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探讨丨BI是如何让医院数据分析焕然一新的?

2019-12-20 17:00:07 【his_his系统_emr电子病历_医院信息管理系统_养老系统】-行心医疗云 阅读

导语

对于医院的信息化部门来说,其往往有一个重要的工作,那就是根据当期的医疗运营状况来制作报表。这些报表包括医院的营收状况、医疗质量、药品管理等各种类型的数据,会成为医院决策的重要依据。


医院建设数据分析决策支持系统的必要性


1、精细化管理的需要

目前医院的管理,靠逐级汇报,管理者无法对医院整体情况实现问题透析,往往等到出现问题才进行处理。数据决策支持系统,可以将医院的数据进行汇聚,通过数据来展示医院人、财、物管理的现状,实现管理的精细化。


2、医院运营分析的需要

目前医院运营,大多数考核业务量,包括门急诊人数,住院人次,收入情况,主要是各种业务收入。随着医院体制改革,药品零差价的制度推行,医院需面临收入和利润下滑、支出增加的挑战。医院急需优化运营结构,调整业务服务模式。开源方面,通过数据,分析医院业务收入、利润构成,通过成本核算,横向、纵向对比,为优化结构提供依据。同时结构的调整,是否可以改善运营状况,还可以通过数据变化来进行验证,从而实现决策闭环。节流方面,通过各类支出的情况分析,避免不必要的浪费,还可以进行排名竞争,促使科室、人员两级管理来减少支出。


3、评级评审的需要

在三级公立医院绩效考核整个指标体系中,包含4个一级指标,14个二级指标、55 个三级指标,其中定量50个、定性5个,国家监测指标26个,24个自动生成,2个医院填报。

医院等级评审或复审,对医院整体业务和质量管理有明确要求,现在医院往往是等到评审的时候,临时抱佛脚。通过数据,可以直接透视目前医院各类运营指标与等级评审的差异,让领导者对问题一目了然,还可以督办问题整改和对整改效果的监测。


4、减少医保扣费的需要

目前医保体制下,医院在医保部门面前是绝对弱势的,医保部门每年在每个医院都会拒付大量的费用,这些费用可能是医生在处方、医嘱等方面存在医保认为的问题。通过数据分析,可以将问题提前予以展示和处理,这样医保扣费问题,随着问题的展现于追踪,可以不断减少,为医院减少大量不必要的损失。


BI是如何让医院数据分析焕然一新的?


对于医院数据进行ETL处理只是第一步,更重要的则是如何通过这些数据来指导医院业务的实际运行,这也是BI业务实践的一个普遍难题。为此,九卅登录为此专门开发一套适合医院数据分析的系统,并采用数据分析与可视化项目的几大目标:对于医院业务进行全面、及时的分析;通过图表直观的反映医院当期的医疗质量如何;对医疗物资进行数据可视化管理;对入院患者进行用户画像。


第一是围绕医院业务展开的分析,这也是BI系统建设最关键的目标。为了从传统报表手动的分析模式转换到现代BI的自动化分析模式,医院在业务数据可视化分析管理平台上,建立了业务分析看板,直接从关联的财务数据库中抽取信息进行分析,生成营收分析(包括医院月度总收入、人力成本、门诊各科目收入、住院各科目收入等),门诊分析(包括门诊总人次、门诊总收入、门诊药占比、门诊均次费用),住院分析(包括出院人次病床使用率、平均住院日、住院药占比),这些数据会以图表的方式直观、自动的呈现,让医院当前的业务运行一览无余。


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第二是围绕药品等医疗物资为核心而展开的分析。主要是结合病人的临床数据和处方数据,分为三大主题:一是统计当月各类型药品的使用数量以及库存情况,提醒药品采购部门及时补充药品;二是建立数据模型分析,对于在院病人的药理种类分析、药品总金额、药品数量、住院病人总金额进行分析。三是分析不同药品、耗材的使用详情,对于医疗物资的流转进行更加有效的监督。


第三是围绕医疗质量管控而展开的分析:在医疗质量方面的管控总是一件吃力不讨好的事情,人工的数据处理总是容易招致非议,而自动化的医疗质量统计就可以很好避免这一问题了。通过将HIS、LIS、CIS等系统在医疗管理中产生的数据,直观的显示不同时期内的住院死亡人数、患者感染、手术并发等数据,除了可以对于医疗质量管控的效果进行观察,还可以定位表现异常的医疗类型、时间等信息,从而有针对性的采取医疗质量提升的举措。


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结语

行心BI系统从根本上解决了之前临床数据无法横向对比的问题。数据仓库除了能完整展现病人就诊过程的医疗信息以外,还能提供在数据中进行数据分析、对比、挖掘的功能,以此实现对于临床数据的深度使用。同时在精细化决策、业务创新方面带来了没有预料到的效果

 



标签:   BI 医院数据分析与决策支持系统
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