OLAP-куб у медицині: розгорнута структура багатовимірного аналізу в BI-системах

OLAP-куб для медичних даних

Вступ

Для сучасної медицини якісний аналіз великих ,багатовимірних масивів даних є ключем до обґрунтованих рішень на всіх рівнях: від лікуючого лікаря до керівництва закладу. У світі цифрової трансформації, коли хмарні сховища, електронна медична документація та аналітичні платформи стають невід’ємною частиною систем охорони здоров’я, технологія OLAP у складі Business Intelligence (BI) і побудова багатовимірних (гіперкубових) моделей даних дозволяють успішно вирішувати задачі багаторівневого і гнучкого аналізу та на цій основі значно покращувати медичне обслуговування людей, зменшувати кількість летальних випадків у результаті неадекватного лікування.

Онлайнова аналітична обробка (OLAP) — це система, яка забезпечує оперативний доступ до багатопараметричних як до багатовимірних відомостей про медичну сферу та побудову зрозумілих звітів для різних стейкхолдерів у медицині. Стейкхолдер (англ. stakeholder) — це фізична або юридична особа, яка має інтерес, права або частку в організації чи проекті, а отже, може впливати на нього або залежить від нього. Особливо актуально це для BI-систем, де ключовим завданням є виявлення важливої інформації у багатовимірному потоці сирих даних, його ефективна структуризація, що забезпечує можливість деталізації й консолідації з урахуванням таких вимірів, як час, локація, категорія пацієнта, тип процедури та інше. Саме тому інфографіка OLAP-куба для медичної сфери є наочним і практичним інструментом як для розробників BI-рішень, так і для керівників та аналітиків закладів охорони здоров`я (ЗОЗ).

Далі розглянемо структуру і логіку побудови багатовимірної моделі OLAP-куба, типові міри та виміри для медичних даних, з прикладами ієрархій, а також наведемо зрозумілий приклад запиту до куба.

Основи OLAP-куба та багатовимірного моделювання

Концепція OLAP-куба

OLAP-куб — це концептуальна модель представлення даних, яка спирається на багатовимірну структуру, де числові показники (міри) організовані за системою вимірів та ієрархій даних. У центрі схеми знаходиться "куб фактів", який містить ключі до таблиць вимірів і значення мір. Кожна вісь гіперкуба визначає одну з категорій (вимірів), таких як час, місце надання послуги чи тип процедури. OLAP-куб дозволяє легко виконувати навігацію даними за різними зрізами, деталізуючи або агрегатуючи інформацію залежно від завдань аналізу.

У загальному випадку види OLAP-систем включають MOLAP (багатовимірний OLAP), ROLAP (реляційний OLAP) і HOLAP (гібридний OLAP), кожен із яких має власні особливості зберігання й обробки даних. 

Операції і функції OLAP-куба

Основні операції в OLAP-аналітиці:

• Slice (зріз): формування підмножини даних за вибраним значенням одного з вимірів (наприклад, за рік чи область).
• Dice (нарізка на кубики): вибір підмножини даних одночасно за кількома вимірами (наприклад, вибрати пацієнтів певного віку з конкретного регіону).
• Roll-up (згортання) та Drill-down (деталізація): перехід по ієрархії від агрегованого до деталізованого рівня і назад (наприклад, від року до місяця, або від області до міста).
• Pivot (поворот): зміна розташування вимірів у представленні для отримання іншого ракурсу аналітики.

Наявність цих механізмів робить OLAP-куби надзвичайно гнучким інструментом BI. Вони дозволяють швидко реагувати на зміну бізнес-завдань, підвищують прозорість та релевантність даних для кожного управлінського чи клінічного рівня.

OLAP у медичній бізнес-аналітиці: переваги, ролі, перспективи

Індустрія охорони здоров’я у світі та в Україні протягом останніх років демонструє незмінне зростання обсягів даних через впровадження електронних медичних карток, обмін клінічною та фінансовою інформацією, цифровізовану звітність для держустанов і страхових компаній. У таких умовах BI-рішення з OLAP-архітектурою дають змогу:

• оперативно готувати управлінські звіти за великими вибірками;
• швидко знаходити закономірності у великих масивах даних (наприклад, причини затримки виписки чи аналіз медичних витрат);
• контролювати ключові показники ефективності (KPI - Key Performance Indicator), як-от тривалість госпіталізації, витрати по напрямках, кількість повторних госпіталізацій;
• швидко реалізовувати сценарії "Що, якщо?" для бюджетування та планування ресурсів;
• виявляти кластери випадків/пацієнтів, аномалії у процесах, нові закономірності для медичних досліджень.

BI інструменти з OLAP-кубами — сьогодні не альтернатива, а необхідність для медустанов, які прагнуть стати сучасними, гнучкими, фінансово стійкими та якісними.

BI свого часу вже оптимізував фінансистів, рітейл і логістику. Тепер він проривається в медицину, забезпечуючи:

• Покращення якості догляду за пацієнтами (швидке виявлення змін у стані хворого, персоналізоване лікування);
• Зростання операційної ефективності (балансування навантаження відділень, раціональне використання ресурсів, скорочення часу очікування);
• Фінансову прозорість (формування зведених фінзвітів, аналіз доходів та витрат по підрозділах/лікарях).

Структура OLAP-куба для медичних даних: міри, виміри, ієрархії

OLAP-куб може відображатися у формі: а) зведених таблиць, б) зведених графіків, в) зведених схем.  У даній публікації використовуються в основному зведені таблиці без візуалізації ліній таблиць.

Міри OLAP-куба у медичних BI-системах

У медичному контексті OLAP-куб формується навколо чотирьох базових мір, які відображають як клінічні, так і управлінські метрики:

Міра	Опис	Формула/Коментар
Кількість пацієнтів	Загальна або фільтрована кількість пацієнтів	COUNT (ID_Paцієнта)
Вартість лікування	Витрати на лікування (загальні/по процедурі)	SUM (Вартість)
Тривалість госпіталізації	Середній/загальний час перебування у стаціонарі	AVG/SUM (Кількість днів)
Кількість процедур	Кількість виконаних процедур	COUNT (ID_Процедури)

Використання цих мір дозволяє оцінювати ефективність медичних програм, контролювати навантаження на ресурси, здійснювати планування і бюджетування діяльності закладу здоров’я.

Виміри та ієрархії: структура для медичного аналізу

Вимір «Час»

Рівень ієрархії	Опис	Приклад
Рік	2025
Квартал	I, II, III, IV	II квартал
Місяць	Січень – Грудень	Листопад
День	01-31	15 листопада 2025

Можлива також деталізація по дням тижня, годинам доби, ін. Ця ієрархія дає змогу агрегатувати дані по роках, кварталах, місяцях або деталізувати до окремих днів і навіть годин, що особливо корисно при аналізі сезонності, ефективності кампаній скринінгу та планування навантаження на стаціонар. 

Вимір «Локація»

Рівень ієрархії	Опис	Приклад
Країна	Україна, Польща і т.д.	Україна
Регіон	Київський, Одеський	Одеський
Район/Місто	Київ, Львів, Одеса	Одеса
Заклад	Назва медичного закладу	Одеська обласна лікарня

Можлива також і часто використовується локація по поштовому індексу, вулиці, ін. Такий підхід дозволяє аналізувати розподіл пацієнтів, витрат і процедур по рівнях адміністративних одиниць, що важливо для системи охорони здоров’я в умовах децентралізації. 

Вимір «Пацієнт»

Рівень ієрархії	Опис	Приклад
Вікова група	0–6, 7–18, 19–60, 60+	19–60
Стать і гендер	Чоловіча, жіноча,ін.	Жіноча
Категорія	ЗНО, хронічний пацієнт, ...	Хронічний
Індивід	Унікальний пацієнт

Завдяки цій структурі можна знаходити тенденції у захворюваності для певних вікових або гендерних груп, проводити персоналізований аналіз лікування, отримувати більш глибокі аналітичні зрізи для цільових програм.

Вимір «Процедура» (ієрархія класифікатора процедур)

Структура ієрархії може бути побудована за узагальненим класифікатором медичних процедур:

Рівень ієрархії	Опис/Код	Приклади
Клас процедур	1A, 1E, 1CA, 1CB і т.д.	Загальноклінічні, офтальмологічні тощо
Підклас/група	AE1, AC1, etc.	Оцінка стану немовляти, клінічна перевірка рефлексів
Окрема процедура	AA1 02, AC1 03 тощо	Повторне лікарське обстеження амбулаторного хворого

Деталізовані класифікатори (наприклад, за наказом МОЗ України) забезпечують відповідність аналітики сучасним стандартам обґрунтування медичних втручань і фінансування лікування.

Вимір «Лікар»

Приклади рівнів ієрархії	Опис	Приклад
Посада	Лікар, професор, кандидат	Лікар
Спеціалізація	Терапевт, хірург	Хірург
Відділення/Клініка	Абдомінальна хірургія тощо	Хірургічне відділення
Індивідуальний ID	Індивідуальний лікар	Dr. Іваненко

Ієрархія дає можливість оцінювати навантаження, ефективність та KPI як для окремих спеціалістів, так і для команд чи відділень.

Схематичне зображення багатовимірної структури OLAP-куба (словесно-графічна модель)

• Міри: розташовані в центровій точці куба, є числовими показниками, які вимірюються та аналізуються для кожної унікальної комбінації вимірів.
• Виміри: формують осі багатовимірного простору (куба), кожна має власну ієрархію деталізації.
• Ієрархії вимірів: всередині кожного виміру дозволяють переходити від агрегованого рівня (наприклад, загальна вартість лікування за рік для країни) до деталізованого (вартість окремої процедури для визначеного пацієнта у визначеного лікаря у вказану дату).

У візуальній аналітиці для презентації такої моделі доцільно використовувати блок-схеми рівнів і просторові графи, подвійні матриці для зрізів (slice/dice), а також дашборди інтерактивного типу (наприклад, створені в Power BI або Tableau).

Щоб зрозуміти сутність вказаних багатовимірних аналітичних операцій на основі OLAP-кубів, необхідне навчання під керівництвом викладача. DSS BI consult+ надає послуги з навчання і реалізації OLAP+  і дуже корисних аналітичних OLAP-операцій з функціями управління віддаленими  пристроями і системами за допомогою таких засобів:  зведені OLAP-таблиці різного типу, зведені OLAP-графіки різного типу, зведені OLAP-схеми різного типу.   

Таблична структура OLAP-куба для медичних BI

Міри	Вимір Час	Вимір Локація	Вимір Пацієнт	Вимір Процедура	Вимір Лікар
Кількість пацієнтів	Рік	Країна	Вікова група	Клас процедур	Посада
Вартість лікування	Квартал	Регіон	Стать	Група процедур	Спеціалізація
Тривалість госпіталізації	Місяць	Місто/район	Категорія	Процедура	Відділення
Кількість процедур	День	Лікарня	Пацієнт ID		Лікар ID

Поле "Міра" агрегується для кожної унікальної комбінації рівнів по відповідних вимірах. Наприклад, для аналізу "Середня тривалість госпіталізації по відділеннях хірургії за перший квартал 2025 року для пацієнтів віком 60+" формується відповідний зріз куба за вибраними рівнями ієрархій.

Приклад запиту до OLAP-куба: MDX і SQL-синтаксис

MDX (Multidimensional Expressions)

Код

SELECT

  [Вимір Час].[2025].[I квартал].[Березень] ON COLUMNS,

  [Вимір Локація].[Одеський регіон].[Одеська обласна лікарня] ON ROWS

FROM

  [Медичний OLAP Куб]

WHERE

  ([Вимір Пацієнт].[Вікова група].&[60+],

   [Вимір Процедура].[Клас процедур].&[1A],

   [Вимір Лікар].[Відділення].&[Хірургія])

Результат: Повертається кількість пацієнтів, загальна вартість лікування, середня тривалість госпіталізації та кількість процедур для хірургічного відділення Одеської обласної лікарні за березень 2025 року, у віковій групі 60+ виключно для загальноклінічних процедур.

SQL (з GROUP BY CUBE)

Код

SELECT

  YEAR(Дата) AS "Рік",

  MONTH(Дата) AS "Місяць",

  Регіон,

  Відділення,

  ВіковаГрупа,

  SUM(ВартістьЛікування) AS "СумаВитрат",

  AVG(ТривалістьГоспіталізації) AS "СередняТривалість",

  COUNT(ПроцедураID) AS "КількістьПроцедур",

  COUNT(DISTINCT ПацієнтID) AS "КількістьПацієнтів"

FROM

  Факт_Госпіталізації

GROUP BY

  CUBE (YEAR(Дата), MONTH(Дата), Регіон, Відділення, ВіковаГрупа)

HAVING

  YEAR(Дата) = 2025

  AND MONTH(Дата) = 3

  AND Відділення = 'Хірургія'

  AND ВіковаГрупа = '60+'

Запит агрегує дані по відповідним рівням, дозволяючи одночасно отримати загальні й деталізовані результати для BI-дошки.

Ключові особливості багатовимірного моделювання в BI-аналітиці у медицині

Технічна і методологічна основа

1. Таблиця фактів: містить числові значення мір (наприклад, тривалість, сума витрат) і ключі на всі виміри.
2. Таблиці вимірів: містять структуру ієрархій для кожного виміру (наприклад, країна ➔ регіон ➔ лікарня; рік ➔ квартал ➔ місяць).
3. Моделі “зірки” (star) і “сніжинки” (snowflake): забезпечують ефективне зберігання та обробку даних у сучасних OLAP- та BI-системах20.

Побудова OLAP-куба відбувається за такою процедурою:

1. Отримання та трансформація вхідних даних із джерел (ЕМК, фінансові системи).
2. Визначення складу і структури мір та вимірів.
3. Побудова багатовимірної моделі і її реалізація у BI-платформі.
4. Формування структури запитів і налаштування візуалізацій.
5. Подання результату у вигляді інфографіки, дашбордів, таблиць, інтерактивних графіків.

Впровадження інфографіки

Візуальна структура інфографіки

• Блоки і класифікація: Кожну групу мір і вимірів доцільно виділити у власний кольоровий або підписаний блок, із піктограмою (наприклад, годинник для виміру “Час” тощо).
• Ієрархічні дерева: Для візуалізації структури вимірів використовуються схеми із гілками і рівнями — від глобального до локального (країна → регіон → місто тощо).
• Матричні таблиці/heatmap (теплові карти): Для показу комбінацій рівнів вимірів і агрегованих мір.
• Проекції зрізу (“slice”): Додаються великі прямокутники, які демонструють як вибір одного чи декількох вимірів впливає на інші показники.
• Шапка оформлення: Змінна інформація (логотип закладу чи системи, дата, короткий опис) для підвищення представницької якості.

Колористика, типографіка, ієрархія інформації

• Фірмові кольори, для прикладу
• Шрифти
• Використання інтервалу
• Піктограми і маркери.

Базова структура інфографіки OLAP-куба для медичних даних (описова модель)

Код

-----------------------------------------------------------

│ Міри            │ Вимір Час    │ Вимір Локація │ Вимір Пацієнт │ Вимір Процедура │ Вимір Лікар     │

-----------------------------------------------------------

│                 │              │               │               │                 │                 │

│…центр інфографіки — кубочок з блоками мір в центрі…       │

│…від нього сходяться гілки до блоків з вимірами…           │

│…кожний блок — з власним кольором, піктограмою та  ієрархічними рівнями…│

-----------------------------------------------------------

│                 │              │               │               │                 │                 │

│…внизу або збоку — приклад запиту…                        │

│ “MDX/SQL: …”                                             │

-----------------------------------------------------------

Інструменти для створення інфографіки OLAP-куба

Огляд інструментів

1. Power BI – флагман для побудови аналітичних дашбордів і графіків на основі OLAP-структур та інтеграції з багатьма джерелами (MS SQL Server/Analysis Services, PostgreSQL, ін.). Відкриває широкі можливості для кастомної стилізації, управління ролями, публікаційних звітів. Має підтримку пайових/лінійних/табличних графіків, матричних візуалізацій, KPI, Drill-through та міток кольору за корпоративним стандартом.
2. Tableau – гнучкий візуальний конструктор для інтерактивних дашбордів, heatmap, карт. Рекомендований для розробки складних інтерактивних інфографік.
3. Canva – для статичної й інтерактивної інфографіки (особливо презентаційної). Має бібліотеку піктограм та кольорових схем, інтеграцію з Power BI/Tableau через вставку графічних об'єктів.
4. Інші.

Висновки: OLAP-куб у медичній аналітиці майбутнього й роль інфографіки

Багатовимірний OLAP-куб, наочно оформлений в сучасній інфографіці, стає універсальним мостом між аналітиками, керівниками і практиками у медицині. Його структурні елементи — міри, виміри й ієрархії — дають змогу збирати, аналізувати та візуалізувати інформацію про здоров’я пацієнтів і діяльність закладу в усіх потрібних розрізах, а професійний дизайн інфографіки відповідає найкращим практикам BI-аналітики.

Використання OLAP-кубів із багатовимірною структурою: дозволяє переходити від поверхового перегляду аналітики до прийняття рішень на основі багатовекторного аналізу з урахуванням ролей, часу, категорій пацієнтів, процедур та інших параметрів.

Сучасні інструменти (Power BI, Tableau, Canva та ін.) забезпечують легкість створення дашбордів і інтерактивних інфографік, які не тільки привабливі, а й швидко охоплюють навіть складні ієрархії та взаємозв’язки між даними.

Інфографіка OLAP-куба — це наочність і професійність, сумісність з іншими інструментами: Вона формує прозорість, обґрунтованість управлінських та клінічних рішень і її доцільно використовувати як стандарт OLAP-аналізу для сучасної системи охорони здоров’я в Україні в умовах цифрової трансформації.

BI OLAP-куб у медицині — це не лише технологія, але й універсальна лінза для аналізу багатошарової, багатопараметричної інформації за допомогою таких основних операцій як: Slice (зріз): формування підмножини даних за вибраним значенням одного з вимірів (наприклад, за рік чи область); Dice (нарізка на кубики): вибір підмножини даних одночасно за кількома вимірами (наприклад, вибрати пацієнтів певного віку з конкретного регіону); Roll-up (згортання) та Drill-down (деталізація): перехід по ієрархії від агрегованого до деталізованого рівня і назад (наприклад, від року до місяця, або від області до міста); Pivot (поворот): зміна розташування вимірів у представленні для отримання іншого ракурсу аналітики.

Комплекс сучасних hi-tech засобів у спрощеній формі вже моделює аналітичні можливості Бога, який знає все про всіх узагальнено і деталізовано, з різних кутів огляду, у різний час. Це можливо, адже людина створена по образу і подібно до Бога, який агрегатує всю інформацію з Ноосфери і тому завжди буде знати більше і аналізувати краще ніж його творіння, у тому числі люди.   

Disclaimers: Частина контенту створена за допомогою штучного інтелекту Microsoft Copilot і використана для машинного навчання.

P.S. Дивіться продовження циклу статей про OLAP в медицині від DSS BI consult+, адже ми робили вірні прогнози і пропозиції для застосування у сфері медицини в Україні за 16 років до їх широкого використання, у 2006...2010 роках:

• Колос Ю. О. Число-лінгвістичні оцінки з уніфікованою структурою для побудови галузевої інформаційно-аналітичної системи на основі ROLAP-моделі / Ю. О. Колос, І. А. Круковський // Пріоритетні напрямки розвитку телекомунікаційних систем та мереж спеціального призначення : зб. тез доповідей ІІІ наук.-техн. конф. / Військ. ін-т телекомунікацій та інформатизації НТУУ “Київ. політехн. ін-т”. – К., 2006. – С. 158.

• Герасимов Б. М. Методика розробки моделі знань про наявні інформаційні ресурси на аналітичному центрі з використанням експертного морфологічного багатовимірного OLAP аналізу її елементів і властивостей / Б. М. Герасимов, І. А. Круковський // Збірник наукових праць Військового інституту Київського національного університету імені Тараса Шевченка. – К., 2008. – Вип. 1. – С. 14-20.
• Герасимов Б. М. Методика оцінки ефективності автоматизованої системи підтримки інформаційно-аналітичної роботи / Б. М. Герасимов, О. М. Перегуда, І. А. Круковський // Збірник наукових праць Військового інституту телекомунікацій та інформатизації НТУУ “Київський політехнічний інститут”. – К., 2008. – Вип. 3. – С. 29-37.

• Круковський І.А. Удосконалена архітектура об’єднаної із засобами OLAP і Data Mining експертної системи з розширеним логічним виведенням на моделі подання знань FPS / І.А. Круковський, А.І. Валюх  // Збірник тез доповідей ЦНДІ ЗС України "Проблемні питання розвитку озброєння та військової техніки".16-17 грудня 2010 року. – С. 85.

• Круковський І.А. Удосконалені вимоги до реалізації OLAP у DSS для часткових проблемних областей інформаційно-аналітичної роботи: військ.-техн. зб. / І.А. Круковський // Академія сухопутних військ. – 2010. – Вип. 3. – С. 26–32.

• Круковський І. А. Методика розробки моделі знань для системи підтримки інформаційно-аналітичної роботи з наявними інформаційними ресурсами на корпоративному інформаційно-аналітичному центрі з використанням морфологічного багатовимірного OLAP аналізу / І. А. Круковський // Проблеми створення, випробування, застосування та експлуатації складних інформаційних систем. Технічні науки : зб. наук. праць / Житомир. військ. ін-т радіоелектроніки. – Житомир, 2007. – Вип. 12. – С. 133-141. Інв. № 444.

• Круковський І.А. Удосконалена архітектура об’єднаної із засобами OLAP і Data Mining експертної системи з розширеним логічним виведенням на моделі подання знань FPS для геоінформаційної системи / І.А. Круковський, А.І. Валюх // Геоінформаційні системи у військових задачах. Другий науково-технічний семінар 21‑22 січня 2011 року. – Львів: Академія Сухопутних військ, 2011. – С. 153-155.