基于我院實際需求的醫療設備效益分析系統的構建與應用

李維嘉，吳正灝，張雷，陳爽

復旦大學附屬華山醫院 裝備科，上海 200040

引言

醫療設備的配備情況是衡量醫院現代化程度的重要指標[1]，先進的醫療設備及其智能化程度更是醫院醫療水平的重要體現[2-4]。醫院在提升醫療水平和醫療設備綜合實力的同時，應考慮醫療設備配置的科學性與合理性，避免不當購置與使用造成資源的浪費[5-7]。從社會效益與經濟效益的角度進行論證是醫療設備引進過程中必不可少的環節[8-10]，該環節的科學性、數據的準確性對于論證結果具有最直接的影響[11-12]。數據的誤差可能會導致醫院醫療設備的使用率低，造成資源浪費。同時，缺少科學的數據指導，容易造成大型醫療設備的過度投資，增加后期的運行與維修成本，檢查費用提升，增加患者的經濟負擔[13-14]。因此，科學合理的醫療設備效益分析是醫療設備管理的重點工作。

目前，醫院醫療設備的經濟效益分析主要有2種方式：① 先對醫院的醫療設備進行分類，然后再采用手動加自動化的方式對設備的使用情況及其收費標準進行手工摘錄，再進行統計分析，這種方法在信息化時代顯然是比較落后的，目前已經被很多大型醫療機構棄用[15]；同時這一經濟效益分析方法往往無法做到全自動化，經濟效益分析需要的時間較長，且無法做到精細分析[16]；② 各類信息化系統的應用[17]，采用信息化手段實現醫療設備收費項目的自動提取、自動分析，主要集中在大型三甲醫院中。市面上也有部分研究者開發出一些新型的醫院經濟效益分析系統，但這些分析系統一般是從醫院整體出發，聚焦在醫院整體的經濟效益分析上，而醫療設備的經濟效益分析只是作為其中的一個分支系統，無法做到每臺設備的精細化分析，這在指導單獨某一類醫療設備的配置中顯然是不夠的。因此，需要一套科學的醫療設備效益分析系統，能從多方面、多層次進行醫療設備效益相關內容的分析。除此之外，該系統應能夠完全與醫院現有的網絡系統相兼容，如醫院管理信息系統、影像歸檔和通信系統等。本研究基于某科技有限公司推出的醫療設備效益分析平臺，結合醫院的實際情況進行升級改造，構建一套醫療設備效益分析系統，以期實現對全院醫療設備的總體效益分析及單獨某臺設備的效益分析，以便有效地指導醫院醫療設備配置趨于合理化、科學化。

1 需求分析

1.1 調研方法

本研究使用頭腦風暴法進行需求分析。在復旦大學附屬華山醫院組織成立頭腦風暴小組，小組成員包括院長、分管設備副院長、設備科科長、各設備管理組長、醫療設備臨床使用專家、財務處處長、醫院會計、信息分析技術構架廠家人員等共計30人，針對醫院對效益分析信息化系統的需求程度、醫院對醫療設備效益分析的需求及醫療設備效益分析系統需實現的功能等方面展開討論，獲得醫院對醫療設備效益分析系統的實際需求。

1.2 需求調研結果

通過頭腦風暴法，最終獲得醫院對醫療設備效益分析的基本需求表現為：① 全局掌握醫院醫療設備效益的整體情況；② 分科室進行單獨核算，并進行科室間的比較，促進良性競爭；③ 單個設備效益分析，尤其是大型醫療設備的效益分析。對于醫療設備效益分析內容的需求主要表現為：① 設備總體的效益情況；② 設備的收益能力；③ 設備運行能力；④ 醫院、設備收益的主要來源分析；⑤ 設備的使用率分析。

2 醫療設備效益分析系統的構建

本研究基于需求調研進行醫療設備效益分析系統的構建，在構建過程中，選擇PostgrepSQL數據庫作為數據基礎平臺，采用B/S結構模型作為基礎網絡結構，并使用特定的數據加密系統保障數據獲取與傳輸過程中的安全性。首先基于目前最新的大數據處理框架Spark開發數據集成層，以實現批處理和流處理數據結果的一致性。為降低數據采集對業務系統的干擾，核心數據抽取-轉換-加載（Extract-Transform-Load，ETL）框架使用Data flow進行搭建。然后在數據基礎平臺上搭建數據倉庫層，該層可基于“數據湖”理念和數據虛擬化技術實現，通過統一的SQL查詢引擎實現底層多種存儲格式的兼容，屏蔽底層數據存儲差異，實現基于文件和關系型數據庫的跨庫混合計算。同時針對數據分析應用進行列存儲、索引、預計算等多種性能優化。最后搭建整個醫療設備效益分析系統的核心架構——數據分析平臺。該平臺以B/S架構搭建，實現用戶界面的友好交互。該系統以數據倉庫（“數據湖”）為基礎，建設了一個統一的數據查詢分析和輔助決策的分析展現基礎服務平臺——SiMiao，平臺結合了中間件技術的多層架構：底層為數據集成和調度，中間為數據統一存儲和統一查詢的數據倉庫層（數據湖），上層為數據分析平臺以及數據應用。最終形成了包括業務系統、數據集成、數據倉庫、數據分析平臺、主題分析矩陣在內的醫療設備效益分析平臺。系統的邏輯運營架構圖如圖1所示。

圖1 系統的邏輯運營架構

本研究最終構建的系統架構如圖2所示，從最底層的業務系統開始，向數據集成提供數據，在數據集成中通過ETL將數據進行清洗集成到數據倉庫；在數據倉庫中將數據進行分層；在數據分析平臺中對原數據進行管理，最終按用戶業務要求實現各個主題的報表。各層次之間既相互聯系又可以有效隔離，這使它們在充分發揮自身功能的同時，保持相對穩定。系統通過基礎框架提供的功能引擎和各類工具，確保了系統整體上具有高的可用性、擴展性和安全可靠性，可以在不影響整體業務的前提下實現整體系統的持續完善和改進。

圖2 系統架構圖

3 系統評價方法

3.1 醫療設備效益分析系統的測試

本研究將所構建的醫療設備效益分析系統在復旦大學附屬華山醫院進行測試，測試過程中采用數據增量抽取的方式，對全院18231臺在用醫療設備進行效益分析，針對這些設備，分別從醫院、科室層面進行了醫療設備的效益分析并進行比較。然后，以大型醫療設備CT、MR、超聲為代表，對單個醫療設備的效益情況進行分析，分析內容包括檢查科室、費用來源科室、檢查部位、收費項目、檢查分類等。

3.2 客觀評價

（1）隨機抽取系統分析出的具體數據并做好記錄，在財務分析人員不知道系統分析出的數據結果的前提下，人工計算相關數據，經3次重復計算后取平均值，然后將系統數據與人工計算數據進行比較，檢驗系統的準確性。

（2）在研究期限內分2次對系統的用戶情況進行統計，每次統計均隨機抽取研究期限內連續3 d的數據，并分別統計每天該系統的用戶數量、用戶的職位、用戶登錄時間等信息，然后計算平均值。

（3）分析該系統在醫院的實際利用情況。

（4）分析該醫療設備效益分析系統對醫院設備采購、配置的影響。

3.3 主觀評價

（1）由2名具有10年以上醫院信息化管理經驗的教授級高級工程師對系統的效益分析的價值、愿意推廣的意愿、使用體驗、運行速度、數據的準確性、靈活性做出評分。1分：很差（很低）；2分：差（低）；3分：一般；4分：好（高）；5分：很好（很高）。

（2）滿意度調查：本研究采用了六維綜合滿意度方法對系統展開評價，分別從系統的實用性、科學性、推廣性、操作性、實用性、可推廣性6個角度展開。評價人員包括院領導、科室負責人、醫院財務科的相關人員，以5分為滿分，1分為最低分對系統進行滿意度評價，收集數據并計算最終結果。

3.4 統計學分析

應用SPSS 22.0軟件進行統計學分析。符合正態分布的計量資料用±s表示，不符合正態分布的兩組數據間比較采用Mann-Whitney非參數檢驗；兩組間計數資料的比較采用χ2檢驗或χ2擬合優度檢驗，以P＜0.05為差異有統計學意義。本研究使用Kappa檢驗對2位專家的評價進行一致性檢驗：Kappa值在0～0.2表示一致性極低；0.21～0.40表示一致性一般；0.41～0.60表示一致性中等；0.61～0.80表示具有高度一致性；在0.81～1.00表示幾乎完全一致。

4 結果

4.1 系統測試結果

本研究構建的醫療設備效益分析系統的功能涉及醫療設備的全生命周期，已經于2020年11月開始在復旦大學附屬華山醫院進行測試使用。該系統應用范圍廣泛，包括設備采購前的預測、設備使用中的控制，以及設備使用后的分析等過程，可從醫院、科室與單個設備等多個層面進行設備效益分析。

4.1.1 醫院層面效益分析

該醫療設備效益分析系統可以在醫院層面進行醫療設備的效益分析，測試醫院總體醫療設備效益分析情況如圖3所示。從圖3中可以看出，該系統可以從整體上分析醫院醫療設備的基本情況，進行重點科室醫療設備月度效益的檢測與全院醫療設備效益年度趨勢分析，并進行未來使用情況的預測。醫療設備的月度效益分析功能可以實現橫向比較每月的效益差距，為深度分析差距原因、及時調整設備使用狀態做好準備。除此之外，該系統可以將全院設備按照采購金額進行分類排序，然后分類別進行效益分析，做到對高成本醫療設備效益的實時監控。除此之外，可以從科室收益排名中找尋需重點關注的科室，進行科室層面的設備效益分析。

該系統可以很好地從醫院層面進行設備效益分析，并獲得設備的收益率與使用率情況。從圖3中可以看出，除2021年10月以外，2021年全院設備的收益率基本呈現較為穩定的狀態，與2020年相比，全院醫療設備投資效益率總體偏低，造成此現象的原因可能為受新冠疫情的影響。除此之外，該系統也從醫療設備的成本、收入、工作量方面進行了分析，與2020年相比，整體收益率同比降低7.34%。

圖3 全院醫療設備效益分析界面

從系統中的全院設備的使用率曲線中還可以分析出設備的使用率，經分析發現，我院該系統可以獲得全院設備的使用率曲線（圖4），從使用率曲線可以看出，部分月份部分設備的使用率超過100%，表明這類設備超額天數（額定天數22）運轉，可以再據此進行深入分析，將使用最多的科室與使用率最低的科室進行配合使用，比如在急診高峰期開設設備共享通道，緩解急診CT的使用壓力。同時，應對使用率高的設備進行更為精細的預防性維護，提高維護頻率，做好重要備件的準備工作，以免設備故障后影響科室的正常運轉。由此可見，該系統在全院設備收益率分析中的應用，可以為醫院醫療設備的使用策略調整提供重要參考。

圖4 全院設備的使用率曲線

4.1.2 科室層面效益分析

科室層面的效益分析不僅可以為醫院管理者提供科室基本情況，還可以為科室的領導提供醫療設備管理相關參數，以及為科室的發展提供相關參考。從測試醫院放射科醫療設備效益分析圖（圖5）中可以看出，在科室層面的效益分析中，可以了解到整個科室的設備效益情況，會根據月度效益進行重點醫療設備的排名分析。對醫療設備收益率、收入、成本、工作量等關鍵指標的占比分析也是該系統分析的重點內容，可以為科室管理者提供重要的數據參考。

圖5 科室層面效益分析界面

從科室的角度進行投資收益率的趨勢分析時，可以從成本、收入、工作量、效益、收益率等層次進行數據統計，做好院內科室之間的橫向對比。在了解各科室效益的同時，方便對科室效益進行管理。科室效益的對比，可以及時發現本科室存在的問題并及時進行管理策略調整。通過系統數據獲得的科室收益率（表1）中可以看出，我院科室A、科室B、科室C的月投資收益率分別為6.50%、4.69%、3.13%，說明該月份科室A的收益率高于科室B與科室C。科室B和科室C的管理者可以據此查找原因，并進行管理策略的調整。

表1 科室2021年7月收益率分析表

4.1.3 設備層面效益分析

該系統還可以從單個設備層面上進行效益分析，以測試醫院2010年購置的住院256排CT為例進行分析，其2021年7月的效益分析圖如圖6所示。從圖6可以看出，對于單個設備的效益分析方面，數據在縱向上更加深入，集中在設備成本收入分析與設備收益能力分析之中。2021年10月收入比較低，其他月份收入和收益處于平穩狀態；2020年成本處于平穩狀態。本研究構建的效益分析系統可以進行單個設備全年的收益情況分析，且可以選定具體的月份進行當月服務量與當月收益的分析以及出現的異常。醫療設備管理者們可以根據以上數據更深入地分析造成此現象的原因，并及時進行調控。

圖6 單一設備層面效益分析界面

通過測試發現，本研究構建的醫療設備效益分析系統可以使醫院科室管理者與使用者從自身的需求出發，在不同維度查看數據分析結果。同時，該系統具備多個項目的分析能力，比如成本分析方面，包括投資回收期與收益率、對比分析、月報與年報等，可以為醫院設備的采購、管理提供科學的數據支撐。本系統可以為設備管理者與使用者提供科學詳細的管理數據，同時實現網頁端口與移動設備端口的同步登錄、多個賬號同時登錄。該系統可進行設備成本構成分析、醫療設備投資回收期分析、醫療設備投資收益率分析、醫療設備運行能力分析、醫療設備收入能力分析、醫療設備收入趨勢分析及設備效益分析月報等。除此之外，該系統可實現成本、收入、服務量、安全邊際率、收益率、結余率、周轉率回收期、故障停機率等指標分析。

4.2 客觀評價

4.2.1 在設備采購與管理中的情況

該醫療設備效益分析系統投入醫院測試使用以后，醫院醫療設備配置的規范化程度有了進一步的提高。通過對醫療設備的應用情況分析，實現了部分醫療設備的共享，在2021年設備采購論證中為測試醫院節約采購成本2000多萬。在1年的時間內，該系統為裝備科管理人員生成醫療設備合理配置數據參考表480多個，為醫療設備的科學管理提供了重要參考。

4.2.2 系統的準確性評價

從醫院2021年7月的3.0 T MRI數據中通過簡單隨機抽樣的方式抽取了10%的數據作為研究樣本（n=269），包括收入、服務量等，將系統分析結果與人工計算結果進行比較，結果顯示，人工計算組的次均收入為（578.99±11.93）元，醫療設備效益分析系統的收入為（580.06±11.67）元。為使用獨立樣本t檢驗對系統分析結果與人工計算結果進行顯著性檢驗，首先對數據進行正態分布的檢驗，數據不服從正態分布（P＜0.05），因此，本研究使用Mann-Whitney非參數檢驗進行系統數據準確度檢驗，P=0.272＞0.05，說明雖然由于取值、計算方法、個別收益的劃分不清等原因，導致在收入、服務、收益等方面醫療設備效益分析系統和人工計算存在一定的偏差，但總體差異無統計學意義。由此可見，醫療設備效益分析系統的計算結果具有較高的準確性，可以用于指導醫院醫療設備的管理。同時醫療設備效益分析系統數據的計算加上人工提取僅需要1人操作1～3 min，而人工計算則需要3人計算1.5 h，說明了醫療設備效益分析系統的高效性。

4.2.3 系統的用戶情況分析

系統后臺數據顯示，該系統在測試醫院的實際使用情況為：自2020年12月1日至2021年11月30日系統共使用361 d（以當天有人登錄且登錄時長＞5 min計為該系統當天被使用），說明該系統幾乎每天都有人員登錄使用。對系統的使用情況統計結果如表2所示，每天系統的登錄人員數量約為160人，登錄人員主要為基層工作者，這也與醫院相關職位中的人員數量分布有關；每人每天登錄次數為1～2次。隨機抽取系統運行期間內的2 d，分2次進行數據分析，使用χ2擬合優度檢驗，顯示2次統計的登錄人員數量沒有顯著差異（P=0.780），由此可見不同時間段內登錄系統的人員數量沒有統計學差異。使用χ2檢驗，得出2次登錄系統的人員職位、登錄時長均沒有顯著差異（P=0.907、0.711）。登錄時長在5～60 min的人員較多，說明了該系統在醫院的使用較為活躍。

表2 系統使用情況統計表[n（%）]

4.3 主觀評價

4.3.1 系統評分結果

2位專家就醫療設備效益分析系統的評分如表3所示，2位專家對該系統的綜合評分分別為4.6、4.8分。在推薦度、準確度上的評分均為滿分。且2位專家對系統的評分具有高度一致性，Kappa=0.615，說明該系統的整體運行情況優良。

表3 專家對醫療設備效益分析系統的評分（分）

4.3.2 醫院內部人員對系統的滿意度調查

收集滿意度調查結果，繪制六維綜合滿意度圖譜（圖7），可知醫院各級人員對于系統的滿意度均在4分以上，滿意度級別為滿意，并愿意推廣該系統。對于系統的運行速度表示應進一步提升，這一問題會隨著醫院網絡速度的提升而得到解決。

圖7 系統滿意度調查圖

5 討論與總結

本研究構建了一套醫療設備效益分析系統，該系統通過對醫療設備使用壽命、投資收益、投資回報等多方面進行綜合分析，簡單、快速地對醫療設備的效益進行跟蹤、分析、總結，實現醫療設備的科學使用，為醫療設備的合理引進、有效維修提供有力的數據支撐，為醫院配置大型設備數量及選型提供了初步依據，提高了我院醫療設備的科學管理水平。

楊航榮[18]以大型醫療設備為研究對象，驗證了醫療設備成本效益分析的重要性及其在醫療設備全流程管理中的地位。周文勝[19]通過實踐研究，證實了成本效益分析是醫院對大型醫療設備進行經濟管理的重要手段之一，可以為提升設備經濟效益、指導科學投資等提供重要支持。本研究不僅構建了一套科學的醫療設備效益分析系統，也驗證了效益分析在醫療設備的采購與管理中的有效性，這與以上的研究結論一致。成本效益分析不僅是醫療設備引進立項中的重要依據，也是對已引進設備的實際情況與預期目標之間的客觀驗證，能夠提高醫院醫療設備的配置水平，加快醫院科學管理的進程[20]。

信息化技術的應用是智能化時代的必要要求，不僅可以減少財務人員的基礎性工作，還能在各方面提升財務人員的自身價值[21-22]，信息化技術也被應用于醫療設備的效益分析之中。陳俏均等[23]通過信息化系統的構建實現了醫療設備的效益分析。王壘等[24]采用Activiti工作流技術設計了一套民營醫院的信息化管理系統，該系統在實現醫療設備管理的同時，也能夠進行醫療設備的效益分析。與市面上相關醫療設備效益分析系統對比，本研究構建的醫療設備效益分析系統在系統的展示形式、數據的嚴謹性等方面具有較大優勢。本系統附帶打印功能，且在數據展示時采用了圖表結合的方式，比單純的列表展示更加直觀清晰。同時，本系統可達6個分析維度，具有嵌入式的數據規范系統，數據更為精細準確，能做到來源科室對比、項目對比及檢查部位對比等。

然而，在使用過程中也發現，該系統在現有的基礎上還有較大的優化空間，后續的研究可以將效益納入考評范圍內，并進一步擴大數據來源，提高數據質量，建立更加完整、可信的大型醫療設備運營數據中心；數據分析的維度和指標體系還可以進一步擴展，后期也可建立大型醫療設備關鍵運營指標的監測報警體系。

本研究構建的醫療設備效益分析系統能夠實現多層次的醫療設備效益分析，從醫院、科室、單個設備等層面為醫院的采購與管理提供重要的數據參考。本系統為推進醫院信息化、實現醫院醫療設備財務分析的精細化提供了一定依據，值得在醫院中推廣使用。