醫(yī)療機構(gòu)的運營管理提升，是近年來我國醫(yī)療領域廣受關注的重要內(nèi)容。2020年12月國家衛(wèi)生健康委會同國家中醫(yī)藥局聯(lián)合印發(fā)的《關于加強公立醫(yī)院運營管理的指導意見》（國衛(wèi)財務發(fā)〔2020〕27 號）提出，醫(yī)院內(nèi)部控制應以信息化為支撐，突出規(guī)范重點領域、重要事項、關鍵崗位的流程管控和制約機制，文件強調(diào)：應梳理、評價、優(yōu)化運營流程，推進流程管理標準化和信息化，實現(xiàn)資源全流程管理；利用數(shù)據(jù)分析技術，構(gòu)建運營數(shù)據(jù)倉庫；建立決策分析體系，推進決策分析一體化平臺建設，加強分析結(jié)果應用。后續(xù)的《關于開展“公立醫(yī)療機構(gòu)經(jīng)濟管理年”活動的通知》（國衛(wèi)財務函〔2020〕262號）中，明確提出的5方面24項重點任務要求，《關于在全國范圍內(nèi)持續(xù)開展“公立醫(yī)療機構(gòu)經(jīng)濟管理年”活動的通知》（國衛(wèi)財務函[2022]72號）進一步明確了以“業(yè)財融合”為重點的運營管理建設方向，持續(xù)推進公立醫(yī)院運營管理為核心的高質(zhì)量發(fā)展。上述文件強調(diào)了醫(yī)療信息化、構(gòu)建數(shù)據(jù)庫與決策分析體系等重要任務；落實文件要求、提升醫(yī)療機構(gòu)運營管理過程中，數(shù)據(jù)分析與應用的支撐，或?qū)⒊蔀獒t(yī)療數(shù)字化、智能化和醫(yī)院高質(zhì)量運營的一個有效路徑。
那么，什么是數(shù)據(jù)分析？其主要目的是什么？數(shù)據(jù)分析是通過統(tǒng)計、分析方法對收集來的大量數(shù)據(jù)加以匯總、理解、消化，提取有用信息、形成結(jié)論而對數(shù)據(jù)加以詳細研究和概括總結(jié)的過程。數(shù)據(jù)分析的目的，是把隱藏在雜亂無章的大量數(shù)據(jù)中的信息集中并提煉出來，從而找出其內(nèi)在規(guī)律，幫助人們做出一定的判斷和決策，以便采取較為合適的行動、達成確定的目標。數(shù)據(jù)分析是有組織、有目的地識別信息需求、收集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)、評價并改進數(shù)據(jù)分析的有效性、應用數(shù)據(jù)預測與決策的方法和工作過程。
隨著云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等新興技術在醫(yī)療領域不斷深入拓展應用，在醫(yī)療機構(gòu)對各項醫(yī)療服務資源的計劃、組織、實施、控制的運營管理活動中，如何讓數(shù)據(jù)分析能切實有效地發(fā)揮作用、助力醫(yī)療機構(gòu)提升運營質(zhì)量？本文拋磚引玉、簡要加以探討。
首先，欲使數(shù)據(jù)可用，必然要清理、整合醫(yī)療數(shù)據(jù)，使之規(guī)范化、標準化。
診療數(shù)據(jù)、醫(yī)療設備數(shù)據(jù)、醫(yī)療機構(gòu)運營數(shù)據(jù)等海量龐雜的醫(yī)療數(shù)據(jù)，既是醫(yī)療 “金礦”、又是數(shù)據(jù)分析的基礎，而不同統(tǒng)計口徑、不同使用目的和角度的數(shù)據(jù)、不同格式內(nèi)容且多變的表單、不同更新頻次、在不同軟件平臺“信息孤島”中傳遞等等因素使醫(yī)療數(shù)據(jù)碎片化、分散、雜亂，尤其是原始數(shù)據(jù)的基礎字段定義混亂、閾值設定隨意等情況尤其令人頭痛，需要經(jīng)過的系統(tǒng)的信息化規(guī)劃、統(tǒng)一數(shù)據(jù)收集口徑和標準、集成的數(shù)據(jù)存儲與維護管理，建立數(shù)據(jù)收集、傳遞、存儲、更新、權(quán)限分配和應用的相應標準，使醫(yī)療數(shù)據(jù)信息在運營管理從計劃、組織、實施、控制到改善優(yōu)化閉環(huán)過程中，能夠完整留痕并自動實現(xiàn)醫(yī)療數(shù)據(jù)的相互勾稽與校驗，為有效收集與分析數(shù)據(jù)奠定基礎。如對醫(yī)療檔案、檢查與化驗信息、診療處方等進行結(jié)構(gòu)化識別和自動分類、按需篩選、智能推送等，沒有規(guī)范的數(shù)據(jù)存儲與管理就難以有效實現(xiàn)。
第二，密切結(jié)合醫(yī)療業(yè)務和運營管理需求，系統(tǒng)規(guī)劃、個性化建設，明確數(shù)據(jù)分析目標并細化指標。
欲有效開展醫(yī)療數(shù)據(jù)分析、以數(shù)據(jù)驅(qū)動決策、提高診斷效率與治療效果，就要不僅僅掌握數(shù)據(jù)分析方法工具，還應具有敏銳、專業(yè)的醫(yī)療業(yè)務思維，樹立“數(shù)據(jù)分析是方法工具，醫(yī)療業(yè)務是核心、提質(zhì)增效降本是目標”的數(shù)據(jù)分析應用共識，圍繞本機構(gòu)醫(yī)療業(yè)務的就診、治療、醫(yī)療設備管理、醫(yī)療服務、醫(yī)療技術創(chuàng)新等等具體業(yè)務內(nèi)容，有效匹配醫(yī)療業(yè)務流程管理標準和流程信息化，在此基礎上，梳理和明確數(shù)據(jù)分析目標體系、細化目標達成方法路徑并開展執(zhí)行監(jiān)控、優(yōu)化調(diào)整和應用跟蹤等閉環(huán)管理。例如，安徽省立醫(yī)院針對不同使用角色進行定制化數(shù)據(jù)分析：以醫(yī)療組、病組、醫(yī)生為維度，通過數(shù)據(jù)分析，挖掘費用結(jié)構(gòu)，定位科室問題給出解決方案；通過全院DRG結(jié)算數(shù)據(jù)總覽、費用結(jié)構(gòu)、資源使用效率、?？瓢l(fā)展等為醫(yī)院管理者提供決策的數(shù)據(jù)支撐。
第三，構(gòu)建統(tǒng)一的醫(yī)療數(shù)據(jù)分析平臺。
通過統(tǒng)一的醫(yī)療數(shù)據(jù)分析平臺，匯集并整合患者、醫(yī)護、科室、設備、費用、服務、管理等產(chǎn)生的醫(yī)療數(shù)據(jù)洪流，統(tǒng)一數(shù)據(jù)邏輯、規(guī)范數(shù)據(jù)標準、完善數(shù)據(jù)內(nèi)容、匹配數(shù)據(jù)權(quán)限，才能打破醫(yī)療數(shù)據(jù)的“令出多門”、“信息孤島”等瓶頸，有效開展醫(yī)療數(shù)據(jù)挖掘、分析和應用。
第四，定制個性化醫(yī)療數(shù)據(jù)分析看板，實時監(jiān)控。
針對醫(yī)療機構(gòu)自身業(yè)務特點和管理需求，創(chuàng)建個性化的醫(yī)療數(shù)據(jù)“駕駛艙/儀表盤”多維視圖，可視化地實時、自動展示與分析醫(yī)療機構(gòu)的運營情況，針對管理需求實現(xiàn)醫(yī)療運營狀態(tài)監(jiān)控、問題分析、業(yè)務總結(jié)、考核評價、趨勢預測、風險預警等等管理目的，從而提升協(xié)同效率、運營質(zhì)量和精細化管理水平。例如，通過住院人數(shù)檢測、床位使用檢測、入院病情監(jiān)測、收入/費用統(tǒng)計以及科室診療效率分析，建立駕駛艙看板，實時掌控全局；或者，通過數(shù)據(jù)看板，監(jiān)控患者來源分布、急診人次、門診人次等門診重要指標和在院人次、入院人次及住院相關指標及手術等級分布、手術排期與進展情況、病區(qū)床位流轉(zhuǎn)調(diào)配情況等，動態(tài)地以多維視圖形式監(jiān)控醫(yī)院運營狀態(tài)。
第五，加強數(shù)據(jù)全生命周期管理的數(shù)據(jù)分析與應用。
醫(yī)療數(shù)據(jù)在業(yè)務流轉(zhuǎn)中經(jīng)歷從采集到存儲、處理、傳輸、交換、銷毀的全生命周期六階段，醫(yī)療機構(gòu)對龐大醫(yī)療數(shù)據(jù)的管理，就應抓住這六個階段、通過目標明確的數(shù)據(jù)分析來細化管理，比如存儲階段不僅可以通過數(shù)據(jù)備份容災保護實現(xiàn)數(shù)據(jù)零丟失，還可以通過數(shù)據(jù)分析來判斷哪些數(shù)據(jù)存在存儲風險、分析備份周期、判斷存儲價值等；交換階段通過數(shù)據(jù)分析來優(yōu)選醫(yī)療機構(gòu)內(nèi)部數(shù)據(jù)交換時通用字段設置、查詢關鍵詞設置等，按照數(shù)據(jù)分析結(jié)果選擇可以面向哪些單位授權(quán)開放什么醫(yī)療數(shù)據(jù)信息、與哪些外部醫(yī)療機構(gòu)數(shù)據(jù)信息共享，更具精準管理意義。
第六，借助數(shù)據(jù)分析手段促進醫(yī)療創(chuàng)新。
醫(yī)療本質(zhì)上也是經(jīng)過對大量醫(yī)療實踐數(shù)據(jù)的積累、分析，選取有效的優(yōu)化方案的應用過程。那么，借助云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等手段進行數(shù)據(jù)分析，通過對大量零散醫(yī)療數(shù)據(jù)的集中、結(jié)構(gòu)化、智能理解、自動抓取有意義或需求的醫(yī)療信息，可歸納醫(yī)療技術與服務手段的數(shù)據(jù)，進行技術與服務趨勢預測、技術問題分析和新技術應用、服務改善跟蹤分析與快速反饋等，從而助力醫(yī)療技術與服務的快速創(chuàng)新。例如：生命科技企業(yè)阿斯利康（AstraZeneca）通過云科技和數(shù)據(jù)分析手段，能夠在24小時之內(nèi)進行510億個數(shù)據(jù)（包括基因類型數(shù)據(jù)和病患數(shù)據(jù)）的統(tǒng)計分析，在2020年就可以同時進行40多種新藥項目的開發(fā)。
作者：劉澤霖，北大縱橫合伙人
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