下几种方式最为常用:

医保基金信息联想分析——除直接分析分类基金的组成和总额外,还可联想查询不同参保单位按其企业性质分类汇总,按其所属行业分类汇总,最终得出基金总额按企业性质的构成和基金总额分行业的构成,这对分析本市、本地区医保开展情况和发展思路大有裨益[4]。

医保开支信息联想分析——除直接分析开支按基金分类情况外可联想分析支出按疾病的分析、年龄的分布、按行业的分布和按企业性质的分布等情况。

基金盈亏情况联想分析——由盈亏结果总数得到总收入增长情况和总支出组成情况,由收入增长情况联想到医保基金分类组成及增减变化和变化原因,由支出组成联想到医疗费用消耗及组成,联想到不同药店、医院提取医疗费用情况。分析如何改变基金比例或者基金组成以及改变后又会发生什么结果。

4系统整体规划

1)系统可实现的功能:

① 建立面向医疗保险管理信息系统的数据仓库,包括数据采集、从操作型数据库到数据仓库的抽取转换功能;

② 建立基于数据仓库的应用系统,实现报表的多功能组合查询、分析和钻取等功能。

2)数据分析:该系统可完成医疗保险系统数据的采集、加工和分析,数据主要来自终端征收系统。指标主要包括基金征收细目、基金缴费记录、个人基本情况、个人费用缴纳情况、单位基本信息、单位费用缴纳情况等,每个指标又可按要求分时段指标,如月指标、年指标、累计指标,系统中的指标数据主要是经过科学地计算后所得到的数据。

3)系统结构:医疗保险系统主要由一个操作型数据库系统、一个数据仓库系统及基于数据仓库的OLAP系统组成,用以处理各种缴费业务,进而提供较强大的查询、分析功能。

4)系统的物理结构:系统利用三层C/S机构实现。数据从各定点医院计算机中心的业务数据库传到同一个地点或上级部门的数据仓库里。OLAPServer和WebServer从数据仓库中抽取数据,供客户端使用,各单位部门相关人员利用PC机上的分析软件,通过部门局域网访问数据仓库上的数据。

5)系统实现方案:该系统利用Oracle数据库系统建立数据仓库。采用业务对象(Business Object,BO),PowerBuilder等工具开发应用程序。使用开放数据库互连(Open Database Connectivity,ODBC)进行数据连接,并通过运用OLAPServer所提供的功能,使数据访问尽可能本地化,来提高系统响应速度。

5 结束语

惠州市医保系统在一年多的使用中,也存在一些小问题,正进行着不断的改进和完善。从用户的反馈意见来看,系统还是取得比较满意的效果,各项指标基本满足设计要求。由于该系统的正常运行,新的医保制度才得以真正的运作,并取得良好的社会效益。

参考文献:

[1] Inmon W H.数据仓库[M].王志海,译.北京:机械工业出版社,2006.

[2] 王丽珍,周丽华,陈红梅,等.数据仓库与数据挖掘原理及应用[M].北京:科学出版社,2005.

[3] 张玉芳,熊忠阳.数据仓库数据模型的设计[J].计算机应用,1999(9):12-14.

[4] 孙小健,仇德成.基于数据仓库的医疗保险决策支持系统设计与实现[J].甘肃科技,2007(3):56-58.

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