高質量發展背景下專科運營管理分析體系研究*

【摘 要】 目的 分析醫院經濟運營和醫療質量相關指標，健全專科運營管理分析體系，推動醫院運營管理決策過程科學化、規范化、精細化。方法 以專科醫療收入及效率、直接成本構成、成本補償情況等經濟指標為基礎，結合專科病種收治結構，對病種費用構成、DRG病組結構等內容展開分析，確立專科優勢病種；構建指標分析預測模型，直觀反映病種結構調整對專科成本補償及醫療指標的綜合影響。結果 某院A科室一區、二區在醫療服務收入占比、人均醫療服務收入、直接成本構成、手術/四級手術占比、CMI值等指標上存在明顯差異，通過調整病種收治結構可實現病種收益效率與技術難度評價的大幅度提升。結論 通過構建涵蓋科室醫療收入分析、病種結構分析、病種結構調整預測等內容的專科運營管理分析體系，可幫助公立醫院聚焦專科業務發展，為實現精細化運營管理奠定基礎。

【關鍵詞】 公立醫院；高質量發展；專科運營管理；分析體系

中圖分類號：R197.323 """""文獻標識碼：A

Research on the Analysis System of Hospital Specialty Operation Management under the Background of High-Quality Development of Public Hospitals/JIANG Dechao，HU Yuejun，ZHANG Jiaming，et al.//Chinese Health Quality Management，2024，31（3）：56-61

Abstract Objective To analyze the relevant indicators of hospital financial and medical quality， improve the specialty operation management analysis system， and promote the scientific， standardized and refined decision-making process of hospital operation management. Methods Based on the economic indicators such as income and efficiency， direct cost composition and cost compensation， and combined with the treatment structure of specialty diseases， the cost composition of diseases and the structure of DRG diseases were analyzed， and the dominant diseases of specialties were established. The index analysis prediction model was constructed to directly reflect the comprehensive influence of disease structure adjustment on specialty cost compensation and medical index. Results There were obvious differences in the proportion of medical service income， per capita medical service income， direct cost composition， proportion of surgery/grade 4 surgery， CMI and other indicators in the first and second districts of Department-A of a hospital. By adjusting the treatment structure of disease categories， the benefit efficiency and technical difficulty evaluation of disease categories could be greatly improved. Conclusion "The construction of specialty operation management analysis system covering medical income analysis， disease structure analysis， disease structure adjustment and prediction can help public hospitals focus on the development of specialist business and lay a good foundation for the realization of fine operation management.

Key words Public Hospital;High-Quality Development;Specialty Operation Management;Analysis System

Firstauthor's address Sun Yat-sen Memorial Hospital，Sun Yat-sen University，Guangzhou，Guangdong，510000，China

公立醫院作為我國醫療服務體系的主體，擔負著保障人民群眾生命安全和身體健康的重要責任。2020年12月，國家衛生健康委同國家中醫藥局聯合印發《關于加強公立醫院運營管理的指導意見》，明確提出通過轉變運行模式和管理思路，提升醫院運營管理科學化、規范化、精細化水平［1］。2021年6月，國務院辦公廳印發《關于推動公立醫院高質量發展的意見》，對公立醫院下一階段的發展目標提出總體要求，明確公立醫院實現高質量發展的重點任務［2］。從高速發展轉向高質量發展，是公立醫院轉型和醫藥衛生體制改革的方向［3］。公立醫院邁向高質量發展，需要轉變內部發展方式與運營模式，通過強化運營管理、提升醫務人員勞動價值，獲取實現高質量發展的內生源動力［4］。在此背景下，建立科學有效的運營管理分析體系，提升專科運營管理水平，是專科運營分析決策的內涵要求［5］。精細化運營管理分析有效實施的關鍵在于對象的精準化，基于專科病種的技術難度和效率效益，實施病種分類管理，構建專科病種效益效率量化評價體系，驅動醫療資源合理配置，是提升公立醫院專科運營效率與效益的有力抓手［6］。

1 資料與方法

1.1 資料來源

本研究資料來源于廣東省某委屬（管）醫院的財務管理信息系統、病案統計管理系統和DRG住院醫療服務監測與分析系統。從財務管理信息系統采集2022年各臨床科室醫療收入與直接成本數據，包括門診及住院的醫療服務收入、檢查檢驗收入、衛生材料收入、藥品收入以及科室人員經費、衛生材料費、固定資產折舊、無形資產攤銷等直接成本數據；從病案統計管理系統采集2022年各臨床科室病案首頁及住院報表數據，包括患者出院診斷、手術及操作信息、住院天數、住院費用類別以及科室實際開放總床日數與實際占用總床日數；從DRG住院醫療服務監測與分析系統采集2022年各臨床科室DRG分組信息，包括入組病例數、病組權重以及時間、費用、藥品、耗材消耗指數。

1.2 研究方法

1.2.1 ""科室成本補償分析 """"本研究首先通過對專科經濟指標進行分析，明確專科運營現狀中存在的問題。分析內容包括醫療收入結構及效率、人/床均醫療收入、科室直接成本構成以及科室成本補償情況等。其中：在醫療收入結構及效率分析中，對專科醫療服務、檢查檢驗、衛生材料、藥品等各類收入占比以及每床日收入、病床使用率等指標進行分析；在人/床均醫療收入分析中，比較剔除藥品、耗材后的專科人/床均醫療服務收入，反映人/床均收益效率；在科室直接成本結構分析中，對科室人員經費、衛生材料費、藥品費用、固定資產折舊等支出情況進行分析，明確專科主要的直接成本構成；在科室成本補償分析中，綜合醫療總收入、直接成本、間接成本等內容，計算科室成本補償情況。

1.2.2 ""專科病種結構分析 """"首先，根據病種治療費，提取專科收治的主流病種，統計病種合計治療費、日均治療費、治療費占比等醫療收入指標，手術患者占比、四級手術占比、平均住院日等醫療質量指標以及病種CMI值、費用、藥品、耗材消耗指數等DRG評價指標。其次，分析專科病種治療費分布與醫療質量情況，探查其中具有較高治療費占比或日均治療費的高收益病種，以及手術、四級手術占比、CMI值較高的疑難病種，同時通過與全省均值進行比較，判斷專科在治療同類疾病過程中的總費用及藥耗消耗情況。最后，運用波士頓矩陣分析法［7-8］，將病種醫療指標與費用指標相結合，將病種劃分象限，確定在科室醫療服務收入（病種合計治療費、日均治療費或治療費占比）與技術難度評價（手術患者占比、四級手術占比或CMI值）指標方面表現較好的優勢病種，為下一步的病種結構調整明確方向。

1.2.3 ""病種結構調整預測模型 "為直觀反映病種結構調整對專科運營情況的影響，本研究嘗試構建病種結構調整預測模型。首先，確定結局變量，用于反映專科運營管理情況，包括醫療服務收入、專科成本合計、治療費占比、日均治療費等費用指標，以及手術/四級手術占比、科室CMI值等醫療指標。其次，梳理影響以上結果指標的過程變量，如科室出院人次、實際占用總床日數、藥品、耗材成本，模擬提升專科優勢病種出院人次占比，觀察科室工作負荷、耗材成本、藥品成本等預測變量的變動情況，從而反映病種結構調整對科室醫療收入、成本補償、手術/四級手術占比、科室CMI值等運營指標的影響。最后，形成醫院專科運營管理分析體系，推動醫療資源合理化配置。

2 "結果與分析

通過分析專科經濟指標與病種結構，并對病種結構調整進行合理化預測，本研究形成涵蓋科室經營情況現狀分析、病種結構及優勢病種分析、病種結構調整預測模型的專科運營管理分析體系，為醫院實現提質增效提供對策與建議。以該院某手術科室（A科室）一區、二區為例，分析比較如下。

2.1 科室成本補償情況在住院醫療收入方面，A科室一區2022年全年住院醫療收入為9 921.78萬元，較二區高3 824.5萬元，但其中醫療服務收入占比僅為18.64%，藥品收入占比高達36.99%，收入結構明顯劣于二區。在資源利用效率方面，A科室一區的人均、床均以及每床日醫療收入均明顯高于二區，但其中人均醫療服務收入卻低于二區，床均及每床日醫療服務收入也與二區較為接近。同時，A科室一區病床使用率為94.25%，較A科室二區高出11.54個百分點，工作負荷相對較高。在科室成本構成方面，A科室一區直接成本為8 107.47萬元，較二區高出3 551.09萬元，其中人員經費占比僅為18.94%，藥品費用占比高達43.56%，成本結構相較于二區不合理，存在較大改進空間，見表1。

2.2 確立專科優勢病種

在病種收治結構方面，A科室一區、二區2022年治療費主要集中在3類疾病，分別為肝癌、膽管癌、結直腸癌、胰腺癌、胃癌、肝血管瘤等良惡性腫瘤，膽石癥、肝局部結節增生等非腫瘤疾病，以及腫瘤化療或免疫治療患者。其中，肝癌、肝血管瘤等良惡性腫瘤與肝局部結節增生具有較高的日均治療費、手術/四級手術占比及病種CMI值；膽石癥具有較高的日均治療費、治療費占比以及手術占比，但四級手術占比與病種CMI值相對偏低；腫瘤化療或免疫治療患者在病種收益效率與技術難度評價兩個方面，指標表現均相對較差。同時，A科室一區的費用、藥品、耗材消耗指數均＞1，表明該區在治療同類疾病過程中的總費用及藥耗消耗情況均高于全省平均水平，費用結構亟需優化，見表2。

在病種結構象限分析中，以病種合計治療費占全科治療費的比例為橫軸，四級手術占比為縱軸繪制散點圖，以科室相關指標中位水平為界，將散點圖劃分為4個象限。處于第一象限的肝和肝內膽管惡性腫瘤屬于專科明星病種，對科室治療收入及技術難度評價均貢獻較大；處于第二象限的其他惡性腫瘤、肝局部結節增生、肝血管瘤等屬于成長期病種，具有較高的四級手術占比，目前受限于收治量，對治療收入貢獻較低，后續可作為病種收治結構調整方向，成長為專科明星病種；處于第三象限的腫瘤化療或免疫治療屬于平臺期病種，在科室治療收入與技術難度評價兩個方面均貢獻較低，應適當減少住院收治量；處于第四象限的膽石癥屬于金牛病種，對技術難度評價貢獻較低，但對治療收入貢獻較大，可有效調整科室收入結構，見圖1。

2.3 病種結構調整預測模型應用

通過病種結構分析，本研究明確各病種對科室收益效率與技術難度評價的綜合影響。在A科室一區現有的收治結構中，腫瘤化療或免疫治療患者出院人次占比為57.52%，較二區高16.69個百分點；肝和肝內膽管惡性腫瘤患者出院人次占比為13.60%，膽石癥患者出院人次占比為7.61%，較二區分別低5.95個百分點、7.80個百分點。由于A科室一區專科明星、金牛病種出院人次占比較低，平臺期病種收治量相對較大，使得一區的日均治療費、治療費占比、手術/四級手術占比以及科室CMI值等指標均低于二區，見表2。考慮到僅通過提高單一優勢病種收治量來覆蓋平臺期病種減少量，與臨床實際工作不符，故本研究選擇“降低腫瘤化療或免疫治療出院人次占比、提高非腫瘤化療和免疫治療出院人次占比”的病種結構調整方式進行預測分析。

參照二區現有結構，A科室一區調整后的化療患者出院人次占比降低至40%，騰出空間提高非化療患者出院人次占比。同時，在現有床位配置條件下，將病床使用率下調至90%，適當減輕醫護人員工作負荷。隨著病種結構以及工作負荷的變化，A科室一區總成本將下降537.87萬元，醫療服務收入將增加39.59萬元，病種治療費占比將提升1.59個百分點，日均治療費將提升6.46%，手術占比將提升10.61個百分點，四級手術占比將提升2.93個百分點，專科CMI值將提升22.58%，專科病種收益效率與技術難度評價均得到較大幅度提升，見表3。

3 討論

3.1 精準化專科運營分析是實現運營管理精細化的前提條件

近年來，針對公立醫院整體情況的績效考核、經濟運行綜合評價［9-10］以及大型醫用設備績效評估［11］等方面，均有較高水平的研究。本研究圍繞“業財融合”的運營管理理念，整合專科運營情況分析與醫療質量評價，嘗試通過病種結構分析實現二者的融合。同時，借鑒企業經營管理中的波士頓矩陣分析法，將病種經濟指標與醫療質量指標相結合，通過將病種劃分象限確定自身功能定位，建立病種分類發展思路。此外，綜合考慮病種結構調整對病區工作負荷以及藥品、耗材等變動成本的影響，合理簡化預測變量與結局指標之間的邏輯關聯。在病種收益效率方面，將專科醫療服務收入、合計成本、治療費占比、日均治療費等指標與病種治療費占比、日均治療費、出院患者占用床日數以及藥品費、耗材費占比相關聯；在技術難度評價方面，將專科手術/四級手術占比、CMI值等指標與病種同類指標及出院人次、平均住院日相關聯。這實現了僅通過調整病種收治例數即可顯示專科醫療服務收入與技術能力評價指標變動情況的預測過程，具備一定科學性及合理性，可在基于技術難度與收益效率的病種分類管理措施中推廣應用，為醫院實現精細化運營管理奠定基礎。

3.2 圍繞病種進行監測評價是優化資源配置的有效手段

提升公立醫院醫療資源使用效率的關鍵在于將專科業務作為發展重心，聚焦專科病種收治結構，以期實現“三個轉變，三個提高”的發展要求。通過分析病種費用結構與醫療質量指標，將病種劃分為專科明星病種、成長期病種、平臺期病種以及金牛病種，形成“提升專科優勢病種出院人次占比，減少平臺期病種收治量”的發展思路，為臨床科室及業務部門明確下一步工作重點提供依據。以A科室分析過程為例，通過對比一區、二區經濟運行情況與醫療質量指標的差異，發現A科室一區存在醫療服務收入占比偏低、藥品成本偏高，以及手術占比與CMI值偏低等情況。進一步分析原因可能為，A科室一區為提高病床使用率以及受醫保結算政策影響，收治了較多主要進行藥物治療的腫瘤化療或免疫治療患者，未從專科業務發展角度調整病種收治結構。在明確原因后，醫務、績效、醫保、信息等職能部門聯合開展工作，加快醫院日間化療中心的平臺建設與流程優化，將原有住院收治的腫瘤化療或免疫治療患者轉往日間化療中心，并通過申請門特結算的方式，解決患者醫保報銷問題，實現住院病種收治結構優化，提升醫護人員人力資源價值與醫療資源利用效率。

3.3 病種結構調整預測分析在成本核算方面仍存在不足

在病種結構調整預測模型的構建過程中，本研究嘗試形成專科病種結構與相關運營指標間的邏輯關聯。其中，在醫療服務收入、手術占比以及專科CMI值等指標方面，邏輯鏈條較為清晰，預測結果相對準確，但在成本變動預測方面仍存在改進空間。本研究針對藥品、耗材以及其他間接成本，采取以科室成本為基礎的二級分攤法［12-13］，以病區實際占用總床日數為預測變量，以病種調節前后的藥品費、耗材費占比作為成本修訂系數，這在一定程度上反映了病種收治結構調整對專科成本的影響。但分析過程中采用的成本分攤方法及預測參數仍較為簡單，無法準確反映病種結構改變對醫護人力、檢查檢驗、設備投入等其他成本變動的影響，需要在后續研究中逐步完善。

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