charming護理師學Python＊資料的真相

2020/03/06閱讀時間約 4 分鐘

我會被我同事笑死
最近台灣口罩實名制沸沸揚揚，引起大家熱議，為了適當的分流避免囤積，身為醫護背景，很樂意接受這個作法，而線上口罩地圖也很方便查詢。
我同事：「假日出去吃飯，想說順便上網看一下附近的藥局還有沒有口罩，剛好有一家大人、兒童口罩都還有貨，我們吃完就順便過去買，我到的時候，他鐵門已經半拉下來了，想說試試運氣，進去一問，真的還有耶！」
我：「哇嗚～你好lucky哦！」
同事：「對呀！買完的時候，老闆還跟我說，出去要小心一點。我就回他說"哦好！我會把口罩收好"」
我：「哇塞～應該不會有人要搶這個吧……」(台灣治安我很放心的)
同事：「然後老闆就說…是叫你小心不要撞到鐵門…」
我：「啊哈哈哈哈哈哈哈哈～～～」(我真是笑翻了)

神明保佑耶！每次口罩開袋都是一種驚喜，下次想開袋再等７天真難熬，有點追劇的心情

所以說
"真相不一定是眼前所見的事實" (編：明明上面講的是"耳朵聽到的")

在醫院裡，如果想要監測一支指標或是拿到某些數據，對於使用者來說，只需要寫一張報表申請單，再等個兩個月左右（前提：資訊部有人力、彼此溝通順利），應該就可以拿到一份你所需要的資料的報表。

使用者覺得，數據就在我眼前的畫面上，截取出來，不難吧？

是啊，當我剛開始接觸數據時，那時的OS就是「就這個畫面上的數據而已，有需要花那麼多時間，才能拿到報表嗎？」傻傻的，都不知道在醫療資訊裡的數據是多麼龐大啊！

舉例：抽血，各大醫院每天的抽血量相當驚人，一大早6點多就開始有民眾到抽血櫃台等候，有的是醫生指定日期抽血、有的是在看診前先抽血，等門診開始後，又開始湧入當天開立的抽血單，在健保的支持下，有的人一次要抽一大把的採血管，加上住院病人的血，這麼大量的血液分析，背後累積的數據筆數，大的驚人。

如果資訊不分流，光是查詢一個資料，全院電腦應該都會立馬當機。

因此，我們有好多的系統，待過醫療機構都知道，醫囑、護理、批價、申報、復健、手術、麻醉……，依職務別分下來近百個系統跑不掉，還要再依功能分執行、建檔、查詢、分析……，哇！那是上百個系統呀！

我的家族圖譜開始比不上醫院的系統圖譜了，我的媽媽有12個手足，每個手足生了4-5個孩子，我的外婆有9個手足，每個手足又生了10個以上的孩子，還沒算上我的爸爸，我就已經搞不清媽媽的媽媽的大姐的二兒子的孩子是誰了。

每個系統裡，又有大量的數據，每天，每個醫療人員在電腦裡輸入多少資料，項目、數值、人員、註記、金額、劑量、劑型、時間……，醫院評鑑對於每個醫療處置的時間點非常謹慎，光是時間就耗掉許多記憶體空間，你可以想像每天幾千幾百萬筆資料在流動嗎？

因此，為了維持良好的運算效能，在我們看到的一個畫面，背後可能又被拆分到不同的儲存檔中，甚至！我所看到的畫面，其實並不存在！怎麼說呢？它是在我查詢當下，從各系統各儲存槽被拉過來呈現的，因此，它並不真實存在於同一個檔案裡。

說到這裡，都要暈了。

那我要怎麼開始我的data analysis第一步呀？有志成為數據分析家，先認識自家公司裡的資訊架構就相當重要啦！醫院是個特別的地方，中小型企業或許沒這麼可怕，但，我們文章的對象是設定給處理醫療數據的人呀！所以一定要了解！

天啊！怎麼做？

心理建設第一步：拿資料沒有想像的那麼簡單。

如果你只能是填報表申請單的user，可以試著截圖，清楚交待所需要的欄位來源，資訊室很棒，會想盡辦法幫你串資料，甚至你沒發現的異常規則，他們會逐一與你溝通，只需給他們時間、空間，以及耐心。真的！好好溝通，資料才能更fit需求。
如果可以接觸到資料庫，太棒了！只有自己才知道自己要的是什麼！各個資料，在哪些table裡(指資料儲存檔)、如何關聯、如何抓到正確的、如何踢掉髒東西，只有 learning by doing，才能知道其"庫"中滋味 (資料庫database)，另外，和資訊室打好關係，有諮詢窗口相當重要。