
近年來,隨著醫院信息化的不斷發展完善,我院內部先后建立起了HIS(醫院信息系統)、CIS(臨床信息系統)、LIS(實驗室信息系統)、PACS(影像歸檔和通信系統)、EMR(電子病歷)等業務系統。隨著這些業務系統的穩定運行,在規范醫院診療流程的同時,各系統所收集的數據量也呈指數級增長。如何實現對這些大數據的有效利用,已經成為當下醫院管理者極為關注的事情。
要使數據真正有管理意義,數據的質量非常關鍵。然而由于日常業務數據分散在不同的應用系統中,各應用系統上線的時間跨度大,各公司標準不統一,使得數據描述參差不齊。更糟糕的是,數據源還可能存在A系統記錄的數據與B系統記錄的數據有出入的情況。各部門品種繁多且頻繁變動的報表與分析需求,讓業務部門頭痛,也讓IT人員沮喪。
BI(商業智能)提供了一個解決問題的途徑。由于BI的存儲結構是“數據倉庫”形式,具有多維度、矩陣化的特征,它將有直接關系的數據裝載入同一矩陣中,各矩陣之間通過共同或關聯數據建立聯系,通過矩陣運算可以實現強大的數據整合、統計、分析等功能。
像其他企業一樣,醫院中不同層次的管理者對數據分析有著不同的需求。醫院領導層希望實時監控醫院的業務狀況、科室工作量統計、科室和人員的收入分析、患者丟失分析、合理用藥分析、單病種質量監測、成本核算與成本控制及醫療設備使用率等,希望商務智能平臺能實時匯總醫院整體醫療狀況,并根據這些數據,對未來一段時間的醫療發展趨勢做出分析預測,以輔助醫院調整未來的醫療策略。而對于各臨床業務部門來說,則需要及時獲取各種準確的信息報表,如專病專科申報表、醫生獎金統計表、工作完成進度等。
BI在指標計算方面存在巨大優勢。如基于底層數據將相關數據進行挖掘、清洗、累加、匯總后,可精確計算門診住院患者人次、病種分布、平均住院日、床位使用率、藥費比、診斷符合率、治愈好轉率等各項質量、效率指標。不僅如此,還可發現工作內容或工作流程缺陷,并追溯原因,如門診患者住院率為什么低,患者丟失率為什么高等。
以門診患者住院率為例,醫院管理者面對住院率報表往往束手無策,因為可用的信息量太少,管理干預無從下手。而利用BI,則可在審視、保存所有門診患者記錄后,進一步篩選出其中住院治療的患者,同時保存這些住院患者的所有信息;還可以進一步明確地告知醫院管理者這些住院患者的診斷、門診科室、門診醫師、診療費用、支付方式等詳細數據,進一步將同類數據匯總、分析后,即可發現是哪一類患者易離院(從診斷、經濟、就醫需求等多角度分類)。我院領導掌握了這些數據與報表,在加強臨床重點學科發展的同時,采取了全面提升醫療質量,加強社保、新農合參合患者的管理,優化服務流程等有效的管理干預,將我院門診患者住院率成功提升了8%。
雖然BI已經在醫院管理決策中開始發揮出重要作用,但國內對BI的使用很多還僅停留在對數據的展現方式方法多樣化的低級形式上。如何利用大數據技術“喚醒”隱藏在醫療機構中紛繁的運營數據、財務數據和臨床數據,并加以利用,仍有很長的路要探索。
如何利用大數據技術“喚醒”隱藏在醫療機構中紛繁的運營數據、財務數據和臨床數據,并加以利用,仍有很長的路要探索。