陳勇飛，陳妍妍，葉 慶

華中科技大學(xué)同濟(jì)醫(yī)學(xué)院附屬同濟(jì)醫(yī)院信息管理科，武漢 430030

隨著醫(yī)療改革的深入，醫(yī)療服務(wù)市場競爭日益激烈。各大醫(yī)院不僅在醫(yī)療技術(shù)上精益求精，而且在管理上狠下功夫，在服務(wù)水平上提升細(xì)節(jié)。近年來，隨著醫(yī)院信息化的應(yīng)用與深入，各類運(yùn)營和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)從采集、存儲、傳遞、使用的模式發(fā)生了根本的變化，大量的數(shù)據(jù)資源成為醫(yī)療單位最核心資源之一，是其他競爭者不可復(fù)制的優(yōu)勢［1］。

華中科技大學(xué)同濟(jì)醫(yī)學(xué)院附屬同濟(jì)醫(yī)院各項(xiàng)運(yùn)營數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)資料已經(jīng)積累到了一定的規(guī)模，期望以醫(yī)院實(shí)際需求為基本出發(fā)點(diǎn)，結(jié)合國內(nèi)外優(yōu)秀的數(shù)據(jù)挖掘和智能決策展現(xiàn)技術(shù)，利用20年積累的信息化大數(shù)據(jù)，對患者服務(wù)找出改進(jìn)方案，對業(yè)務(wù)質(zhì)量給出改進(jìn)措施，對醫(yī)院管理決策提供數(shù)據(jù)支撐。

1 信息系統(tǒng)基礎(chǔ)建設(shè)

同濟(jì)醫(yī)院從20世紀(jì)90年代陸續(xù)推進(jìn)信息化基礎(chǔ)建設(shè)，于2007年成為國家首批數(shù)字化建設(shè)示范醫(yī)院之一，已經(jīng)陸續(xù)建成基本完整的信息系統(tǒng)體系［2］。

1．1 信息基礎(chǔ)設(shè)施層

基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu):在通信網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施完備的情況下完成了三層網(wǎng)絡(luò)改造，將數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)分離。使得設(shè)備數(shù)據(jù)、醫(yī)療數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行數(shù)據(jù)各行其道，核心層、匯聚層和接入層的網(wǎng)絡(luò)模式保證各個(gè)系統(tǒng)和部門的數(shù)據(jù)相對獨(dú)立安全又互聯(lián)互通。

智能樓宇:包括建筑設(shè)備自動(dòng)化控制系統(tǒng)、安全防范系統(tǒng)、一卡通管理系統(tǒng)、電梯系統(tǒng)、智能抄表系統(tǒng)，工藝機(jī)房動(dòng)力監(jiān)視系統(tǒng)、機(jī)房環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng)、智能照明監(jiān)控系統(tǒng)、能耗監(jiān)測和節(jié)能控制系統(tǒng)。

1．2 醫(yī)療運(yùn)行業(yè)務(wù)層

臨床業(yè)務(wù):包括 HIS，PACS，LIS，門診、急診醫(yī)師站和護(hù)士站系統(tǒng)，輔助診斷系統(tǒng)，病案管理系統(tǒng)，醫(yī)療統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)，血庫管理系統(tǒng)，心電系統(tǒng)，電子病歷，醫(yī)療保險(xiǎn)，成本核算，臨床信息系統(tǒng)，手術(shù)麻醉，重癥監(jiān)護(hù)，移動(dòng)醫(yī)療系統(tǒng)，門診掛號，計(jì)價(jià)收費(fèi)系統(tǒng)，病理信息系統(tǒng)，病歷質(zhì)控，臨床路徑以及合理用藥控制。

行政運(yùn)營:包括人事管理系統(tǒng)，財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)，后勤管理系統(tǒng)，藥庫管理系統(tǒng)，醫(yī)療設(shè)備管理系統(tǒng)，門診、手術(shù)及住院預(yù)約系統(tǒng)，病人住院管理系統(tǒng)，等。

科研教學(xué):包括科研管理系統(tǒng)，教學(xué)管理系統(tǒng)，培訓(xùn)部考核管理，研究生科綜合管理系統(tǒng)。

區(qū)域醫(yī)療:包括遠(yuǎn)程會診系統(tǒng)，雙向轉(zhuǎn)診系統(tǒng)，醫(yī)保管理系統(tǒng)。

1．3 質(zhì)量控制管理決策層

業(yè)務(wù)管理:包括醫(yī)療質(zhì)量管理HQMS系統(tǒng)，績效考核系統(tǒng)，人事招聘數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。

行政決策:包括自動(dòng)辦公OA系統(tǒng)，醫(yī)療報(bào)表決策系統(tǒng)，醫(yī)療質(zhì)量評價(jià)系統(tǒng)，醫(yī)療質(zhì)量控制系統(tǒng)，等。

2 決策平臺

2．1 數(shù)據(jù)集成

大量的數(shù)據(jù)需要通過有效的組織方式才能發(fā)揮其價(jià)值。同濟(jì)醫(yī)院通過醫(yī)院數(shù)據(jù)分類與編碼的規(guī)范、數(shù)據(jù)采集與交換的標(biāo)準(zhǔn)制定，簡化醫(yī)院信息網(wǎng)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)、實(shí)施及維護(hù)管理，提高醫(yī)院信息的共享程度。同時(shí)，在確保在統(tǒng)一的接口標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范下，使來自不同廠商的產(chǎn)品和系統(tǒng)能很好地協(xié)同工作，共同構(gòu)建一個(gè)完整的醫(yī)院信息系統(tǒng)平臺［1，3］。

InterSystems是總資產(chǎn)逾3億美元的科技公司，為醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)提供重要的網(wǎng)絡(luò)平臺，公司的Ensemble快速集成平臺可以為醫(yī)療團(tuán)體提供快速連接和可擴(kuò)展的系統(tǒng)?？梢钥焖賱?chuàng)建可互連的應(yīng)用系統(tǒng)，賦予原有基于規(guī)則的業(yè)務(wù)流程、消息處理、領(lǐng)導(dǎo)層儀表及Web服務(wù)等更多特性。其強(qiáng)大的管理能力可以作為全院數(shù)據(jù)的中轉(zhuǎn)站和管理中心，同時(shí)也規(guī)范化各項(xiàng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，避免重復(fù)和互相沖突的數(shù)據(jù)。而新接入的系統(tǒng)也不必一一去和相關(guān)的系統(tǒng)做接口，只需要針對Ensemble技術(shù)接入即可。集成平臺技術(shù)是對大型醫(yī)院龐雜系統(tǒng)管理一個(gè)強(qiáng)有力的助手［1］。

使用整合方案首先是成本節(jié)省、簡化業(yè)務(wù)流程和增進(jìn)效率。整合還幫助醫(yī)院保護(hù)投資，繼續(xù)使用現(xiàn)有應(yīng)用中的數(shù)據(jù)和功能，而不是“拆換”掉遺留系統(tǒng)。整合項(xiàng)目更可帶來長遠(yuǎn)的益處，醫(yī)院可由此得到所有數(shù)據(jù)和操作的即時(shí)、實(shí)時(shí)視圖，有利于更好的決策。另外，整合產(chǎn)品提供很大的靈活性，使業(yè)務(wù)流程快速適應(yīng)增長、滿足新業(yè)務(wù)需求。

2．2 建立主題數(shù)據(jù)庫

整合后的數(shù)據(jù)首先形成各自體系的數(shù)據(jù)集市，決策系統(tǒng)的原始數(shù)據(jù)可以從各個(gè)信息集中的主題資源庫中獲取。同時(shí)，也便于將各類數(shù)據(jù)初步分類，使得海量數(shù)據(jù)有序化，產(chǎn)生更大的價(jià)值［3］。醫(yī)院主要建成如下主題庫:

2．2．1 醫(yī)院資源主題庫 組織機(jī)構(gòu)資源、衛(wèi)生人力資源、科研創(chuàng)新資源、大型設(shè)備資源、資產(chǎn)運(yùn)行情況及智能樓宇運(yùn)行數(shù)據(jù)庫。

2．2．2 醫(yī)院管理主題庫 疾病質(zhì)量指標(biāo)、預(yù)防保健、財(cái)務(wù)管理、成本核算、醫(yī)政管理及行政監(jiān)管。

2．2．3 醫(yī)技服務(wù)主題庫 HIS、PACS、RIS、LIS、手術(shù)麻醉、重癥醫(yī)學(xué)、病程管理、體檢中心及分診預(yù)約。

2．2．4 電子病歷主題庫 出院病案首頁、門急診就診信息、臨床路徑信息、醫(yī)囑用藥數(shù)據(jù)、住院費(fèi)用情況、單病種管理及醫(yī)療安全不良事件。

2．2．5 業(yè)務(wù)協(xié)同主題庫 區(qū)域雙向轉(zhuǎn)診、新農(nóng)合數(shù)據(jù)、醫(yī)療保險(xiǎn)數(shù)據(jù)及遠(yuǎn)程醫(yī)療會診。

2．2．6 醫(yī)療質(zhì)量與安全專題數(shù)據(jù)庫 重點(diǎn)疾病、重點(diǎn)手術(shù)、臨床路徑與單病種、醫(yī)院感染、患者安全及重點(diǎn)專科質(zhì)量日報(bào)。

2．3 建設(shè)數(shù)據(jù)倉庫

獲得了整合集成的數(shù)據(jù)之后，可以通過集成平臺將有價(jià)值的全部數(shù)據(jù)建立成數(shù)據(jù)倉庫。通過多年的發(fā)展和研究，數(shù)據(jù)倉庫的技術(shù)已經(jīng)相對成熟［4］。我院主要通過以下步驟建立數(shù)據(jù)倉庫:建立數(shù)據(jù)模型和數(shù)據(jù)倉庫的物理設(shè)計(jì);定義數(shù)據(jù)源;從集成平臺中抽取、凈化和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)倉庫;定義報(bào)表工具;制作B/S模式的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)展示工具以及界面;定時(shí)更新數(shù)據(jù)倉庫。其建設(shè)流程如圖1所示。

圖1 數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)流程圖

2．4 建設(shè)決策平臺

應(yīng)用BI工具的商業(yè)智能技術(shù)對信息資源進(jìn)行深加工，為醫(yī)院管理、監(jiān)控、評價(jià)、預(yù)警提供完整的業(yè)務(wù)分析平臺。通過對數(shù)據(jù)的采集，提供信息的整合查詢報(bào)表，然后以多維度對醫(yī)療數(shù)據(jù)分析，開放思維［5］。改變以往的業(yè)務(wù)管理角度，來分析各項(xiàng)業(yè)務(wù)發(fā)展趨勢和問題所在，提高管理的預(yù)見能力。決策支撐平臺的總體建設(shè)流程如圖2所示。

3 決策平臺效果

圖2 決策支撐平臺的總體建設(shè)流程圖

智能決策平臺的建設(shè)，沒有一個(gè)明確的節(jié)點(diǎn)。隨著管理的需要以及數(shù)據(jù)的增長，需求將會不斷的改變，因而需要平臺能夠跟隨一起變化［6］。但本質(zhì)不會改變，將海量的數(shù)據(jù)中包含的難以直觀發(fā)現(xiàn)的現(xiàn)象和不存在直接聯(lián)系的因果關(guān)系以及難以預(yù)測的復(fù)雜狀況用總和數(shù)據(jù)和圖表展現(xiàn)出來。我院的決策平臺也因?yàn)楦鱾€(gè)管理部門和領(lǐng)導(dǎo)的不同要求而在不斷設(shè)計(jì)新的智能分析層面和展現(xiàn)模式。

3．1 多維度的數(shù)據(jù)分析示例

通過對醫(yī)院重點(diǎn)科室相關(guān)疾病跨年度病例數(shù)增長趨勢，可以預(yù)測醫(yī)院業(yè)務(wù)量的增長，提前儲備人才和設(shè)備，避免了以往被患者容量暴漲而被迫擴(kuò)張醫(yī)療資源以及過度和浪費(fèi)擴(kuò)張的情況。醫(yī)院重點(diǎn)科室相關(guān)病例月度數(shù)量與醫(yī)療服務(wù)水平的關(guān)系如圖3所示。

圖3 多維度病例分析圖

3．2 各項(xiàng)指標(biāo)質(zhì)量管理

圖4 醫(yī)療業(yè)務(wù)數(shù)量KPI

圖5 醫(yī)院效益分時(shí)段分析

圖6 醫(yī)療工作量不同維度進(jìn)行比較

據(jù)分析，我院有針對性地尋找導(dǎo)致工作量不同和等待時(shí)間過長的各項(xiàng)因素，并一一解決，使得患者等待時(shí)間縮短，滿意度和醫(yī)院口碑大大提高。還可以預(yù)估檢測時(shí)間以提醒等候患者何時(shí)可以進(jìn)行檢查，實(shí)現(xiàn)幾乎無需等待的就醫(yī)檢查服務(wù)(如圖7所示)。

圖7 CT檢查數(shù)量和等待時(shí)間趨勢對比

通過醫(yī)療決策支持系統(tǒng)能夠提升醫(yī)院的服務(wù)質(zhì)量和創(chuàng)新能力，還能夠整合醫(yī)院的各種資源，將個(gè)人的知識提升為組織知識，提高員工獲取最新業(yè)務(wù)和知識的效率，從而提高醫(yī)院的整體醫(yī)學(xué)水平和醫(yī)院的核心競爭力。醫(yī)院決策知識數(shù)據(jù)庫的創(chuàng)建過程實(shí)質(zhì)是醫(yī)院價(jià)值的創(chuàng)造過程，不僅涉及醫(yī)療原始數(shù)據(jù)的收集和處理，還包括數(shù)據(jù)知識的表達(dá)、人工智能技術(shù)的嵌入和各種規(guī)則、條件及分類方法等的應(yīng)用。對此，有待今后不斷研究。

［1］奈純劍，任宇飛，李金，等．醫(yī)院臨床數(shù)據(jù)中心建設(shè)與應(yīng)用［J］．中國醫(yī)院管理，2013，(5):53-54

［2］陳建成，吳福珍．醫(yī)院決策支持信息系統(tǒng)的建設(shè)與實(shí)踐［J］．中國數(shù)字醫(yī)學(xué)，2013，8(1):27-30

［3］Patel VL，Shortliffe EH，Stethnelli M．The coming of age of artificial intelligence in medicine［J］．Artifi Intell in Med，2009，(46):5-17

［4］Yang CC，Lin WT，Chen HM．Improving scheduling of emergency physicians using data mining analysis［J］．Expert Sys with Appl，2009，(36):3378-3387

［5］欒瑞，王春鶴，任慧，等．基于B/S構(gòu)架醫(yī)療新技術(shù)管理系統(tǒng)的研發(fā)［J］．中國醫(yī)院管理，2013，(2):72-73

［6］劉燕峰．?dāng)?shù)據(jù)挖掘及決策支持技術(shù)在醫(yī)院中的應(yīng)用研究［D］．杭州:浙江大學(xué)碩士學(xué)位論文，2012:23-30