北京大学肿瘤医院信息部副主任衡反修：试水医疗数据分析和再利用

【编者按】在医学问题上，一个行动胜于百句空谈。北京大学肿瘤医院是由北京大学和北京市卫生局、医管局共管，集医疗、教学、科研、预防为一体的三级甲等肿瘤专科医院，开展医疗信息化十余年，积累了丰富的应用经验。在2012年南湖HIT论坛上，北大肿瘤医院信息部副主任衡反修从实战角度为我们详细介绍了医院运营管理平台的建立、发展过程，应用技术和操作体验。

来源： HIT专家网       实习记者   王沛

北京大学肿瘤医院信息部副主任衡反修

北京大学肿瘤医院暨北京肿瘤医院、北京市肿瘤防治研究所（以下简称：北大肿瘤医院），是由北京大学和北京市卫生局、医管局共管，集医疗、教学、科研、预防为一体的三级甲等肿瘤专科医院，开展医疗信息化十余年，积累了丰富的应用经验。全北京市肿瘤发病的信息数据都汇集于此，因此北京肿瘤医院成为了北京市肿瘤防治研究的总入口和总出口。2007年，北京肿瘤医院因其信息化实施系统全面、实施时间短、应用好在北京地区医院信息化建设管理考核评价检查中获得第一名。

那么，在多年的实战中，北大肿瘤医院在数据分析和再利用方面，有着怎样的实践与思考呢？

》为何要做数据分析——需求雪崩

衡反修介绍，自2000年启动信息化以来，北大肿瘤医院信息化系统逐年丰富完善，至今信息系统已有20几个大模块，约100多个子系统，积累了大量数据（HIS数据达到120G、LIS达到60G、PACS达到40T),这在目前的医院中尚属罕见。

医院发展信息化的动力，是医院的需求。医院管理需求是建设数字化医院，能够实时掌握医院运营情况，具体来讲就是三点：精细化管理、数字化运营、管理决策。

从院领导到科室主任，以及科员、大夫、护士等，都对医疗信息有所需求，涉及查账、核算、科研、临床实验、绩效考核等各个方面。如今，管理决策、运营以及医疗改革测算都依赖对信息的整合、分析、计算和再利用。随着意识的改变，各业务科室的需求也越来越强，对信息部提出的数据分析需求甚至达到一天数次，这就更加要求信息部门数据整理的完整性和统一性，并能够实现快速检索和分析。

而面对如此庞大复杂的需求，依靠手工实现数据分析显然已经不再现实。做数据分析，已成必然之势。

》如何开展数据分析——选择数据仓库和商业智能工具

北大肿瘤医院在2004年开始建立数据仓库，先后进行了两次升级，现已建立了医院运营管理平台。经过近8年的摸索，信息部门在实践中得出结论：数据仓库(DW)和商业智能（BI)是快速、准确、即时提供有价值的信息给最终决策者进行分析的一种技术。

2004年，医院信息部和医学统计中心在一个对于肿瘤病人的生存期的科研项目中开始接触数据仓库。当时采用的是微软单机版的分析展示软件ProClarity。在研究中，信息部工作人员敏锐地发现了许多数据处理与再利用方面的问题，并进一步思考如何解决。

首先，已有的很多HIS数据信息不准确，而需要数据清洗，甚至修改HIS程序，从源头杜绝垃圾数据。

其次，科研和临床统计中，某些医学衡量标准是不科学的。比如“住院次”的概念，常被用来记录患者本次住院医嘱、检查、费用等信息，但科研中，应该以病人个人的整体诊疗过程来评断（可能包括N个住院次和门诊次）。类似的“不科学”并非完全是由于理论上的标准制定失误，而是实践中数据统计条件的不允许，与信息的收集方式处理方式相关。这些条件的不允许，在科研中是个障碍，但难以打破。

这两点，催生了信息部对数据处理的改革。

2012年，医院对数据的分析与利用实践又迈出了一大步。随着医院运营管理平台即数据处理平台的建立，一个以BI为核心的数据中心正式建立。数据中心整合其它系统的异构数据，各系统通过BI系统查看病人相关病历信息，达到信息高度共享的目的。

数据中心的数据来自四大业务系统：一是以病人为中心，面向患者体验的高效前台作业系统（HIS）；二是为医生临床治疗提供支持信息的作业系统；三是为医生提供的规范化、标准化、辅助临床活动的作业系统（CIS）；第四是面向内部管理人员，提升运营水平的后台管理系统。这四个环节从四个角度支撑医院的日常运营，相互关联，互相支撑。

将数据进行统计和整合之后，就需要对数据进行多角度分析，对管理、临床、科研提供支持，信息的共享与交换此时也格外重要。比如，对于某种肿瘤分期手术效果的研究。除了科研以外，临床数据更是非常重要。有了病人的诊疗记录，包括病情信息、医生的诊断记录、检查记录、手术操作、用药记录等，就能将这些实践经验应用于科研，而且信息系统将帮助医生、科研人员对疾病病程有更加立体、全面的认识，有助于做出更贴近事实的判断。除此之外，临床的记录应用于决策层，科学研究的结果应用于临床等，这些都是信息共享带来的好处。

》如何用数据——多对象多服务

医院数据中心的服务对象，不仅有院内的管理人员、技术人员、科研人员，还有院外的医疗管理机构、卫生管理部门和社会人员等。针对不同的人员，数据中心的服务项目有信息订阅、信息查询、信息检测、报表生成、决策分析和数据挖掘，从而帮助业务和管理部门开展进行管理决策支持、临床决策支持和绩效评价管理。

医院建立数据中心的目标，是将正确的信息在正确的时间给到正确的人。比如：对于管理层，就要给出医院的宏观分析，如绩效管理、平衡计分卡、KPI等；能够对科室层级的数据多维钻取、深度分析、提供透视表和分析图。数据分析中的环比、对比、Z型图分析、波士顿矩阵分析等二十余种分析工具为其提供的坚实的基础，使人一目了然。

现在，从北大肿瘤医院的运营管理系统平台主页面，可以进入三个系统，分别是监控平台、运营管理系统和绩效考核系统。运营管理系统又由医疗、教学、科研、管理和后勤五个模块组成，界面简单直接。

比如，查询医院当日门诊挂号情况，就可以看到初诊、复诊、工作量的数量、质量、效率的三维统计，之后选择“门诊行为分析”-“挂号行为”，又可以看到多变量的折线图，清晰直观地看到患者挂号行为中挂当日号、挂来日号、窗口预约、诊室预约、网络预约（取号）的变化趋势和对比情况。这些数据为医院对门诊做出优化提供了巨大的支持。此外，该系统还可以查询绩效结果并导出、分析预约趋势、院长决策驾驶舱、科主任分析体系、各科室住院走势图等。

》心得——由浅入深、以点带面、稳扎稳打

应用医院运营管理系统平台之后，数据本身形成了一张网，既包罗万象又井然有序；从收集、分析到展示串成了一条线，从入口到出口流水线运行，既快速又准确。

医院数据中心的优点很多：

第一，数据采集渠道多元化。无论是统计系统、HIS系统、超声系统、医保系统、病案系统、物资系统、LIS系统、护理系统和手麻系统、人事系统，还是手工整理的科研、教学数据，都可以统一存入数据库。

第二，多角度分析，深层数据挖掘，展示形式灵活多样，图表丰富、美观。科室驾驶舱将所有考核指标集中展示，综合评估运营水平；数据分类为资源配置、工作效率都提供了分析基础；数据层层钻取，根据需求，实现到最细目。

第三，数据实现非常及时。每日数据更新，报表都能自动呈现。

经历了多年实践，衡反修副主任与我们分享数据中心发展的经验总结：“根据需求从业务报表做起，从业务科室过度到管理科室，逐步启发需求，改变工作模式和工作习惯；再进一步建立较为完备的数据中心，为后期深层次的应用做积累和铺垫。”这个过程提炼是多年实战的总结，从中多多少少看到了北京肿瘤医院信息中心发展壮大的影子。

实施数据中心也是有条件的：必须有应用需求，必须有较为干净的数据的积累，必须有熟悉业务和数据结构的工程技术人员。

“大数据利用是比较新的课题，我们现在也还需要不断地探索和进步。”衡反修说。

根据近年来北大肿瘤医院做出的种种前沿性的尝试，衡反修归纳出一些实践中发现并需要进一步改进的问题：

第一，比如BI项目实施困难，因为它不是业务系统，项目实施难以控制（项目范围不好界定）。

第二，一个很关键的问题就是系统稳定性和数据的一致性问题，需要很好的解决。

第三，医院信息系统厂商多，水平参差不齐，数据标准化低，数据质量不高；数据清洗和整理难度大，协调难度大，工作量更大；应用层次还比较浅，数据挖掘不足。

第四，熟悉医院业务的BI供应商(顾问)还比较少，BI供应商对医院管理欠了解，无法提供出一些特别有建设性意义的分析，开发难度大，缺乏亮点。

第五，目前对EMR等半结构化数据还没有分析手段，医院缺少关键KPI。这些问题为医疗与信息业界提出了发展的方向。

对于未来发展的展望，主要有以下两大点：

第一，信息化执行部门的职能转变。信息部应该从过去的纯技术科室，转化为技术和管理的复合职能的部门，承担技术、流程规划、绩效管理和数据分析的职能。尤其是流程管理，一定要经过信息部统筹研究。过去医院统计部门提供数据，颗粒度小，不能担负起数据分析的工作，而信息部门必将成为医院数据分析和应用中心，医院决策的支持部门。

第二，大数据利用是以后发展方向。医院应该以BI项目为契机，建立以电子病历为核心的医院数据中心；同时，数据的挖掘和利用多种形式并存（BI、SAS、SPSS)，互为补充，各有优势，也期望结构化医疗数据（EMR、超生等检查报告等）利用能有所突破。

 【责任编辑：彭晓】