InterSystems Healthshare +DeepSee. Hospitalization queue
•
1 gefällt mir•706 views
InterSystems Healthshare +DeepSee. BI solution for hospitalization queue monitoring Krasnoyarsk Region InterSystems Healthshare +DeepSee. BI решение для мониторинга очереди госпитализации на примере Красноярского Крас
Empfohlen
Empfohlen
Weitere ähnliche Inhalte
Andere mochten auch
Andere mochten auch (13)
Ähnlich wie InterSystems Healthshare +DeepSee. Hospitalization queue
Ähnlich wie InterSystems Healthshare +DeepSee. Hospitalization queue (20)
Mehr von InterSystems
Mehr von InterSystems (20)
InterSystems Healthshare +DeepSee. Hospitalization queue
- 1. HealthShare и DeepSee. ЕИР "Очередь на госпитализацию” КК Владимир Прушковский – Инженер-консультант
- 2. • Описание задачи • Процесс создания решения • Результаты • Демонстрация План
- 3. • Мониторинг доступности стационарной медицинской помощи • Формирование очереди направлений на госпитализацию • Мониторинг выполнения программы государственных гарантий в части стационарной помощи • Предоставление отчетности для страховых компаний и организаторов здравоохранения. • Осуществление выбора медицинской организации для госпитализации • Создание основы для построения комплексной системы управления плановой госпитализацией в крае Описание задачи
- 4. • Поставленная задача • Оперативная информация (OLTP): – МИС в ~170 ЛПУ в крае – ИС внутри ТФОМС КК • Справочная информация – Cправочники ЕСВС КК Что есть на входе?
- 5. Классическая модель OLTP ETL DWH Build Analysis Metadata Dashboards OLAP DataMart OLTP OLTP
- 7. • От стационаров – Случаи госпитализации – Текущее состояние коечного фонда • От поликлиник – Выписанные направления • От ТФОМС – Запланированное число случаев госпитализации – Ежемесячные данные по оказанной помощи • Справочники – Данные по МО, СМО и т.д. действующим в крае Шаг 1: Входящие данные
- 8. • По умолчанию: нормализованные до определенной степени данные • Создание дополнительных сущностей, если необходимо • Инструменты автоматизации Enterprise Architect – Конвертер в xml для Cache • Пакет со справочниками ЕСВС Шаг 2: Модель данных
- 9. • От больниц – данные в формате XML – согласованные XSD схемы – через обмен файлами – через SOAP вебсервисы • От ТФОМС – данные в формате XML – через обмен файлами – через JDBC извлечение данных их Oracle • Из справочников – HTTP – Парсер DBF файлов Шаг 3: Способы интеграции
- 10. • От больниц – данные в формате XML – согласованные XSD схемы – через обмен файлами – через SOAP вебсервисы • От ТФОМС – данные в формате XML – через обмен файлами – через JDBC извлечение данных их Oracle • Из справочников – HTTP – Парсер DBF файлов Шаг 3: Способы интеграции
- 11. Шаг 4: ETL и преобразование данных SOAP JDBC HTTP Oracle Реестры ОМС XML Поликлиники XML Стационары Справочники ЕСВС DBF Файлы XML ТФОМС План Бизнес - процессы Ensemble Преобразование Преобразования данных Ensemble Получение Модель данных DWH Загрузка
- 12. • Основной поток входящих данных от МО – Прием как файл или как SOAP запрос – Валидация входящих данных по схеме XSD – Преобразования Data Transformavons – Преобразования Бизнес-‐Процесс – Отработка логики (Transform) связывание, обновление и т.д. – Сохранение данных новой модели • Плановые показатели и реестры – аналогично • Справочники ЕСВС – Получение по HTTP – DBF парсер • Реестры ОМС – JDBC коннектор Шаг 4: ETL и преобразование данных
- 13. Шаг 5: Аналитические модели
- 14. • DeepSee Architect • Определение таблиц фактов • Создание кубов – Показатели – Измерения – Уровни – Списки исходных данных • Предметные области – Data Mart – Составные кубы Шаг 5: Аналитические модели
- 15. Шаг 5: Аналитические модели
- 16. • Построение кубов • Синхронизация кубов • Заполнение данных по требованию (%InjectFact) • CubeManager – план обновления данных Шаг 5: Аналитические модели
- 17. • DeepSee Analyzer • MDX запросы к многомерным данным – SELECT NON EMPTY NONEMPTYCROSSJOIN([dateRefuse]. [H1].[year].Members,[dateRefuse].[H1]. [month].Members) ON 0,NON EMPTY [HospitalDepProfile].[H1].[HospitalId].Members ON 1 FROM [RefuseCube] %FILTER [IsOMS].[H1]. [IsOMS].&[ОМС] %FILTER [Measures].[%COUNT] • Сводные таблицы Pivot Table • Списки детальных данных Шаг 6: Анализ
- 18. Шаг 6: Анализ
- 19. • Портал пользователя DeepSee • Дэшборды • Виджеты • Сводные таблицы • Графики и диаграммы Шаг 7: Отображение
- 21. • ~ 200 МИС в ЛПУ края • 8 форматов передаваемых данных • 4 канала получения данных: SOAP, файлы, JDBC, HTTP • 4 процесса преобразования данных • 75 хранимых классов модели данных • 20 аналитических кубов • 80 сохраненных запросов pivot tables • 50 аналитических панелей dashboards • Отчетность в XLS Результат
- 22. ЕИР Очередь на госпитализацию КК МИС 2 (Стационары) МИС 1 (Поликлиники) Направления на госпитализацию Госпитализации и коечный фонд Интеграционная шина Региональные справочники Аналитическое многомерное хранилище Пользователи СМО Пользователи ТФОМС Пользователи ЛПУ Аналитические формы Отчеты Мониторинг Краевые реестры ОМС Пользователи МЗ КК
- 23. Спасибо! Вопросы? Прушковский Владимир тел. +79262126187 email vladimir.prushkovskiy@intersystems.com