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医院管理跟不上时代!只怪你没有掌握1个技巧!

2020-11-06 05:24来源:本站 作者:admin点击:

  利用BI系统构建、数据仓库与挖掘工具、BI功能展示以及决策树等方法,建立基于BI技术的医院管理信息系统。商业智能技术对提高医院管理效率,提升医院医疗质量水平具有非常重要的促进作用,更是对医院运营、医疗质量和绩效管理等三大主题的信息处理拥有很大的利用价值•。

  商业智能(BusinessIntelligence,简称BI)的概念最早在1996年提出。被定义为,一类由数据仓库(或数据集市)、查询报表•、数据分析、数据挖掘•、数据备份和恢复等组成的,以帮助企业决策为目的技术及应用•。

  BI系统能够辅助业务经营决策,既可以是操作层的决策,也可以是战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识•,需要利用数据仓库、联机分析处理(OLAP)工具和数据挖掘等技术•。因此•,从技术层面上讲,BI不是新技术,它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。

  BI实际上也是一种解决方案,其关键是从不同运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理,以保证数据的正确性,经过抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装载(Load),最后合并到一个高级别的数据仓库里,从而得到数据的全局视图。在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对数据全局视图进行分析和处理,这时数据则变为辅助决策的信息,可为管理者提供辅助决策支持。

  医院BI系统是在整合医院现有系统的基础上,应用BI工具,对医院信息资源进行深加工形成的。通过对医院内部跨平台、多异构系统的集成、整合和扩充,全面实现数据归集与挖掘•,协助医护人员和管理者进行数据分析。

  HIMSS7对医院BI建设具有明确要求•,即使用数据仓库分析临床数据,并提供临床决策支持。具体应用包括:证实通过BI应用实现医疗质量管理的改善;临床指南的有效执行和控制;数据规范化整合与利用;医疗安全事件主动性警告与分析;有正式的BI策略,可使用积分卡和仪表盘实现相关数据层的数据钻取等。

  构建医院BI系统,需要整合不同来源信息建立数据中心,包括HIS、LIS、RIS•、PACS、手术麻醉、结构化病历以及财务收费等数据信息。医院BI系统数据中心模式,见图•。

  通过BI系统,医院管理层可随时随地获取全院数据信息,对医院经济运行动态数据进行分析。运行数据信息包括医疗运营、财务管理、经济运营、床位资源、资产情况、工作指标、卫生人力资源、基础建设情况、大型设备资源、门诊运营概况•、住院运营概况、医疗质量指标及医疗效率指标等。

  可实现门急诊人次、在院人次、入出院人次、手术例数、门诊人均费用、住院人均费用、平均住院日、住院患者感染率•、床位使用率等指标的动态查询和比较。同时,通过设置目标值,实现完成值与目标值的对比,目标达成情况用红、黄、绿灯来表示,趋势用不同方向、颜色的箭头来表示,目标达成率和趋势一目了然。

  依据医院评审标准第七章和美国医院评审标准(JCI)规划和设计主题和指标体系。结合HQMS(HospitalQualityMonitoringSystem,医院数据上报系统)医疗质量管理和控制指标对医疗质量中的重点控制指标进行单独设计。

  内容包括电子病历质量监管、临床路径管理、医嘱用药情况、单病种管理、医疗安全不良事件等。如单病种管理•,以病种为主线,用统计图形展示不同年度、不同科室、不同医生、不同年龄、不同付款方式下病种收治例数•、平均住院日、平均住院费用、费用构成的变化情况。

  通过BI展现医院、科室两个不同层面的绩效评价情况,掌握医院发展趋势、找出发展短板和问题,并采取有效的质量控制措施,全面提升医院和科室的绩效水平。结合医院实际,应用BSC平衡计分卡进行院级考评,将传统的4个维度拆分为6个维度(客户满意度、工作效率与技术水平、财务运营、医疗质量、护理质量、科研教学),并将6个维度向下分解形成包含20个KPI指标的绩效评价体系。

  实现不同年度间的纵向比较以及各个维度的达标情况和趋势分析。科级考评是对院级考评指标的再次分解,不同的科室具有不同的KPI指标。打破固有的维度框架,采用关键绩效指标评价科室绩效,对同一科室不同年度进行纵向比较,对同一年度不同科室进行横向比较,以区分绩效优劣。发挥绩效评价的激励机制,促进科室绩效不断提高。

  负责人员为信息系统工程师(ITEngi-neer)。将医院现有分散在各个系统的数据,通过数据抽取、转换和加载(ETLExtraction-Transforma-tion-Loading)进行整理并导入到数据仓库中。依据不同医疗管理需求,通过联机分析处理工具(OLAPOn-LineAnalyticalProcess-ing)确定主题,建立满足用户分析需求的多维数据模型(Cube)。

  数据仓库是一个面向主题的、集成的、不可更新的、随时间不断变化的数据集合,它是BI系统的核心内容。OLAP是动态及时的分析工具,可以随时调整分析角度,其重点在于提供数据灵活性的分析。

  负责人员为关键用户(PowerUser)。如医疗管理人员、统计人员等,是BI系统的纽带。负责将临床需求转换为明确的主题维度指标及度量值,协助信息工程师建立符合需求的多维数据模型。建模完成后,关键用户可以采用Excel或运用ExcelWebService、PowerPivot及PowerView、PowerMap等数据展现报表及界面设计,实现数据钻取和组合交叉分析•。

  主要使用者就是终端用户(EndUser),包括医院领导层、中层干部、临床医技科室主任、行政管理部门等人员。通过医院门户网站•,以及仪表盘•、决策树、动态报表等多种形式,满足终端用户及时利用信息以及灵活分析数据的需求。

  钻取包括上钻和下钻•。上钻是在某一维度上将低层级的细节数据概括到高层级,即汇总数据的过程;下钻则相反,它是将上级的数据进行细化,深入到下一层级,是数据深入细化的过程。数据钻取也是维度的层级变化,比如时间维度,设计时可分为四级,分别为年度、季度、月度、日,这样在分析时向上钻取可以显示年度病种例数,向下钻取可具体到某一天的收治情况。分析时可粗可细,灵活多变。病种分析相关的维度和父子层级举例•。

  可根据医院管理的需要建立多维度数据分析模型,从不同角度••、不同层面对信息数据进行分析。分析模型架构由维度和量值组成,维度代表不同角度,量值是数值资料。不同维度进行排列组合、交叉分析,能够挖掘出更有用的信息••。如,在病种分析中•,时间、费用类别、科室、病种、年龄等就是不同的分析维度,分析指标即量值,包括平均住院日及平均费用,通过不同维度的组合,观察分析平均住院日及平均费用的变化情况。

  常规统计报表可利用EXCEL建模固化并展示,而决策树能够根据使用者的需求对数据进行各个角度、层面的深度挖掘,更加灵活多变。决策树是一种以树状图形系统分析存在问题的方法,能够将所有影响因素通过层层分解,挖掘到细枝末节。

  要分析不同科室间病种费用的构成情况,及其随年度的变化趋势,用决策树便可以轻松实现。首先选定平均费用为度量值,按照一级病种→二级病种→三级病种→费用类别→科室→年度的路径分解下去,可以看到,对于冠状动脉支架置入术(1支)这一病种,平均材料费内一科最高•、内五科最低,而反映医护人员劳动价值的医疗服务费内一科最低,内五科最高•;内一科纵向对比显示•,2015年医疗服务费明显高于2014年。说明虽然横向比较内一科较差,但其自身也在不断进步中。

  应用多指标组合能够同时选取多个指标,对选取指标间的相互影响关系意义重大。如要了解医院哪个病种收治数量多、诊疗质量高,且对医院收入贡献大,就需要进行多指标组合分析。可以先选取平均住院费用为度量值,应用决策树按照一级病种→二级病种分解,再点选网状图,选取例数、总费用•、转归、感染加入度量值分析。

  结果显示,感染和死亡病例较多的病种平均费用相对较高;分别对例数和总费用进行降序排列,虽然冠状动脉造影术的例数最多••,但冠状动脉支架置入术总费用最高,且例数位列第二,说明冠状动脉支架术对医院收入的贡献最大。同时,可对其费用进行二次拆解,对占比较大的耗材费用采取针对性的控制措施,从而提高医院的经济效益。

  医院应用BI系统能够将庞大的数据转变为有用的信息•,进行预测趋势和医疗质量预警分析,并协助医院管理者发现问题•,以提高工作效率和医疗安全质量。同时,对与患者安全相关的质量指标进行监控,对重点问题进行重点分析,做到有的放矢,提高质量管理效率。以入门至球囊扩张时间(DtoB时间)持续改进为例,说明BI系统在临床质量管理中的信息利用价值。

  DtoB平均时间是评价医院急性心肌梗死患者救治水平和响应机制的重要指标•,与患者安全息息相关。应用BI系统对DtoB平均时间进行趋势监测,发现2015年5月DtoB平均时间明显延长。

  应用BI系统对2015年5月DtoB平均时间从科室、患者、时间区间等维度进行数据深度挖掘分析,找出影响DtoB时间的主要原因。发现以下情况:(1)仅内一科DtoB平均时间(93.92min)超标准;(2)3例患者DtoB时间超过90min,2例超过120min;(3)未达标原因:知情同意时间过长2例,家属未到场1例;(4)内一科知情同意时间(93.3min)明显高于其它科室。

  针对以上情况,医院迅速组建了QC小组开展缩短内一科急诊PCI手术DtoB时间的改进行动,针对要因,制定了相应措施,包括(1)提高与患者、家属沟通能力;(2)开展急诊挂号、缴费、住院一站式服务。

  通过BI系统DtoB平均时间监测,医院进行了数据追踪和效果评价•。监测数据显示:(1)内一科的DtoB平均时间缩短至62.36min,并在之后的几个月持续保持在60min的水平;(2)从7月-10月监测数据看,知情同意时间改进效果明显,由5月份的93.3min缩短至24.4min。返回搜狐,查看更多

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