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大數據技術助力醫院精細化管理

來源 : 中國醫療設備雜誌2019年第7期
update : 2019/09/04

引言
公立醫院是當前大陸醫療服務體系的主體,具有福利性和公益性的雙重特點,在解決居民健康問題方面發揮著重大作用。隨著醫療改革的逐步深入,公立醫院需要面對來自於醫改政策以及行業競爭者的各種挑戰。如何在醫改背景下,激烈的市場競爭中脫穎而出是擺在每一家公立醫院面前的重大問題。精細化管理是當前公立醫院適應市場競爭的必經之路,只有透過精細化管理,充分瞭解醫院的營運狀況,制定出科學的管理決策,才能在改革過程中立於不敗之地。而在這樣一個資訊時代,精准的決策一定是以精準的資料為基礎的,利用最先進的大資料採擷技術,整合醫院歷史各類資料,快捷而多層次地進行資料分析,將是實現醫院精細化管理最有力的保障。

1 醫院決策支援系統應用現狀

1.1 資料分散
大多數公立醫院經過了多年的資訊化建設,往往採購了不同廠家的資訊系統,各個系統的資料結構標準不一,使用的開發技術不一,因此要查詢和分析不同時期不同系統中的資料往往要耗費大量的時間成本。比如,醫院HIS系統有多個版本,有的使用ORACLE 資料庫研發,有的使用SQL sever 研發;HIS LISPACS 的表達同一內涵的患者資訊的欄位名稱與類型往往不一致。醫院管理人員為了獲得這些系統不同時段的資料,只能從不同的系統中,使用不同的技術進行調用,然後再人為去整合這些資料。

1.2 調取數據慢
由於各個系統的資料大多存在於業務系統中,調取這些資料時間段稍長的時候將耗費大量時間,還會佔用業務系統的資源,導致業務系統運行緩慢。比如調取一個月或者一年的資料,有的系統往往要耗時幾分鐘、幾十分鐘,甚至幾個小時。特別是在配合醫院接受醫保檢查、等級評審或其他各類需要調取長時段資料時,時常不能及時回應需求。

1.3 分析結果單一
現有的決策支援系統,大多採用的固定報表格式進行數固定報表行列的欄位往往是固定的,只能進行基礎的行匯總或者列匯總,使用者如果要獲取固定報表中自選資料的匯總只能將報表結果匯出到Excel 表中進行二次加工。同樣是既耗時,效果也不甚理想。如果要將報表結果展現成直觀的圖表,也只能在Excel 表中進行加工處理。

1.4 對資訊技術人員依賴大
正是由於資料存在的系統各異,標準不一,分析格式固定等等原因,往往一個分析報表只能滿足管理者的部分需求,需求稍有變更,就需要再次與資訊技術人員溝通,增加新的報表以滿足新的需求。因此使管理分析與決策缺乏自由度。

2 大資料技術在醫院決策支援中的應用

2.1 實現路徑
基於大資料技術的決策支援系統(圖1),通過ETLExtract-Transform-Load)整合異構資料,根據分析模型將資料獲取、清洗、存儲到資料倉庫中,再利用資料採擷技術按分析模型實現多方位、多層次、多時段、多視覺、視覺化的曲線、圖表等分析結果,很好地解決了傳統分析存在的問題。


1 決策支援系統

2.2 應用實例
首先確立醫院精細化管理指標體系,結合醫院資訊系統原始資料結構、資料採擷需要的層次,建立採集模型,編寫資訊採集程式。利用大資料平臺的ETL 工具將採集程式中相關資料按一定規則進行抽取、清洗、轉換後存儲到資料倉庫中。使用資料採擷工具,建立分析模型,並按各種維度將資料進行統計後保存在分析庫中,最後將分析結果以表格、圖形、曲線等形式發佈給管理人員。

以全院收入分析為例,如要實現院、科、醫生、日期、收入類別、收費專案、開單科室、執行科室、病人科室等層層挖掘分析,採集模型中應包含收入專案名稱、費用名稱、費用來源(門診、體檢或住院)、病人科室、開單科室、執行科室、醫生、收入日期、收費數量、單價、金額等資訊。採集程式第一次採集所有歷史分析年限資料,以後每天淩晨1 點定時採集最近一周資料,挖掘技術定時依據分析模型將採集的明細資料匯總成包含年、月、日、科室、來源、醫生等所有維度的資料並存儲,管理科室隨時可調取分析結果。具體實現效果如圖2 所示。


2 分析結果調取示意圖

管理分析人員可以隨意拖拽所有採集的指標欄位,篩選欄位值,層層深入展示資料,可對欄位值排序,選擇顯示前幾位元或後幾位元資料,可使用圖形展示分析資料,而實現這些功能都會秒級展示分析所需結果。管理人員靈活利用指標欄位進行組合,可將此分析模型組合出傳統分析固定報表需要幾十張報表才能實現的分析資料,分析資料還可輕鬆匯出到Excel 表中。

經過近一年時間在樣本醫院各管理部門的應用實踐,醫院在財務管理、醫保費用分析與管控、合理用藥分析等方面的決策支援效率得到了顯著提升。同樣以財務部門在全院收入分析方面的應用為例,基於大資料平臺的決策支援系統,利用ETL 整合歷史不同系統的優勢輕鬆將兩套財務系統按統一標準存儲在資料中心,並利用資料採擷技術形成按13個維度進行計算的統計資料。財務人員可任意組合這些維度形成30 多張帶篩選功能的明細表、匯總表,每一張報表均所想即所得,立刻展示需要的報表資料(圖3~5)。


3 2018年呼吸內科和老年病科科室收入對比圖


4 輸血費構成分析


5 2018年檢驗科收入曲線

實現這些效果,只需財務人員與資訊技術人員事前充分溝通並制定好資料的採集模型,然後由資訊人員編寫採集程式和設置分析模型,一名資訊人員花2~3 h 即可完成相關技術工作。而採用傳統的決策支援系統,要實現類似的維度分析,需要資訊人員編制至少10 張以上報表才能完成,而每張報表需要編寫一次程式,管理人員對技術人員的依賴性顯而易見。以前財務部門完成這些分析工作,僅執行調取一個月的報表資料就需要3~5 名工作人員每人花整整2 個工作日來完成,使用了大資料決策支援系統後這項工作由一名工作人員1 個工作日可輕鬆獲取所需的分析資料、圖表及歷史資料對比等,不管是按日、月、季、半年、年都能立即調用資料。

3 討論
通過實踐對比,總結傳統決策支援系統與大資料決策支援系統的特徵,匯總如表1


從表
1 可以看出,大資料決策支援系統的顯著優勢明顯改善了傳統決策支援系統在應用中存在的問題,給予了使用者極大的自由度,也將資訊技術人員從過去繁瑣的修改報表的工作中解放出來。

4 結論
醫院的精細化管理是多維度的,需要橫向的、縱向的對其進行深入研究。醫院在多年資訊化建設基礎上積累了大量豐富的資料,然而單純的“大資料”沒有多大價值,只有對大量資料進行分析與挖掘才為醫院管理帶來許多的實際價值。注重對資料價值的深度挖掘,這是未來醫院管理的關鍵點與必然趨勢,它不僅能讓管理者充分瞭解醫院成本與利潤來源,還能透過歷史資料分析預測發展趨勢,為管理者在進行重大決策時提供精准的決策支援。通過這樣的應用研究,將極大提高醫院的精細化管理手段和水準。在新醫改背景下,這樣的管理技術將使醫院的發展如虎添翼。

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