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医疗数据分析:精细化管理方案如何落地实施?

作者:FineBI

发布时间:2024.1.16

浏览次数:174 次浏览

医疗数据分析精细化管理早已开始进入大众视野,随着新医改的推进实施,逐步使得医院的粗犷型管理开始向精细化管理转变,而前两年的新冠疫情带来的影响,又进一步提高了医疗数据分析精细化管理的重要性。

然而对于医院这种集资本密集型、劳动密集型、知识密集型于一体的组织,精细化管理方案的落地实施绝非易事。本文将在医院精细化管理的背景下,围绕其目标与挑战,并结合部分医院的优秀实践探讨精细化管理在医院的落地。

医疗数据分析

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一、医疗数据分析精细化管理的目标与挑战

1.为何精细化管理独受医疗数据分析青睐?

近年来,新医改政策频出,对医院的要求也越来越高。国家卫健委办公厅发布的关于进一步完善预约诊疗制度和加强智慧医院建设的通知,明确提出要通过"智慧管理"建设来提升医院的管理精细化水平。

根据政策要求,二级以上医院应以问题和需求为导向,进行医院智慧管理系统建设,并建立包括业务运营、绩效考核、财务管理、成本核算、后勤能耗、廉洁风险防控等方面的医院运营管理平台。医院必须以"优质、高效、低耗"为管理目标,实施精细化管理,并建立以病人为中心的"人本"服务模式,以及以医疗质量标准化和医疗技术创新为核心的"知本"精细化管理模式。

另一方面,受疫情影响,医院非发热患者的数量大幅下降,导致运营压力增加。根据国家卫健委统计信息中心发布的2020年3月全国医疗服务情况统计数据,全国医疗卫生机构诊疗人次同比下降33.1%,出院人数同比下降32.0%。因此,今年医院面临着较长时间的艰难时期。在这种背景下,许多医院开始寻求变革,通过管理和服务来提高效益,将重点放在提高效率、提升质量和降低成本上。

2.医疗精细化管理有哪些目标与挑战?

精细化管理是指通过规则的系统化和细化,运用程序化、标准化、数据化和信息化手段,使组织各单元精确、高效、协同、持续运行。与其他行业相比,医院在程序化、标准化,以及信息化等方面都具备良好的基础,因此医院精细化管理的核心则是围绕数据化,至少实现决策有数、运行有序、高效高质三个目标。但是从医院的现状来看,仍然面临着不少问题和挑战。

  • 决策有数

数据驱动的决策是精细化管理的核心依据。传统管理模式下,决策往往基于主观判断和经验,容易带来风险。而数据驱动的决策则依赖于准确的数据分析和量化指标,具有客观性、普适性和全面性等优势。通过数据驱动的决策,管理者可以更好地掌握企业状况,并对各个环节进行管控,从而实现真正的管理闭环。

然而,在医院中,由于诊疗过程的复杂性,信息系统和数据维度非常繁多,给数据管理和利用带来了困难。各种数据,如患者信息、症状、医生、科室、诊疗手段、医疗器材和收费项目等都存在大量的维度。此外,结构化和非结构化数据的区分也增加了数据管理的复杂性。同时,医院信息系统通常独立运行,导致数据孤岛问题,使得数据的利用程度较低,无法为医院的运营管理目标提供有效支持。

  • 运行有序

医院的运营管理涉及到人、财、物三个方面。要实现精细化管理,需要在决策有数的基础上,确保这些方面有序运行。数据流转是关键,可以追溯各个节点和流程,并规范化、可控制地管理整个医院运营环节,例如医疗物资的采购、审批、使用等。通过数据跟踪,可以避免资源浪费和乱申乱领等问题,快速定位和及时干预关键环节,保障管理秩序。

然而,医院在实现有序运行时面临的主要问题是数据架构不足以满足其需求。许多医院的数据架构没有相应的计算、加速能力,导致数据获取速度极慢。人工收集、汇总、统计等方式消耗了大量人力,并容易出错,严重影响了医院的有序运行。

  • 高效高质

医院精细化管理的目标是实现高效率和高质量的运营。为了达成这一目标,医院需要围绕发展战略统一步伐,利用目标引领、预算管控和绩效考核等工具,调动全院积极性,最大程度减少低效工作和资源浪费。通过优化有序流程,提升决策效率和质量,实现人、财、物的最佳匹配状态。

然而,医院面临着无效沟通和重复沟通等问题,导致沟通成本居高不下,全院运营管理的协同难题也影响了运行质量。首先,无效沟通反映了数据利用程度低,缺乏依据和依靠主观判断和空谈,难以说服他人。其次,即使医院建立了沟通制度和流程,若在执行过程中缺乏透明、跟踪和反馈的数据支持,就容易导致重复沟通,增加沟通成本。

此外,医院拥有多个科室,关联关系复杂,一个数据指标可能涉及多个科室和部门,不同科室对其他科室业务的理解程度也不同,因此全院运营管理的协同困难重重。对于拥有多个院区的医院来说,还面临着更大的院区同质化管理挑战。

二、医疗数据分析精细化管理落地方案

不落地的精细化只能是空谈。我们认为,医院的精细化管理可以从数据基础、合规运行、质量控制、经济效益四个层面入手,利用数据化的手段和各类分析模型来推动落地。

1.整合医院信息系统,建立统一数据平台

医院通常会建设临床数据中心(CDR),但仅仅有一个CDR是不够的。为了实现精细化管理,医院需要在整体规划的基础上,各职能部门有效合作,建立统一的运营数据中心(ODR)。ODR应包含科室、人员信息、收费项目、收费类别、材料名称等基本数据字典,以确保数据交换的规范性,保持科目核算口径和指标统计口径的一致性,为经济精细化管理和决策提供数据支持。

在CDR和ODR的基础上,还需建立精细化管理数据集成平台,对会计核算系统、人力资源系统、预算管理系统、成本核算系统、物流管理系统、绩效管理系统、固定资产管理系统、成本管理系统、电子病历、HIS系统、PACS系统、LIS系统等数据进行采集和整合,实现规范的数据管理模式。

例如,在医院各大业务系统基础上建设数据中心,包括CDR和ODR,并与区域共享数据进行整合。然后,在数据中心基础上构建数据平台,根据不同用户的需求开发特定的数据应用,满足整个医院的数据需求。这样的数据架构可以帮助医院实现精细化管理,提高运营效率和决策的准确性。

整合医院信息系统,建立统一数据平台

2.动态监控国家监管指标,保障医院合规运行

对于医院,特别是公立医院来说,合规性始终是首要任务。为了确保医院合规运营,国家政府在医院等级评审的基础上设立了大量的监管指标。以卫生部发布的《三级综合医院评审标准(2011年版)》为例,共设立了391条标准和监测指标,涵盖医院运营、抗菌药物使用、院内感染控制、单病种质控、传染病控制等7大类日常统计学评价指标,以加强对医院医疗质量的日常监测。同时,为了适应医改政策、医院发展和地区差异,国家监管指标处于不断变化的状态。

在国家的监管要求下,医院一方面需要以国家监管指标为核心,明确指标的含义、数据来源、层级维度(包括组织架构维度、时间维度、监管维度)、计算方式等,建立规范可执行的指标体系。另一方面,为了适应指标的动态变化,医院还需要规划指标的可维护性和可拓展性,实现动态调整与监测,以确保医院的合规运营。

通过建立规范的指标体系和灵活的调整机制,医院能够更好地满足国家的监管要求,并持续提升医疗质量和合规性。

3.以患者为中心,全面把控医疗质量

医院的工作"生命线"是医疗质量,而医疗质量管理则是医院管理的核心组成部分。它不仅直接关系着患者的生命健康,也是评判医院实力、水平和口碑的主要依据。从医院宏观管理的角度来看,医疗质量的管控可以分为基础质量管理、环节质量管理和终末质量管理三个阶段,即事前、事中和事后的管控。

  • 基础质量管理阶段主要包括制定和执行医疗质量管理制度、规范医疗服务流程、建立标准操作规程等,以确保医疗过程中的基本要求得到满足。

医疗数据分析的基础质量阶段

医疗数据分析的基础质量阶段

  • 环节质量管理阶段则侧重于对医疗过程中各个环节的监控和管理,包括手术室、病房、药房等环节,以确保医疗操作的安全和规范。

医疗数据分析的环节质量管理阶段

  • 终末质量管理阶段主要是通过对医疗结果和患者满意度的评估,及时发现和解决质量问题,以提升医院的整体质量水平。

医疗数据分析的终末质量管理阶段

通过这三个阶段的管控,医院能够全面提升医疗质量,保障患者的安全和健康。医院在实施医疗质量管理时,需要建立完善的质量管理体系,加强专业培训和技术支持,推广先进的医疗技术和管理经验,不断改进和创新医疗服务模式,以持续提升医院的质量和口碑。

三、结语

在当今医疗行业中,精细化管理已经成为了不可或缺的一部分。通过数据驱动的管理方式,医院管理者可以更好地掌握医院的运营状况,做出科学、准确的决策,实现运营管理的闭环。然而,医院信息系统的繁多和数据孤岛问题给数据管理和利用带来了挑战。因此,建立统一的数据平台和指标体系,运用先进的数据分析技术,对医院数据进行挖掘和分析,将是实现医疗数据分析精细化管理的重要途径。相信在这样的基础上,医院管理者将能够更好地提高医院运营效率和质量,提供更加优质的医疗服务,为广大患者带来更多的福祉。

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