大數據時代創新醫院行政安全管理的方法研究

李士虎

［摘 要］創新醫院行政安全管理方法是大數據時代醫院管理的重要內容，也是現代醫院可持續發展的關鍵。因此，本文簡單論述了大數據時代創新醫院行政安全管理的必要性，提出了大數據時代創新醫院行政安全管理的內容與方法，希望為醫院行政安全管理順利推進提供一些參考。

［關鍵詞］大數據時代；醫院；行政；安全管理；創新

doi：10.3969/j.issn.1673-0194.2023.21.052

［中圖分類號］R197.322 ［文獻標識碼］A ［文章編號］1673-0194（2023）21-0180-04

0? ? ?引 言

大數據時代，醫院行政安全管理仍然處于探索階段，在實務中擁有較大的發展空間。當前，學術界關于大數據應用于醫院內部行政安全管理方面的研究尚未形成權威性理論體系，缺乏對具體案例的探討，與完善搭建大數據時代醫院內部行政安全管理框架的要求仍然具有較大差距。因此，探究大數據時代創新醫院行政安全管理的方法具有非常突出的現實意義。

1? ? ?大數據時代創新醫院行政安全管理的必要性

1.1? ?快速搜集可靠數據的需要

大數據時代的到來，給醫院行政安全管理數據搜集提供更多可能。多數醫院已建立基本覆蓋全部業務流程的信息系統，經信息系統使用手冊、使用交底，基本實現無紙化辦公，為運行數據歸集與分布式存儲、靈活在線調用提供了充足支持［1］。創新行政安全管理模式，可以省略基于程序的行政安全數據抓取復雜步驟，加速數據搜索，并在特定范圍內實時追加新產生數據，為發現行政管理問題提供充足的數據支持。

1.2? ?定位管理重點的需要

在大數據技術支持下，創新構建醫院行政安全管理系統，可以使用系統預設風險識別模型，結合在線設定行政風險指標、閾值，自動評估數據風險，進而判定醫院經營與管理期間發生概率較高的行政風險，并分等級輸送評估結果，從而大幅度提升醫院行政風險識別效率。在新技術支持下，醫院可以進一步擴大行政風險管控地圖，從更多層次、更多維度評估風險，推動定性管理模式向定量與定性結合管理模式轉變，確保對管理重點進行及時有效的定位。

1.3? ?提高問題分析深度的需要

大數據時代，打破傳統醫院行政安全管理思維，對行政數據進行總體性分析，可以借助數據之間關聯挖掘數據背后深層原因，從源頭評價醫院行政管理質量［2］。同時在大數據支持下，醫院部分行政管理基本實現數字化，高速機器設備分析代替人工分析，縮短管理問題分析時長，減輕行政管理人員壓力。針對管理期間無法及時發現的問題，可通過大數據支持的新型管理后端延長管理周期，在周期內追溯、遞延、統計，持續觀察分析，確保問題分析深度。

2? ? ?大數據時代創新醫院行政安全管理的內容

2.1? ?醫院消防安全

醫院消防安全是醫院行政安全管理的重要內容。作為人員高度集中的公共場所，醫院消防安全管理的創新至關重要。大數據時代，醫院消防安全管理創新內容主要是指利用大數據技術創建智慧安防體系，在統一平臺集中管理內部易燃易爆化學品以及可燃物、助燃物，全方位覆蓋、全時段監控、全渠道聯動，第一時間發現消防隱患并進行火災險情的精準研判，輔助火災控制科學決策，最大限度降低消防災情危害。

2.2? ?醫療設施安全

醫療設施安全是指醫院所用醫療工作設施在安全的環境中有效運行，表現為醫療設施不會對醫護人員、病患及其家屬產生威脅。大數據時代醫院醫療設施安全管理是指在全方位實時監控醫療設施運行狀態數據以及維護信息的基礎上，利用大數據挖掘技術分析醫院醫療設施運行規律，明確醫療設施風險點，提前防控，保護醫院醫療人員、患者、家屬安全，遠離危害。

2.3? ?醫療衛生安全

醫療衛生安全主要指醫院在實施醫療保健工作期間，病患不發生法律法規允許范圍以外的心理、機體結構或功能障礙、功能損害、功能缺陷或死亡。大數據時代，醫院行政安全管理中醫療衛生安全的核心是人員安全意識，表現為人員嚴格利用大數據統計信息明確風險因素，認識到個人職責的落實情況可能對醫院整體產生的影響，以便從根本上防控醫療事故。

2.4? ?醫院財產安全

醫院財產安全是大數據時代創新醫院行政安全管理的重要內容［3］。基于大數據的醫院財產安全管理需要借助大數據集成功能，構建統一內部審計模型，將醫院內部運行財務數據接入審計模型內，匯集財務數據、內外部數據、非財務數據，進而運用大數據技術對模型內數據進行挖掘、存儲、管理與高效自動審核，標記風險點，精準定位，為財產的安全管理提供科學決策支撐。

2.5? ?醫患人身安全

醫院內部人員流動性較強，醫患人身安全管理至關重要。大數據時代，創新醫院內部醫患人身安全管理的內容包括部分區域交叉感染防控，對精神存在問題人員或對醫護、患者及其家屬造成威脅的人員進行阻攔，來訪人登記追溯等。

3? ? ?大數據時代創新醫院行政安全管理的方法

3.1? ?構建智慧安防平臺

現有醫院消防安全管理是基于若干零散功能需求的簡單累積，未形成統一架構，且存在系統運行不穩、故障率高的特點［4］。此時，可以在大數據時代新興信息技術支持下，創新構建醫院智慧安防系統，融合智能分析、視頻監控、電子地圖、環境感知等功能模塊，最大限度預控消防險情發生。

如圖1所示，醫院智慧安防系統覆蓋醫院全場所。基于此，醫院行政管理人員可借助智慧安防系統實時搜索統計醫院危險源數據，匯總醫院火災危險源類型，并以火災危險源的多種屬性信息關鍵詞為依據，開展查詢檢索，科學評估安全風險系數及風險程度，最終以統計報表、統計圖為載體展現危險源統計數據，或者分類型生成危險源清單，豐富火災危險源檔案，滿足火災危險源管理回顧需求。在火災危險源檔案形成后，醫院行政管理人員可以利用NB-IoT技術，將溫度傳感器、電氣火災探測器、煙感探測器、剩余電流互感器、水壓探測器等傳感探測器無線傳感終端連接到安全消防一體化管理平臺，實時監控消防用水、電氣設備、煙霧明火、環境溫度等情況，以便及時發現異常情況、及時發出預警提醒。在此基礎上，醫院可以連接消防感知設備、智慧安防系統，將溫感設備、可視化設備與煙感設備融入消防場景，從多個維度快速核實潛在消防隱患，提升消防險情處置效率。比如，基于可視化設備展現醫院三維建筑結構與消防巡查路線，合理分配消防巡查負責人，消防巡查負責人需定期定點檢查打卡，并在移動智能終端上傳巡查信息以及解決情況，形成消防巡查閉環體系，確保消防安全。

3.2? ?加強內部控制審計

內部控制審計是醫院財產安全管理的重要工具，大數據時代的到來，給醫院內部控制審計提供了良好的發展機遇?？茖W利用大數據，可在提高醫院內部控制審計效率的同時，優化醫院內部控制審計質量［5］?；诖髷祿尼t院內部控制審計主要是由專業審計人員充分集成醫院財務數據、內外部數據、非財務數據，依據法規準則與相關指引，借助大數據分析工具挖掘各種數據發現審計線索，輸出審計結論。同時根據大數據時代醫院內部審計范圍擴大、審計結果優化、審計效率提高的特點，可以推動審計關口前移，根據事前審計要求構建基于大數據技術的預設—調試—修改—審計分析模型。在模型中利用大數據自動統計分析功能實現個別業務自動化分析，審計人員負責根據專業經驗自主分析機器算法無法解決的問題，人機高效協作，實現醫院財務風險的提前分析、處理，彌補行政內部控制缺陷。對于審計期間發現的財務疑點，利用“現場調查+線上數據分析輔助”方式判定疑點，確定疑點后，利用大數據技術分析數據之間的關系，生成取證單，憑借取證單挖掘問題根源。同時借助大數據相關性交叉驗證方式生成審計報告，內設審計證據自動校驗程序，發出不連貫、不恰當證據的可視化報警，提醒工作人員及時補充，確保交叉驗證順利完成。完成交叉驗證后，系統自動征求意見，并由專業人員根據作業系統內設模板進行相關內容填列，包括財務風險點、關鍵控制點、落實整改情況、發現財務問題等，以便科學安排風險控制計劃，確保財務風險的有效識別與針對性控制。

在事前審計的基礎上，接入大數據中心風險識別系統，及時收集醫院內部控制風險識別數據，并以字段方式記錄到模型中。此時，一旦某一財務數據超出風險預警閾值，系統立即發出提示，并可視化展現疑點。同時借助數據溯源、數據還原手段定位風險點所處業務流程，朝著其他關聯流程延伸，確保財務風險應對得當，滿足事中財務風險控制要求。

3.3? ?推進“DRG+大數據”精細化運營

DRG（Diagnosis Related Groups，疾病診斷相關分組）是現代化醫療體制中評估醫療水平、服務安全質量的主要工具，也是醫院醫療衛生安全、醫患人身安全管理創新的依據［6］?！癉RG+大數據”精細化運營是醫院行政安全管理創新的重要方法，兼具分析性、可比性，有利于安全數據處理分析手段的有效延伸，實現其在多科室的有效應用，從而達到安全管理目標。為實現“DRG+大數據”精細化運營，醫院應從醫院信息系統、計算機化病歷系統、遠程安裝服務、醫院操作實驗室信息系統等系統中獲取隨訪數據、超聲數據、病例數據等海量數據。進而借助大數據技術對海量源頭數據進行脫敏處理、后結構化處理，為數據決策提供支撐。同時根據安全等級劃分標準，以大數據為輔助檢測開放性端口安全性，確保大數據引擎內病例數據存儲安全。在這個基礎上，依托醫院醫療全過程信息化管理架構，提前劃定條件，模擬DRG分組，并引入“紅卡+黃卡”預警管理機制，剔除與要求不相符的項目數據，制定可量化的大數據醫療質量輔助評價指標，如危重病人搶救成功率、病歷優良率、無菌手術切口甲級愈合率等，為運營管理績效指標準確分析提供依據。

3.4? ?注重設施運維數據分析與決策

設施運維數據分析與決策是大數據時代醫療設施安全管理的新方向，可以從根本上解決部分醫院設施設備運行管理人員對智能數據決策理解不足以及運用數據驅動決策方向模糊問題［7］。設施運維數據分析與決策主要涉及建立風險識別模型、評估健康狀態、預測風險故障、管理最優規劃等數據決策模型。

建立風險識別模型是醫療設施安全管理的前提，也是營造醫院安全氛圍的關鍵。從風險識別方法來看，失效模式分析、災害脆弱度分析較為常用，但無法實現醫療設施風險全識別?；诖?，可以以傳感信息網絡為支撐，借鑒失效模式分析的風險順序數、風險優先數設計經驗，經層次分析量化，一對一交叉風險元素，形成風險識別網絡模型，將傳感數據加載到模型后，實現對風險的實時識別。

評估健康狀態是醫療設施安全管理的依據，也是分析主要原因和方案選擇的過程。為了以數據形式分析主因，醫院行政管理人員應從多決策層次認知著手，將個人專業經驗轉化為普遍認同的數據模式——穩定性評估模型。穩定性評估模型是多參數評估模型，將醫療設備過程能力評估與維護保養狀態、設備故障率關聯，可量化醫療設備管理關鍵績效指標。

預測風險故障是對故障原因的進一步量化，也是對傳統基于個人經驗故障診斷方法的升級，表現為由系統自動完成醫療設備故障檢測、診斷、隔離。預測風險故障涉及多干擾參數，需在專門的醫院醫療設備故障關聯網絡中，利用關聯參數進行多故障特征識別。同時匯集系統實時數據、外部儀器測量數據，借助輔助工具診斷潛在醫療設備故障。

管理最優規劃是循環改進的策略，也是指標量化的最終成果。醫院醫療設施安全管理人員可以提前制定清晰的醫療設施安全管理規劃目標。在醫療設施安全管理規劃目標指導下，利用線性規劃方法，確定關聯函數，并經決策變量尋找最優解。在此基礎上，根據醫療設備更新情況，持續完善優化迭代，實現循環改進。

4? ? ?結束語

綜上所述，大數據時代，醫院行政安全管理涵蓋了消防安全、醫療衛生安全、醫療設施安全、財產安全、人身安全等多個方面。醫院行政安全管理與醫院整體發展之間聯系緊密，在醫院運行過程中，醫院管理人員應注重創新醫院行政安全管理方法，全面保障醫療衛生安全、醫院消防安全、醫療設施安全、醫院財產安全與醫患人身安全，為醫院的長期生存和發展奠定基礎。

主要參考文獻

［1］孫麗華.基于大數據背景下的公立醫院智慧運營管理研究［J］.財經界，2023（25）：42-44.

［2］倪紅波.從大數據視角淺議對醫院信息化和網絡數據安全建設［J］.數字通信世界，2023（7）：172-174，178.

［3］張秋，鄭柏楓，李伊玲，等.高質量視角下粵港澳大灣區公立醫院數字轉型的實踐與思考［J］.現代醫院，2023（8）：1149-1151，1155.

［4］吳軍，劉英雄.大數據智慧管理技術下醫院信息安全系統構建及措施研究［J］.互聯網周刊，2023（7）：72-74.

［5］黃蒼慶.基于大數據背景的事業單位財務審計研究［J］.中國產經，2023（16）：109-111.

［6］李林杰.大數據背景下基層行政事業單位會計工作的創新［J］.納稅，2023（23）：55-57.

［7］侯夢薇，蘭欣，楊茜，等.公立醫院多院區協同背景下數據治理探索與實踐［J］.醫學信息學雜志，2023（8）：25-30.