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系統識別號 U0002-0307201113233200
中文論文名稱 自動化資料比對法應用在醫學中心放射免疫資料之分析檢測
英文論文名稱 Application of Automatic Data Matching Method in Assessing the Radioimmunoassay Data in a Medical Center
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中) 全球華商經營管理數位學習碩士在職專班
系所名稱(英) E-Learning Executive Master's Program of Business Administration (EMBA) in Global Chinese Management
學年度 99
學期 2
出版年 100
研究生中文姓名 邱彗株
研究生英文姓名 Hui-Chu Chiou
學號 798670344
學位類別 碩士
語文別 中文
口試日期 2011-06-02
論文頁數 62頁
口試委員 指導教授-王居卿
共同指導教授-何錦堂
委員-楊欣哲
委員-吳錦波
委員-王居卿
中文關鍵字 資料比對  放射免疫分析  實驗室資訊系統  科室報到系統 
英文關鍵字 Data Matching  Radioimmunoassay  Laboratory Information System  Departmental Registration System 
學科別分類
中文摘要 本研究的宗旨在探討醫學中心實驗室資訊系統(Laboratory
Information System, LIS) 與醫院資訊系統(Hospital Information System, HIS)子系統之一的科室報到系統(Departmental Registration System, DRS)之間所存在的資料品質問題。本研究從有關LIS、HIS 與DRS 等系統間的介面、資料品質問題以及解決資料品質問題的方法的文獻探討開始著手。在本研究中我們使用EXCEL 軟體之Microsoft Visual Basic 的環境下所撰寫的分析程式來整合LIS 與DRS 間資料異質化問題並且進行自動化的資料比對。該分析程式每次可以在30 秒的時間內自動比對LIS 與DRS 各300 筆資料,其中每一筆資料包括了姓名、病歷號、檢查流水號、以及平均約3 個醫另品項的資料。除了自動比對之外,並且可以自動將問題資料整理成EXCEL 表格資料以供後續分析與校正。
根據本研究範例所顯示,醫院LIS 與DRS 兩個不同系統之間存在著資料異質性的問題,該問題使得人工比對既困難又容易出錯,也使得自動化的資料比對無法進行。透過兩系統的資料格式(包括檢查流水號與醫令名稱)的統一, 本研究所提出的方法析解決了資料異質性的問題。
透過自動化的資料比對,我們可以找出LIS 與DRS 各自資料的重複(包括病歷號、檢查流水號與檢查品項等)、LIS 與DRS 資料的不一致(包括姓名、檢查流水號、檢查品項)。自動化的資料比對可以及時的偵測資料品質的問題,進而避免後續健保申報不實、成本浪費與醫療品質等問題。就管理的角度而言,自動化的資料比對法提供管理階層一個快速、即時、準確的資料品質問題偵測工具,彌補兩個不同系統因為資料異質性所潛藏的資料品質問題。
英文摘要 The aim of this study is to investigate the data quality problems existing in the Laboratory Information System (LIS) and the Departmental Registration System (DRS), which is one of the subsystem of the Hospital Information System (HIS).We start from literature review regarding the interfaces among LIS, HIS and DRS, data quality problems, and solutions to solve data quality problems. We use a customized analysis tool, which is developed in-house using Microsoft Visual Basic on the platform of EXCEL software, to solve the data heterogeneity between LIS and DRS and to perform data matching automatically. By using this tool, we are able to perform data matching between LIS and DRS at a rate of 300 groups of data within 30 seconds, with each group of data comprising patient name, history number, accessing number, and an average of 3 medical items. Besides, the tool also provides automatic summarization of the detected data errors on an independent
EXCEL data sheet.
According to our study case, we found data heterogeneity between LIS and DRS, making manual data matching difficult and erroneous and automatic data matching impossible. Our data analysis tool integrated the heterogeneous data into uniform data to allow automatic data matching, which was proven capable to detect intra-system data repeatability and inter-system data inconsistency.
Automatic data matching provides in-time detection of data quality problems, avoids health insurance declaration problems, cost waste problems, and medical care quality problems, etc. From the viewpoint of management, automatic data matching provides the administrator a rapid, in-time, accurate tool for detecting data quality problem, making up the data quality problem hiding behind the data heterogeneity between different systems.
論文目次 第一章 緒論………………………………………………………………1
第一節 研究背景與動機…………………………………………………1
第二節 研究目的…………………………………………………………5
第三節 研究流程…………………………………………………………7
第四節 論文結構…………………………………………………………8
第二章 文獻探討…………………………………………………………9
第一節 實驗室資訊系統 (LIS)…………………………………………9
第二節 醫院資訊系統(HIS)……………………………………………13
第三節 LIS、HIS 與DRS 介面之相關性………………………………18
第四節 LIS與DRS資料品質問題……………………………………… 19
第五節 資料品質問題偵測的方法…………………………………… 21
第三章 研究設計……………………………………………………… 24
第一節 資料收集……………………………………………………… 24
第二節 資料分析流程………………………………………………… 26
第四章 資料分析與結果……………………………………………… 29
第一節 資料分析……………………………………………………… 29
第二節 比對結果與分析……………………………………………… 47
第三節 討論…………………………………………………………… 49
第五章 結論與建議…………………………………………………… 52
第一節 結論…………………………………………………………… 52
第二節 管理意涵……………………………………………………… 54
第三節 研究限制……………………………………………………… 55
第四節 建議…………………………………………………………… 56
參考文獻 ……………………………………………………………… 58
一、中文部分……………………………………………………………58
二、英文部分……………………………………………………………60
三、網站…………………………………………………………………62

表次
表2-1 HIS 各子系統與次子系統………………………………………15
表3-1 RIA 檢查人數與品項數目………………………………………24
表3-2 LIS 與DRS 兩系統醫令名稱之統一……………………………28
表4-1 分析結果…………………………………………………………47

圖次
圖2-1 HIS-LIS 示意圖…………………………………………………10
圖2-2 LIS 導入介面圖…………………………………………………10
圖2-3 國內某醫學中心HIS、LIS 與DRS 介面示意圖……………… 18
圖3-1 國內某醫學中心RIA 的檢查流程圖……………………………25
圖3-2 本研究的流程圖…………………………………………………27
圖4-1 LIS 與DRS 之RIA 檢查資料日報表……………………………29
圖4-2 資料備份…………………………………………………………30
圖4-3 多餘資料之刪除…………………………………………………31
圖4-4 資料存放格式之標準化…………………………………………32
圖4-5 DRS 資料排序(sheet2)…………………………………………33
圖4-6 LIS 資料排序(sheet1)…………………………………………34
圖4-7 LIS 檢查流水號字串長度的統一………………………………35
圖4-8 DRS 檢查流水號字串長度的統一………………………………35
圖4-9 LIS 與DRS 品項名稱與區隔符號的不一致……………………36
圖4-10 LIS 與DRS 的品項名稱與區隔符號之統一…………………37
圖4-11 LIS 資料比對結果儲存空間的插入…………………………38
圖4-12 DRS 資料比對結果儲存空間的插入…………………………39
圖4-13 資料剖析流程…………………………………………………40
圖4-14 LIS 品項分割前、後的資料型態……………………………41
圖4-15 DRS 品項分割前、後的資料型態……………………………41
圖4-16 資料整理之自動篩選功能……………………………………44
圖4-17 以自動篩選功能篩選出各項有問題的資料…………………45
圖4-18 自動化的資料問題整理總表…………………………………46
圖4-19 原因分析與除錯………………………………………………48
圖4-20 LIS 與DRS 資料錯誤可能衍生之後續問題…………………50
圖5-1 資料比對為LIS 與DRS 介面的橋樑………………………… 53
參考文獻 一、中文部分
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論文使用權限
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