来源:HIT专家网 作者:武汉市第四医院信息科 宋贤词
医院等级评审、绩效考核、医保飞行检查等,越来越多的考核检查需要医院用数据说话。虽然现在大部分医院都明确迎检和上报工作由职能部门牵头负责,但配合提供相关数据是医院信息部门不可能回避的工作。
任连仲主任在《改革“杂乱无章”的医院数据运用局面迫在眉睫》一文中充分分析了医院数据应用的现状和问题。究其根源,是对“数据”的定义和理解存在差异。
明确数据概念
随着数据价值的逐步显现,“数据”已经发展出了丰富的内涵。我们应该首先明确一些关于数据的概念,才能更好地理解其作用,统一认知,避免在沟通与交流中出现问题。
1.原始数据
各业务系统的数据,是为满足业务流程而产生的。业务系统的建设目的是固化业务流程,数据只是为了满足业务需要而产生的“副产品”。因业务流程不同,各业务系统使用的数据标准和数据模型不可能一样,以及无法预知未来的数据需求,同时出于实施、性能、投入等诸多因素考虑,既不可能也不必要实现原始数据的全结构化。
在实际工作中,还存在某些系统功能不全、数据库设计不合理等问题。在业务方面,也存在诸如无陪护人员难以采集急救患者信息等特殊情况,以及业务操作不规范、误填漏填等问题。
总之,为了保证业务的连续性、便捷性和时效性,业务系统在功能设计时可能忽略或故意“牺牲”了数据质量,从而使得系统严重缺乏数据质控能力和质控标准,不能满足统计、数据挖掘和安全的相关需要。
2.数据资源
是经过收集、整合、标准化等治理工作后,进行集中存储、统一管理的数据。经过数据采集、数据清洗、数据建模、数据标准处理等过程后,数据有了更好的质量、一致性、可靠性和安全性,能够被有效管理、访问和利用。
3.数据指标
是指具备统计意义的基础类数据,通常由一个或一个以上的基础数据根据一定的统计规则计算得到。指标是用来衡量或评估特定事物或现象的尺度或标准,如经济效益、业务表现等。有参考价值的指标值,需要使用海量的原始数据,按照业务规则要求,放在恰当的维度项下进行汇总计算。
4.数据资产
《数据资产评估指导意见》给出了数据资产的定义,是指“特定主体合法拥有或者控制的,能进行货币计量的,且能带来直接或者间接经济利益的数据资源”。从以上定义可以看出,由数据资源形成数据资产,需要同时具备信息属性、法律属性、价值属性三大属性。
数据驱动医院精细化管理
业务系统对数据的实时性要求较高,对数据质量要求较低且较为分散;而数据分析对数据质量要求严格,要求数据存储相对集中,以便于分析利用。数据曾经是“包袱”,需要巨大的维护保障成本,但随着国家数据资产入表和公立医院高质量发展的持续推进,数据将成为医院的一项重要资产。
通过分析利用数据,可以有效发现问题、改变决策方式,从依靠经验转向依靠数据。这也是现在各项检查中,数据评分占比越来大的主要原因。
利用数据不仅仅只是体现在迎检和数据上报工作中,通过数据分析,实现隐形知识显性化和显性知识算法化两个阶段的能力建设,可以有效驱动医院的精细化管理。
1.数据驱动医疗质量提升
充分利用已知信息,建立预警模型,可以有效提高辅助决策支持能力、风险控制能力、医疗质控能力。如利用病历内涵质控、CDSS、VTE等工具,提升医疗管理水平。虽然现有产品表现出来的能力还十分低下,但随着大模型的不断发展,AI甚至有可能涌现出“医疗直觉”这种超凡能力。
2.数据驱动科研水平提升
在不改变现有系统功能和工作习惯的基础上,通过NLP等工具建设科研平台、专科专病库,建立科研指标,对数据进行归一化处理,形成数据血缘和知识图谱,可以提供数据搜索、数据建模等功能,有效提高科研效率、启发科研灵感、提升真实世界临床研究能力。
3.数据驱动运营能力提升
通过分析医院现有资源利用率,充分调配使用资源,以发挥资产的最大价值,控制成本、实现节流。如:床位的统一调配使用、大型医疗设备的管理、DRG/DIP等。充分利用数据价值,推进医疗数据资产化入表,发挥数据资产的金融属性,实现开源,如积水潭医院的“手术机器人数据流通作价入股”案例。
4.数据驱动服务水平提升
通过既往数据分析,开展慢病管理、健康管理、知识科普等服务,实现“一病一案”,同时也可优化改进预约诊疗等策略,以改善患者满意度。如据研究发现,预约诊疗率并非越高越好,当预约率超过70%,患者满意度反而开始下降。
5.数据驱动管理水平提升
利用数据分析,优化医疗、行政等管理规定和制度。如据国家卫生健康委研究发现,择期手术并非越快越好,患者的心理适应期通常在48—72小时为最佳,对应手术安排选择在这一时段最为合适。
高级别的智慧医院,其“智慧”主要体现在数据分析、挖掘、利用等能力之上,而不是单方面突出信息化的功能建设。医院应该主动准备,而不要被动响应,
由此可见,数据治理体系的构建是智慧医院不可或缺的重要一环,也是公立医院高质量发展的重要推力。医院应从顶层设计出发,明确数据战略规划,建立数据管控制度,明确数据归口管理部门和管理流程,利用信息化手段,反向推导、源头治理。对标《数据管理能力成熟度评估模型》(GB/T 36073—2018)等标准建立数据治理体系,提高数据治理能力,对数据实现全生命周期管理,不断完善数据管控能力、数据安全能力,驱动数据质量、医疗质量、服务质量、管理质量的多层次提高,最终成为医院实现高质量发展的重要抓手。
【责任编辑:陈曦 版式:金家潘】
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