數(shù)據驅動醫(yī)院管理決策的影響因素研究

牟冬梅 楊鑫禹 李茵

摘 要：[目的/意義]開展數(shù)據驅動醫(yī)院管理決策的影響因素及作用機理研究，為改善醫(yī)院管理決策中的數(shù)據應用現(xiàn)狀，提升決策的科學性和高效性提出可供參考的建議，以期拓展情報學的問題域和應用空間。[方法/過程]運用扎根理論的方法，借助質性分析軟件ATLAS.ti8，編碼分析面向醫(yī)院管理者的半結構化訪談資料，確定影響因素，構建影響因素模型。[結果/結論]數(shù)據質量、醫(yī)院支持、外部環(huán)境、管理者支持和系統(tǒng)完善是數(shù)據驅動醫(yī)院管理決策的關鍵影響因素，通過影響因素之間的因果關系、相關關系和中介關系構成了數(shù)據驅動醫(yī)院管理決策影響因素模型，并據此為促進數(shù)據驅動醫(yī)院管理決策提供了策略和建議。

關鍵詞：數(shù)據驅動;數(shù)據質量;醫(yī)院管理;決策支持;扎根理論;影響因素

Abstract：[Purpose/Signficance]Research on the influencing factors and its mechanisms of data-driven decision-making in the process of hospital management.In order to improve the application status of data in the field of hospital management and improve the scientificity and efficiency of decision making，Suggestions for reference are put forward，so as to expand the problem domain and application space of information science.[Method/Process]By using the grounded theory method and the qualitative analysis software ATLAS.ti8，the semi-structured interview data for hospital managers were coded and analyzed to determine the influencing factors and build the influencing factor model.[Result/Conclusion]Data quality，hospital support，external environment，manager support and system improvement were the main influencing factors of data-driven hospital management decision.Through the causal relationship，correlation and intermediary relationship among the influencing factors，a data-driven hospital management decision influencing factor model was constructed.It also provides strategies and Suggestions for promoting data-driven hospital management decision making.

Key words：data-driven;data quality;hospital administration;decision support;grounded theory;influencing factors

近年來，健康醫(yī)療領域的數(shù)據呈現(xiàn)爆發(fā)式增長，隨著大數(shù)據分析、商務智能等技術的進步，數(shù)據的潛在價值逐漸得到肯定和重視。國家先后出臺《關于促進和規(guī)范健康醫(yī)療大數(shù)據應用發(fā)展的指導意見》、《國家健康醫(yī)療大數(shù)據標準、安全和服務管理辦法（試行）》等相關文件倡導大數(shù)據在健康醫(yī)療行業(yè)的應用和發(fā)展。數(shù)據的積累和使用對醫(yī)院管理決策具有重要影響，全面的數(shù)據信息和智能的輔助分析將顯著提高管理者的洞察力，減少決策的不確定性，促使他們做出更好的決策[1]，提高工作效率。滿足醫(yī)院管理者的情報需求，為管理決策提供支撐，是數(shù)據驅動醫(yī)院管理決策的主要目的[2]，更是情報學在健康醫(yī)療行業(yè)的重要應用場景[3]。然而，目前在實際工作中，這種應用效果并不令人滿意，管理者數(shù)據意識薄弱[4]，醫(yī)療數(shù)據基礎質量差[5]等問題較為凸顯。如何更大程度提高醫(yī)療數(shù)據采集水平，提升數(shù)據挖掘深度，增強管理者的使用意愿，讓數(shù)據真正充分地驅動決策，發(fā)揮情報學的決策支持作用是當前亟需解決的問題。探索該問題的解決方案離不開對影響因素的討論，需要從醫(yī)院管理者視角入手，調查他們在實際決策過程中，影響數(shù)據使用的關鍵因素，并為醫(yī)院管理決策科學化及數(shù)據治理提供相關對策和建議，以期強化情報學在醫(yī)院管理領域的應用效能，提升決策的規(guī)范性和高效性，促進醫(yī)院管理的精細化發(fā)展。

1 文獻回顧

醫(yī)療管理領域數(shù)據驅動決策的研究較為豐富，研究內容主要集中于數(shù)據驅動的益處，單一決策的數(shù)據驅動方案和決策支持系統(tǒng)的構建及優(yōu)化三方面。研究議題涉及廣泛，包括人力資源管理[6]、醫(yī)保控費和績效考評[7]等。Olszak C M等[8]指出醫(yī)院管理者能夠使用數(shù)據挖掘技術處理醫(yī)療數(shù)據，提高行政效率，優(yōu)化管理決策;王興鵬等研究了在大數(shù)據的理論和方法指導下日間手術管理的決策流程，對數(shù)據驅動下決策者對床位管理的行為模式和意義進行了探討[9]。Jerng J S等介紹了在臺灣一醫(yī)療中心用智能決策支持系統(tǒng)來輔助住院患者管理的經驗，以期增強數(shù)據驅動管理決策的效率。Cheng-CheShen等對醫(yī)院臨床和行政決策者進行了問卷調查發(fā)現(xiàn)商業(yè)智能系統(tǒng)（Business Intelligence Systems，BIS）的成熟度顯著影響醫(yī)療數(shù)據質量從而影響醫(yī)療決策質量，用戶對BIS的滿意度也對醫(yī)療決策質量有積極影響[10]。研究者們相信對數(shù)據的深度挖掘將使醫(yī)院管理者更加準確、快速、深入地洞察信息，更有利于制定良好的管理決策[11-12]。雖然數(shù)據驅動決策在醫(yī)院管理領域的價值已經得到了基本認同，但是對其具體驅動過程中多變的決策環(huán)境、多層次的信息資源、多元化的技術手段[13]等影響因素的研究和挖掘深度稍顯不足，無法為后續(xù)實證研究或者實踐優(yōu)化提供充足的理論依據?；谏鲜霾蛔?，研究將聚焦于3個方面：1）梳理面向醫(yī)院管理領域的數(shù)據驅動決策的影響因素;2）研究各個影響因素之間的相互關系，經過理論飽和性驗證，構建數(shù)據驅動醫(yī)院管理決策影響因素模型;3）基于該模型為數(shù)據驅動醫(yī)院管理決策提供建議。

2 研究過程

2.1 研究方法與樣本選擇

2.1.1 扎根理論

扎根理論是由Glaser B G等于1967年[14]提出的一種自下而上歸納分析的質性研究方法[15]，具有針對性[16]，尤其適合挖掘具體問題的關鍵因素[17]，在探討數(shù)據利用情況[18]和優(yōu)化管理決策[19]方面都較為實用。因此，本文采用扎根理論分析醫(yī)院管理者的半結構化訪談資料，提取影響數(shù)據驅動醫(yī)院管理決策的關鍵因素，構建理論模型并據此提供建議。

2.1.2 數(shù)據收集

根據研究問題，對訪談對象設置了納入標準如下：1）醫(yī)院中處于中層管理職位或更高級別的;2）有5年以上管理經驗;3）能夠接受訪談，錄音及后續(xù)使用的人員。遵循邊收集邊編碼的原則[20]，通過目的性抽樣、滾雪球抽樣和理論抽樣的方式，共采訪了9位管理者。受訪情況如表1所示。研究人員確定了管理者A、B、C、D、E、G、H，由管理者B介紹了F，E介紹了I。訪談提綱的擬定遵循Kallio的五步法[21]，經過組內測試和受訪者預測試，兩次修改后確定了最終的訪談提綱。在訪談之前與受訪者預約時間，告知研究目的及錄音等相關情況，征得同意后根據條件采用面談、微信視頻、電話的方式進行訪談，全程錄音。最后收集訪談音頻時長共計280分鐘，作為扎根理論編碼的分析數(shù)據。

2.2 編碼過程

2.2.1 開放性編碼和主軸編碼

將收集的訪談音頻導入質性分析軟件ATLAS.ti8中進行編碼，逐詞逐句，逐個事件對訪談資料進行引用和概念化。通過反復的比較、修改，刪除出現(xiàn)頻次極少（≤1）的概念，最后得到初始概念135個。根據概念間的相互關系將得到的概念范疇化，通過不斷分析得到范疇33個，反復比較和歸納，將分解的資料重新聚合，發(fā)現(xiàn)子范疇12個，主范疇5個（見表2）。

2.2.2 選擇性編碼

結合研究目標，將數(shù)據驅動醫(yī)院管理決策確定為核心因素，分析主范疇、范疇間的關系，整合類別和屬性，形成主范疇典型關系結構如表3所示。同時，理出故事線如下：1）管理者支持，系統(tǒng)完善和數(shù)據質量能夠直接影響數(shù)據驅動決策;2）外部環(huán)境和醫(yī)院支持通過影響管理者支持，數(shù)據質量和系統(tǒng)完善間接影響數(shù)據驅動決策;3）管理者支持與醫(yī)院支持、系統(tǒng)完善和數(shù)據質量、管理者支持和數(shù)據質量間呈現(xiàn)出相互影響的關系。

2.3 理論飽和度檢驗

為了確定何時可以停止采樣并對提出的數(shù)據驅動醫(yī)院管理決策影響因素的初步研究結論進行驗證，分別在編碼中和編碼后兩階段綜合3種方法進行了飽和度測試。

首先在初次編碼過程中，當編碼到第7位（G）受訪者時發(fā)現(xiàn)沒有新的概念、類屬和關系出現(xiàn)。為了避免偶然性，又補充了兩位管理者進行采訪和編碼。將每位受訪者音頻里編碼出的初始概念進行詞頻統(tǒng)計，導入軟件VOSviewer中繪制了受訪者—初始概念聯(lián)系圖（如圖1所示）。圖中節(jié)點A、B……I表示受訪者，其余各點表示開放性編碼中出現(xiàn)的初始概念。節(jié)點和標簽的大小根據出現(xiàn)頻次設置，出現(xiàn)的頻次越多，權重越大。

由圖1可以發(fā)現(xiàn)與G、H、I相連的概念都同時與A到F中的某些相連，這說明G、H、I的訪談過程中沒有新的概念產生。同時，編碼人員在編碼這3位管理者的訪談資料過程中也未發(fā)現(xiàn)新的關系存在。然后在初始編碼過程結束后，編碼人員返回原始數(shù)據，重新審視訪談資料和已有的編碼、關系，未發(fā)現(xiàn)新的能夠影響理論飽和度的類別。最后，將編碼結果告知訪談對象A、D、E，請他們確認，他們對編碼結果基本認同，未能提出新的范疇和關系。綜上，可以認為理論飽和度檢驗通過。

3 影響因素模型構建與分析

基于上述編碼和分析，構建了數(shù)據驅動醫(yī)院管理決策影響因素模型，如圖2所示。該模型集成了表2中的5個影響因素以及表3中影響因素間的6個中介關系、3個相關關系和3個因果關系。接下來將從影響因素和影響因素間關系兩方面對模型進行闡釋。

3.1 影響因素分析

3.1.1 醫(yī)院支持

醫(yī)院支持包括子范疇C1硬性條件支持和C2軟性條件支持。C1硬性條件支持指的是醫(yī)院在信息化、數(shù)據挖掘等方面的經濟投入、人員配備和醫(yī)院本身的基礎條件。C2軟性條件支持指的是醫(yī)院的戰(zhàn)略規(guī)劃和規(guī)章制度，它對醫(yī)院的運營管理能夠起到方向上的把握和指導作用。在醫(yī)院支持因素中，研究發(fā)現(xiàn)受訪者對數(shù)據分析師的態(tài)度出現(xiàn)了矛盾的現(xiàn)象。管理者一方面認為目前醫(yī)療健康大數(shù)據是海量的，許多隱藏在數(shù)據背后的信息沒有被挖掘出來，數(shù)據價值需要進一步探索，醫(yī)院的各個崗位，尤其是管理領域迫切的需要數(shù)據分析師的輔助。然而，另一方面，他們卻不愿意在聘請數(shù)據分析師方面投入更多的精力，對聘請這樣的人員持較為消極的態(tài)度，總結原因主要有以下4條：1）數(shù)據分析師創(chuàng)造的價值與其占據資源的不匹配;2）數(shù)據分析師對醫(yī)院，對醫(yī)療了解程度不夠;3）數(shù)據分析師的職責定位不明確;4）數(shù)據分析師與醫(yī)院管理者出現(xiàn)溝而不通的狀態(tài)。這種矛盾反應了醫(yī)院管理者對目前所謂的數(shù)據分析師的不認同，想要聘請讓管理者滿意的數(shù)據分析師很困難。揭示了數(shù)據分析師這一職業(yè)在醫(yī)療健康領域所面臨的困境和人才培養(yǎng)的緊迫性。

3.1.2 系統(tǒng)完善

C3系統(tǒng)質量完善和C4系統(tǒng)應用完善可以歸屬到系統(tǒng)完善因素下，是數(shù)據驅動醫(yī)院管理決策的技術保障。C3系統(tǒng)質量完善是指系統(tǒng)或者工具自身的情況，包括運行速度、功能完善性、安全性、易操作性以及可維護性。C4系統(tǒng)應用完善指的是在固定應用條件或者應用環(huán)境下系統(tǒng)的完善程度，包括系統(tǒng)的關聯(lián)性，對國家政策等條件的響應程度和費用。訪談發(fā)現(xiàn)目前醫(yī)療管理領域的系統(tǒng)工具都處于較為初級的階段，只提供數(shù)據存儲、組織等基礎性功能，對于更高級的數(shù)據分析和預測顯得較為無力。

3.1.3 數(shù)據質量

子范疇C5數(shù)據表示質量、C6數(shù)據可訪問質量、C7數(shù)據條件質量和C8數(shù)據內在質量歸屬于影響因素數(shù)據質量。C5數(shù)據表示質量主要指數(shù)據的精細程度。C6數(shù)據可訪問質量指的是用戶訪問數(shù)據的便利、數(shù)據安全等情況。C7數(shù)據條件質量也是指數(shù)據在某種應用環(huán)境下的好壞，主要包括完整性、時效性、價值可測量性、符合性和數(shù)據的關聯(lián)共享。C8數(shù)據內在質量指的是數(shù)據本身的質量，包括數(shù)據正確性、一致性和來源可信性。在調查和編碼中發(fā)現(xiàn)，數(shù)據質量不佳是當前阻礙數(shù)據驅動醫(yī)院管理決策的提升的關鍵問題。可以歸結為以下兩方面原因：1）醫(yī)院基礎數(shù)據數(shù)字化有限。這既體現(xiàn)在數(shù)字化數(shù)量上，又體現(xiàn)在質量上。數(shù)據字段缺失，范圍不全面，模糊粗糙現(xiàn)象明顯。2）數(shù)字化傳輸困難。例如數(shù)據采集口徑不一致、醫(yī)療術語書寫不規(guī)范、各系統(tǒng)間缺少標準接口等問題嚴重。

3.1.4 外部環(huán)境

外部環(huán)境包括C9技術環(huán)境和C10政治環(huán)境。C9技術環(huán)境指的是社會技術水平，它的高低直接影響系統(tǒng)、工具的完善，同時也促進影響新的管理模式、醫(yī)療模式的開展。C10政治環(huán)境是指國家、政府的政策要求和導向。從圖1可以看出包含在外部環(huán)境類屬下的初始概念節(jié)點“國家政府的推薦、建議”、“醫(yī)院上級的文件、政策要求”、“國家的相關規(guī)定”都相對較大，說明這些初始概念被受訪者多次強調，由此可以看出外部環(huán)境在數(shù)據驅動醫(yī)院管理決策過程中起了較為重要的影響作用，而國家政府目前已經認識到數(shù)據對醫(yī)院管理的重要作用，發(fā)布了《關于促進和規(guī)范健康醫(yī)療大數(shù)據應用發(fā)展的指導意見》等多個文件鼓勵醫(yī)院管理的數(shù)據治理與應用。

3.1.5 管理者支持

管理者支持包括子范疇C9管理者理念和C10管理者行為。作為決策的主體，管理者的支持度會影響數(shù)據驅動醫(yī)院管理決策。C9管理者理念是指管理者對數(shù)據驅動決策模式的態(tài)度，對相關條件建設的重視程度，對數(shù)據的信任度。C10管理者行為受他的理念影響，是指是否直接參與到數(shù)據質控、分析、管理、挖掘等過程中。他們的行為和理念直接決定了數(shù)據對決策支持的程度。訪談中，研究者普遍對數(shù)據驅動決策持積極態(tài)度，但大多表示業(yè)務工作較忙，缺少時間，難以親自參與數(shù)據分析等過程。

3.2 影響因素間關系分析

3.2.1 因果關系

數(shù)據質量、系統(tǒng)完善和管理者支持因素直接影響了醫(yī)院管理中的數(shù)據驅動決策，它們分別與數(shù)據驅動決策構成因果關系。1）數(shù)據質量，作為決策的基礎條件，它的好壞會影響挖掘處理的難度以及對決策環(huán)境判斷的準確性，直接影響決策價值。有受訪者表示：“數(shù)據質量……會影響管理的水平”“數(shù)據拿出來，夠不夠全面，夠不夠真實，夠不夠全面，需要去考慮這些方面，這個很重要”。2）系統(tǒng)完善可以優(yōu)化管理流程，減少人工，加快管理反映速度，更方便地利用數(shù)據來輔助決策，提升決策價值。如受訪者說：“上了新系統(tǒng)之后對我們的管理工作是一個很大的提升……促進醫(yī)院的財務一些重大的經濟政策的決定，包括采購的論證，包括成本分析，這是非常有好處的?！?）管理者相信并且使用數(shù)據對于數(shù)據驅動決策的方式落地起到關鍵作用，只有真正實施，決策才有價值。受訪者C說：“管理者水平不是特別一致，因為每個部門的負責人他的文化水平、管理經驗、管理能力不是很平衡……真的把這些數(shù)據弄（深度挖掘）出來的時候，對醫(yī)院的高層管理者或者院長來說，他們接不接受這些數(shù)據，他們會認為這些數(shù)據對醫(yī)院有什么作用”。

3.2.2 相關關系

模型中的相關關系有三組，分別是管理者支持和醫(yī)院支持、系統(tǒng)完善和數(shù)據質量、管理者支持和數(shù)據質量。1）管理者往往能夠有力的號召醫(yī)院投入更多的金錢、人力和時間等，而他的想法又受限于醫(yī)院的現(xiàn)實情況、基礎條件。受訪者提到“領導的戰(zhàn)略眼光……就是先有戰(zhàn)略，醫(yī)院要發(fā)展，肯定要這樣的。”2）數(shù)據質量好能有效降低系統(tǒng)處理難度，幫助系統(tǒng)完善，同時系統(tǒng)完善度高反過來可以提升數(shù)據的質量。這兩個因素間是相互促進，互利共生的關系。例如受訪者說：“當然針對信息孤島在全國范圍內做HRP（醫(yī)院資源規(guī)劃，Hospital Resource Planning）……這樣的話與經濟管理相關的數(shù)據就會集成到一個平臺，這樣會好很多。”“數(shù)據質量是最大的問題，之后要做分析，就涉及自然語言分析，數(shù)據管控差距較大，就導致一堆文本，沒法拆，再好的自然處理軟件拿過來也拆不好。”3）數(shù)據質量高會增加管理者的信任度，促進管理者使用和重視，而管理者的使用和重視反過來會增加數(shù)據的建設、發(fā)展，提升數(shù)據質量。如受訪者B表示“如果這個數(shù)據來源本身是高質量的醫(yī)院，同時的數(shù)據來源非常大，我一定更能相信”。“作為一個管理者我會檢查（電子病歷）用得合不合適……我要做一個質量的質控?！?/p>

3.2.3 中介關系

中介關系主要存在于外部環(huán)境與其他4個影響因素、醫(yī)院支持與系統(tǒng)完善、醫(yī)院支持與數(shù)據質量間。1）外部環(huán)境通過影響其他4個因素間接影響最終結果。除了管理者E，其余受訪者都反復強調了外部環(huán)境的重要性，表示“一定是國家的，導向性的政策對我們的影響是最大的?！睙o論是管理者還是醫(yī)院都要以國家的評價體系進行自我評價，系統(tǒng)、數(shù)據的生產建設都要符合國家的要求。2）醫(yī)院支持通過對系統(tǒng)的完善，對數(shù)據質量的管控，間接影響數(shù)據驅動決策。如受訪者表示：“產品進醫(yī)院后，醫(yī)院對數(shù)據有一個管控”，“買的不是程序，是管理流程，也是一個管理思路，……（系統(tǒng)上新后）所有的模式，科室的關聯(lián)都要變化，第一個就是物理的布局，能不能支持，第二個就是科室能不能支持……”。

4 數(shù)據驅動醫(yī)院管理決策的策略及建議

基于上述研究結果，圍繞數(shù)據驅動醫(yī)院管理決策影響因素模型，為優(yōu)化數(shù)據驅動醫(yī)院管理決策提出以下建議：

4.1 提升醫(yī)療管理數(shù)據質量

1）加強數(shù)據標準化建設，推動數(shù)據質控的相關指南、共識和評估標準的創(chuàng)建和實施。2）建立健全健康醫(yī)療數(shù)據共享機制和管理流程。雖然受訪的管理者對數(shù)據共享普遍是積極提倡的態(tài)度，但由于醫(yī)療數(shù)據共享面臨著隱私、倫理和安全的問題，現(xiàn)在始終還處于討論階段，進一步的實施和推廣則需要更多探索。

4.2 加強外部環(huán)境的推動作用

從宏觀層面利用外部環(huán)境推動醫(yī)療健康數(shù)據建設，倡導基于數(shù)據的管理決策模式。1）增加政府在衛(wèi)生信息化建設方面的投入，常態(tài)性組織管理者培訓學習;2）通過國家指導性文件，主推的工程，資助的項目導向醫(yī)院發(fā)展，影響管理者理念;3）利用官方的評級評測，法規(guī)條例強制性規(guī)范醫(yī)院、管理者行為;4）要求生產廠家的產品統(tǒng)一標準，方便傳輸共享，支持創(chuàng)新發(fā)展完善系統(tǒng)和工具;5）關注醫(yī)療管理行業(yè)數(shù)據分析師的職業(yè)發(fā)展，鼓勵情報學、醫(yī)學、管理學、統(tǒng)計學等學科的交叉發(fā)展，完善復合型人才培養(yǎng)模式。

4.3 發(fā)揮醫(yī)院的支持作用

1）增加對系統(tǒng)工具、數(shù)據管理的資金投入，部署更多的包括共享平臺在內的基礎信息設施、注重平臺的持續(xù)維護和更新，致力于系統(tǒng)的安全防護。2）加強人才梯隊建設，鼓勵以醫(yī)務管理人員為中心，數(shù)據分析師、大數(shù)據工程師等多領域多專業(yè)融合的團隊合作。3）加強數(shù)據質控，保證院內數(shù)據結構化、標準化、語義化比例。

4.4 提高管理者的意識和能力

1）增加對數(shù)據價值的認同，提高利用數(shù)據支持或校正決策的意識。數(shù)據及系統(tǒng)的價值是難以直接顯示和衡量的，這是由于他們在醫(yī)療管理過程中往往承擔著推動者而非盈利者的角色。管理人員要認識到它們潛藏的巨大價值，深入挖掘以提升決策價值。2）提升自身的數(shù)據使用、系統(tǒng)操作等能力，關注新技術新方法的應用和發(fā)展。

5 研究結論

文章采用扎根理論研究了醫(yī)療管理領域數(shù)據驅動決策的影響因素，包括數(shù)據質量、醫(yī)院支持、外部環(huán)境、管理者支持和系統(tǒng)完善五方面，基于因素間的相關關系、因果關系和中介關系構建了數(shù)據驅動醫(yī)院管理決策影響因素模型，并據此從四方面為優(yōu)化醫(yī)院管理領域數(shù)據對決策的支撐作用提供了建議，以期規(guī)范決策，從情報學角度助力醫(yī)院的精細化管理。另外，文章綜合3種途徑驗證了理論飽和性，圖像化展現(xiàn)了受訪者與初始概念的關系，確保驗證結果真實易讀，為扎根理論研究提供了新的啟示。

文章的局限在于受訪者均來自公立醫(yī)院。公立醫(yī)院與私立醫(yī)院在資金來源，政府監(jiān)管力度等方面的特征上有著明顯不同[22]。故此，研究結果是否適合私立醫(yī)院需要進一步討論。另外，需要說明的是文章提出的模型是基于扎根理論的小樣本研究，后續(xù)課題組已經使用結構方程進行了定量化地補充，結果將在其他文章發(fā)表。

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（責任編輯：陳 媛）