薛万国：医院运营管理数字化转型的三个问题与五点对策 | 2023年南湖HIT论坛

来源：HIT专家网      作者：李崇铭

医院运营管理进入数据驱动时代，既是对固有模式、流程的再造，更重要的是将信息系统产出的数据作为支持医院运营管理的决策依据。怎样才能把医院数据用起来，而且用得准、用得活？

2023年11月11日，在2023年南湖HIT论坛上，解放军总医院医学大数据中心原主任薛万国围绕医院运营管理系统建设中存在的问题、难点进行了剖析，并给出了对策建议。

问题：医院运营管理系统建设缺乏宏观统筹

近年来，受相继出台的管理政策驱动，多样化主题的运营管理应用在许多医院建设运行，以分别满足公立医院绩效考核、医保DRG/DIP支付改革、等级医院评审等多元化需求。

薛万国认为，从信息化建设整体规划的视角，医院这种以具体需求为主导的、就事论事式的系统构建模式，存在以下三方面突出问题：

第一，运营管理应用之间缺乏统筹。医院运营管理应用的建设尚未上升到医院全局应用的高度，建设模式以需求部门驱动为主，职能科室主导应用系统的选型与建设，信息中心被动配合，主要负责提供数据接口等支持。在这种分散建设模式下产生的运营管理应用各自为政，彼此之间缺乏统筹，导致异构应用多，数据重复分散。

第二，运营数据资源缺乏统一规划。大部分医院未能从医院运营视角规划、建设运营数据资源体系，数据生产和利用系统处于分散式自由发展阶段；绝大部分医院尚未建成相对集中的运营数据资源中心，运营数据尚未得到有效治理，数据质量问题多。同时，复杂的数据资源关系使得数据管理工作复杂化：业务系统数据的多头抽取，影响业务系统性能和稳定性；业务数据库变更则“牵一发动全身”，会传播影响到更多的数据利用系统；分散、复杂的数据资源，增加了数据安全管理的压力和难度。

第三，应用实施成本高。主要体现在数据采集治理难度大、数据重复治理浪费多以及应用系统运维成本高三方面。总体来讲，在缺乏统筹规划情况下，过多的异构应用导致数据重复治理，未能实现“一数多用”，数据治理的成果未得到充分共享。

“因此，我们需要构建一个统一数据中心支持下的、相对集约的运营管理应用体系。”薛万国认为，作为连接原始业务数据和管理需求数据的“中转站”，这一体系可以减少运营数据库数量，进而减少数据重复治理和数据接口数量。

求解：医院运营管理数字化转型的五点对策

构建统一数据中心支持下的、相对集约的运营管理应用体系，面临着以下三个难点。

一是对运营数据体系缺乏共识。目前业界对运营数据的外延、内涵和模型缺乏一致定义与明晰共识。如：如何确定数据中心内容范围，抽取哪部分业务数据进行汇集，需记录到怎样的就诊颗粒度数据等。如果以临床数据中心（CDR）作对照，运营数据中心（ODR）的建设难度更高。

二是医院数据资源个性化差异大。各医院的业务系统来自不同厂商，即便是同一厂商的产品在不同医院也会出现实际应用的区别。因此，从选择原始数据来源到数据抽取、加工等数据采集治理方案，都需结合医院实际情况进行个性化定制。

三是医院原始数据质量不高。首先，运营管理系统所需数据范围广，数据缺失情况比较普遍。其次，受信息系统设计问题或实际使用情况的影响，原始数据记录不完整、不精细的问题比较多。第三，在涉及多重业务域和异构系统时，数据不一致的情况非常常见。

“医院或厂商能完全只靠自己建设统一的数据中心吗？”薛万国认为，大多数情况是不能的。运营管理应用和数据中心是绑定的，脱离运营管理的实际需求，孤立地建立数据中心无异于“无的放矢”。建立统一的数据中心和集约化运营管理系统，需要医院和厂商结合实际情况，共同探索运营管理体系化应用构建之路。对此，薛万国给出了五点对策：

第一，加强信息中心的主导能力。数据驱动运营管理，要一手抓数据，一手抓管理，既要对医院数据资源熟稔于心，又要充分理解医院管理知识、政策和运营指标。信息中心应变被动为主动，加强对运营管理应用体系、数据资源体系的规划，主导运营管理应用的实施工作，弥补厂商和职能科室之间的数据鸿沟。相应地，这也要求信息中心加强自身的能力建设。

第二，建设平台化的运营管理应用。构建医院运营管理应用平台，可有效提高应用的灵活性和功能复用能力。这需要厂商和医院通力合作，通过架构分层，提供数据整合、数据访问、指标加工等服务，增强平台功能的复用能力；通过开放服务，提供配置、主数据管理、映射、处理等工具，增强平台的定制和变更能力。

第三，加强主数据“一盘棋”管理，打牢数据质量基础。科室、人员、诊疗项目、收费项目等主数据，在医院整体数据资源中起到关联、规范的作用，是数据质量的基础，牵一发而动全身。医院要分派指定各专门部门负责各类主数据的维护工作，同时完善各类主数据的命名、编码规则以及增、删、改的工作流程，建立全院范围内的主数据同步机制。

第四，结合医院实际，规范运营指标体系。医院应建立运营指标库，统一指标口径，以保证指标数据的一致性和规范性，如概念内涵、考核标准、数据来源、计算方法和计算脚本等。薛万国指出，这部分工作应由业务部门和信息中心共同完成，分别负责指标内涵的解释和统计路径的具体定义。

第五，建立数据质量审核追踪机制。建立数据质量评价工具和机制，预警数据质量问题，对数据的完整性、一致性、规范性检查要前置化、机制化，并建立问题数据日志。同时，建立数据血缘关系，实现对问题数据的追踪溯源；建立数据资源的传播依赖关系、指标数据与业务数据的依赖关系，并通过可视化工具直观呈现问题数据源头所在。

“数据驱动的运营管理既是一次医院管理的数字化转型，也是一次医院信息化建设和信息中心能力由‘以系统为中心’到‘以数据为中心’的转型。”薛万国认为，转型关键在于从观念、规划入手，完善数据质量和标准，加强医院特别是医院信息部门的主导能力，因地制宜地构建统一数据中心支持下的、相对集约的运营管理应用体系。

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【责任编辑：陈曦】