Power BI在醫院數據分析中的應用

郭志武

深圳市中醫院，518033 廣東 深圳

數據分析是醫院統計工作者的一項專業技能，而掌握一種數據分析工具則是具備數據分析能力的必要條件。Power BI是Microsoft公司于2015年推出的數據可視化和自助式分析產品，其桌面應用程序Power BI Desktop可以免費下載使用。自問世以來，Power BI在各行業得到了廣泛的推廣應用，但在醫療行業應用較少。Power BI是目前學習路徑最短、學習成效最高的數據分析工具，對于熟悉Excel使用的業務人員來說，從Excel過渡到Power BI非常輕松。醫院數據分析人員，包括統計、病案、財務、人力資源等相關領域的工作者，應用Power BI來完成業務工作可以大幅度提升效率，在數據分析和可視化展示方面獲得良好的工作成效。

1 Power BI的功能特性

1.1 操作界面友好

Power BI Desktop是一款圖形操作界面的桌面應用，其操作方式與Office辦公套件相似，操作簡便，容易上手。

1.2 數據源支持豐富

Power BI支持多種數據源，包括各種主流數據庫、文本文件、Excel文件、Web數據源等，通過內置的Power Query模塊可接入數據并完成清洗、轉換等數據整理工作。

1.3 強大的數據模型與計算引擎

Power BI可以輕松建立和管理數據模型。Power BI中的數據模型是由多個維度表與明細表構成，表與表之間通過關鍵字段聯接，稱為“表關系”。Power BI擁有強大的基于內存的VertiPaq計算引擎，能獲得良好的計算性能和快速響應效果。Power BI使用一種公式化語言DAX(data analysis expressions)來實現內部的查詢與計算，DAX類似于Excel的函數，但功能更為強大。

1.4 可視化性能出色

Power BI的可視化能力非常強大，其內置了比較豐富的圖表可視化對象，如卡片圖、表格、樹狀圖、條形圖、線圖、餅圖、散點圖、地圖等，配合豐富的選項及交互特性，可以實現良好的可視化效果。此外，在微軟公司的AppSource中還有250多個第三方可視化對象，并且會持續增加。這些第三方可視化對象可以按需加載到Power BI Desktop中，增強其可視化能力。此外，Power BI提供了R及Python的擴展接口，可以在數據整理及可視化過程中引入R或Python腳本。

1.5 支持云共享與協作

Power BI可以將完成的可視化報表發布到Power BI云服務，從而實現共享與協作。

2 應用Power BI進行數據分析與可視化的步驟

2.1 數據獲取

即接入數據源，讀取導入數據，并對數據進行編輯。Power Query模塊支持對數據進行篩選、刪除、轉換等復雜操作，并將每一步驟以程序代碼的形式記錄下來，便于調整及優化。

2.2 建立數據模型

即對獲取的數據表建立表關系。表關系通常有一對一、一對多和多對多幾種類型。Power BI最常見、效率最高的數據模型是星型模型，即多個維度表與一個明細表分別建立一對多關系。見圖1。

圖1 Power BI數據模型示例

2.3 編寫度量值

在Power BI中，度量值(measure)可理解為計算指標，比如我們常用的醫院統計指標，包括總計值、平均值、構成比、率等，可通過原始數據計算出來，并根據不同的篩選條件而變化。度量值通過編寫DAX公式實現，示例如下：

平均住院天數 = AVERAGE(‘病人信息表’[住院天數])

上年同期平均住院天數 =

CALCULATE(

[平均住院天數],

SAMEPERIODLASTYEAR(‘日期表’[日期])

)

2.4 可視化展示

即響應業務需求進行數據分析與展示，通過創建合適的可視化對象并調整選項以實現可視化效果。可視化效果包括主題配色、布局、交互設置等。

3 醫院數據分析應用場景

得益于其靈活性和強大性能，Power BI幾乎能適應醫院數據分析的所有場景。

3.1 業務分析

分析醫院業務情況，包括門診及住院工作量與工作效率情況、工作質量情況、經濟收入情況等。可從時間維度、科室與醫生維度進行分析。

3.2 住院病例分析

分析病例的特征，包括性別及年齡分布、病人來源分布、疾病與手術分布等。

3.3 財務分析

分析醫院財務狀況，包括收入分析、支出分析、資產與負債分析、成本核算分析、預算分析等。

3.4 人力資源分析

分析醫院人力資源狀況，包括人員結構(性別、年齡、學歷、職稱等)、人員流動、崗位分布、人員與床位比等。可從時間維度、科室維度進行分析。

3.5 醫保數據分析

分析醫保業務數據，包括醫保費用情況、醫保支付情況、醫保預算與目標管理、醫保病例分析等。

3.6 其他場景

如績效數據分析、醫療安全與質量數據分析、不良事件分析、臨床路徑數據分析等等。

4 Power BI醫院數據分析案例

4.1 案例一:醫院業務數據分析

本案例從總體概況、工作量、醫療收入、病例構成、疾病分析、手術分析6個方面對醫院業務進行全面分析與展示。案例網址為http://suo.im/5tJRub。

1)總體概況：包括病例數、死亡例數、死亡率、手術操作人次、醫療收入、平均住院天數、次均費用、藥占比等業務指標的本期值及同比增長情況；各科室的指標情況；住院醫師的指標情況。見圖2。

2)工作量：病例數的同比分析、科室及住院醫師比較、病例數的變動趨勢。見圖3。

3)醫療收入：醫療收入的同比分析、科室及住院醫師比較、醫療收入的變動趨勢。見圖4。

4)病例構成：病例的科室分布、性別構成、年齡分布、醫療付費方式構成、地理來源分布。見圖5。

5)疾病分析：分析收治病例的病種分布，通過科室、住院醫師、離院方式進行交互分析。可視化效果與圖5類似。

6)手術分析：分析收治病例的手術分布，通過科室、手術醫師、手術分級進行交互分析。可視化效果與圖5類似。

圖2 總體概況

圖3 工作量

圖4 醫療收入

圖5 病例構成

4.2 案例二:DRGs數據分析與績效評價

本案例通過建立DRGs數據分析模型，對DRGs各項指標情況及變化趨勢進行分析和展示，并通過基于DRGs的績效評價系統對醫院、專科進行橫向評價與對比分析。案例網址為http://suo.im/6kniug。

1)DRGs概況：分析DRGs各項指標情況，包括病例數、入組情況、DRG組數、CMI、總權重、時間消耗指數、費用消耗指數、低風險組死亡率等。見圖6。

圖6 DRGs概況

2)單指標分析：對DRG組數、CMI、總權重、時間消耗指數、費用消耗指數、低風險組死亡率分別進行分析，包括同比分析、趨勢分析等。見圖7。

圖7 單指標分析

3)四象限分析：包括CMI和DRG組數分布、時間消耗指數和費用消耗指數分布，可分別對醫院及科室進行分析。通過散點圖四象限分析，將分析對象進行分類展示。見圖8。

圖8 四象限分析

4)疾病組分析：包括MDC分析和DRG組分析，可按醫院及科室維度分別展示MDC或DRG組的分布及指標情況。見圖9。

圖9 疾病組分析

5)學科對比分析：對各醫院同一學科的DRGs各項指標情況進行橫向對比。見圖10。

圖10 DRGs數據分析與績效評價-學科對比分析

6)危重病例分析：分析危重病例比例及同比增長情況、危重病例比例變動趨勢等。見圖11。

圖11 DRGs數據分析與績效評價-危重病例分析

7)綜合績效評價：從服務能力、服務效率、醫療安全3個維度對醫院或科室的DRGs績效進行綜合評價。見圖12。

圖12 綜合績效評價

5 小結

Power BI具有強大的功能特性和易用性，適用于醫院數據分析的不同場景，可為醫院數據分析提供良好的體驗和可視化效果，是醫院數據分析人員開展數據分析工作的首選工具。Power BI在醫院數據分析業務中具有廣泛的應用前景。