基于數據倉庫的醫療設備績效統計分析

杭州電子科技大學 信息與控制研究所，浙江 杭州 310018

基于數據倉庫的醫療設備績效統計分析

霍洪波，何必仕，吳斌，徐哲

杭州電子科技大學 信息與控制研究所，浙江 杭州 310018

目的建立醫院醫療影像信息數據庫，為決策者深入研究醫療設備績效、促進醫院現代化管理提供準確數據。方法針對某三甲醫院醫療影像信息系統（RIS/PACS）數年積累的海量數據，建立數據倉庫，用于多維數據立方體OLAP分析及設備檢查量預測。結果通過盈虧平衡模型實現設備效益數據挖掘，可為決策者提供各種直觀的、深層的統計圖表數據。結論將數據倉庫和數據挖掘技術應用于醫療設備績效分析中，可較好地解決醫療設備績效、代價、風險等互相制約的問題，進而充分發揮醫療設備的社會效益和經濟效益。

醫療影像信息系統；醫療設備；績效分析；數據倉庫

0 前言

醫療設備已經成為醫療機構開展診療業務不可替代的重要裝備。由于醫療機構對醫療設備投入的逐年加大，對提高設備利用率、降低風險、保證合理投資回報，對醫療設備（特別是大型醫療設備）的運行關鍵指標進行分析和統計就顯得尤為重要[1-2]。

目前，對設備全生命周期內展開實時成本效益分析的研究較少，不利于動態了解所購置的大型醫療設備的運行績效，因此不能為購置醫療設備提供決策參考，也不能對既有設備進行有效管理。而數據倉庫和數據挖掘技術已經成為決策支持領域的前沿研究方向之一[3]。應用該技術，對醫療設備管理系統、醫療影像信息系統的數據進行抽取、轉換、裝載，建立數據倉庫。通過數據挖掘模型研究設備績效[4]，提供實時分析數據，以便領導加強監管、及時調整業務規劃，充分發揮醫療設備的社會效益和經濟效益。

1 設備績效關鍵指標

在醫療設備購置方面，怎樣根據實際需求合理配置資源，避免盲目引進設備，提高設備資源利用情況等，均需要對現有的設備運作情況進行詳細地統計分析。結合影像科實際，選取設備使用頻率、開機率、完好率、回收期、平均影像量和檢查費用等關鍵指標展開分析，根據多年實際數據繪制雷達圖，從而為管理層提供決策依據。

1.1 使用頻率、開機率、完好率

通過對各種設備使用率的統計才能真正了解設備運轉情況，為是否要增加設備提供有效的依據。設備使用頻率的計算公式為：

使用頻率=檢查量/統計時間段總天數。

設備開機率能正確反映設備的使用情況，從而可以為設備的維護提供科學的參考。設備開機率的計算公式為：

設備開機率=實際開機天數/統計時間段總天數×100%。

設備完好率是搶救設備維修與保養的重點。完好率=1-故障率。其中，故障率=(檢修和等待時間／應使用時間)×100%。

1.2 回收期和平均影像量

回收期能直觀的說明該設備的經濟效益以及資金回收的速度。回收期=購置價值/月利潤/12月利潤=月診斷檢查人次×收費標準-月成本費用成本。

平均影像量和設備檢查量綜合反映了設備的實際工作業績。平均影像量=影像總量/統計時間段總天數。

1.3 關鍵指標展示

在對設備運行關鍵指標進行統計分析后建立醫院整體的設備運行關鍵指標雷達圖，同時提供各影像科室每臺設備在不同時期的運行情況的查詢和比較。如某三甲醫院在2010年3月和2011年3月，3號超聲設備的運行各項關鍵指標展示，見圖1。圖中的回收期是由3號超聲設備的全生命周期內的檢查費用統計得出的。

圖1 設備運行關鍵指標展示圖

2 設備檢查的OLAP分析與預測

2.1 OLAP在線聯機分析處理

OLAP分析主要通過對多維組織后的數據進行切片、切塊、聚合、上卷、下鉆、旋轉等分析動作，建立數據透視表，見圖2。決策者通過此表能從多種角度，多個側面、多數據綜合查看，從而了解數據背后的規律。如查詢超聲設備在各個年度的檢查費用分布情況，同時對時間進行下鉆操作，查看各個季度、月份的詳細數據，并以柱狀圖展示，從而方便對比分析查找規律。

圖2 設備檢查費用窗口界面圖

2.2 設備檢查量預測

從放射信息系統/影像信息存儲及傳輸系統（RIS/ PACS）數據庫原始表（EISService）中提取各設備類型的月檢查量，設計設備月檢查量表，用于建立時序模型[5-6]。因新表中數據已經處理過，無缺失值，且數據按月匯總記錄，所以本研究設定序列周期為12。選擇2005～2011年的歷史數據，分別進行預測和驗證。利用時序算法并基于2010～2011年的數據統計結果對2012年設備檢查量和門診檢查量進行預測，見圖3（上面-CT；下面-CR）。

圖3 2012年設備檢查量和門診檢查量預測窗口界面圖

由圖3分析CT和CR 2012年檢查量的實際值、預測值和相對誤差，見表1。從表1可計算出CT和急診的平均預測誤差在3%左右，可認為模型能較準確地進行預測。

表1 2012年CT和CR設備類型檢查量實際值和預測值對照表

3 基于盈虧平衡分析的設備效益數據挖掘

按每日粒度建立設備使用情況表，包括開機率、檢查量、使用頻率（檢查量/使用時間）、平均影像量（影像量/檢查量）、保養/維修費用、檢查費用等內容，從RIS/PACS中抽取相應數據，顯示變化趨勢，并可顯示同期對比雷達圖。嘗試找出設備使用量與維修費用間的關系變化，從而得到最佳使用量。

建立設備效率臺賬，抽取或記錄設備采購費、折舊年數、維修費用、檢查費占比。通過固定成本、可變成本、檢查量、檢查收入、設備收入進行成本-效益分析，并展示盈虧平衡圖和成本效益曲線，由此對各類設備進行效益比較。

3.1 設備效益數據源

3.1.1 設備運行情況和設備效率臺賬

對數據倉庫中的事實表（FactService），按照設備名稱和檢查完成日期進行重新組合生成新的設備信息表（DeviceService），由合并的數據條數添加檢查量字段和疊加原檢查費用生成用于統計分析的檢查費用。其中DeviceService，見表2；設備臺賬信息表（DeviceBook），見表3。

表2 DeviceService

表3 DeviceBook

利用表2可以統計任意一段時間內的設備運行情況，其中檢查量和檢查費用直接累加求和。 統計分析后，保存統計數據以備查看。

設備保養費用可以手工錄入并保存。

3.1.2 設備盈虧平衡計算

由設備信息表（DeviceService），通過對各個設備的檢查費用統計分析，可以得出其檢查總收入，并結合DeviceBook中的設備采購費用和設備維修費用等組成設備的固定成本。通過動態設定非固定成本占總成本的比例，可以分別得到按檢查量和按檢查日期的設備運行情況盈虧平衡圖，更好地實現對設備績效進行考核。其計算方法[7]如下：

設備的總成本（C）=固定成本（F）+可變成本（V）。

可變成本（V）=非固定成本比例（v）×設備的總檢查收入（S）。

3.1.3 成本效益計算

所謂的成本，是以貨幣形式表示的各種耗費之和，所謂的效益則是用成本換來的價值、功能或效果。展示設備效益圖，可以明確投入與產出的關系。

3.2 設備效益數據處理

3.2.1 設備運行情況和設備效率臺賬

設備效率臺賬采用LINQ-SQL技術查詢相關信息表DeviceBook中數據，并在前臺頁面予以展示。

設備運行情況采用ADO.NET技術查詢統計分析設備信息表DeviceService中的數據和查詢計算出的設備各個關鍵指標，并予以動態展示。當點擊保存按鈕時予以保存，并在前臺以列表形式予以展示，以備查詢。

3.2.2 設備盈虧平衡圖

設備盈虧平衡圖采用ADO.NET技術查詢統計分析設備信息DeviceService中的數據，并借助Microsoft MSChart控件，按檢查日期或檢查量以曲線圖的形式展示盈虧平衡圖。以1號超聲儀為例，展示非成本要素比例v=25%時的盈虧平衡圖，見圖4，由圖可清晰看出在2010年4月14日實現了1號超聲設備的盈虧平衡；隨著檢查量的增加，檢查收入隨檢查量的變化幾乎成一條直線分布，并且在檢查量為45623人次時實現盈虧平衡，見圖5。

圖4 醫療設備績效盈虧平衡圖-檢查日期

圖5 醫療設備績效盈虧平衡圖-檢查量

3.3 設備效益數據流程圖

根據以上統計分析和數據挖掘工作，搭建設備效益管理模塊，分別可以展示設備運行情況，統計導出設備效率臺賬單和盈虧平衡圖、成本效益圖。設備效益管理模塊的數據流程圖，見圖6。

圖6 數據流程圖

4 結束語

本文首先根據設備實際使用積累的數據，實時動態地繪制設備運行雷達圖來反映設備運行情況。將數據倉庫和數據挖掘技術應用于醫療設備績效分析中，實現對醫療設備檢查量的準確預測。進一步的基于盈虧平衡分析的設備效益數據挖掘研究，可動態呈現設備的成本效益曲線和盈虧平衡圖，使醫療設備的全生命周期都納入管理者的視線之中，較好地解決醫療設備績效、代價、風險等互相制約的難題，進而充分發揮出醫療設備的社會效益和經濟效益。

[1] 丘奐陽．醫療設備績效統計分析探討[J]．中國醫學裝備,2006,11(3): 51-52．

[2] 吳佳峰,徐哲,何必仕．基于數據倉庫的醫療影像檢查KPI數據展示研究[J]．中國醫療設備,2012,27(10):73-75．

[3] 伍平陽．基于數據挖掘技術的醫療設備績效預測方法的應用研究[D]．廣州:南方醫大學,2008．

[4] 伍平陽,林意群,林木炎．基于數據挖掘技術的決策樹算法在醫療設備績效預測中的應用[J]．中國組織工程研究與臨床康復,2008,(9):1689-1692．

[5] Jamie MacLennan,ZhaoHui Tang,Bogdan Crivat．Data Mining with SQL Server 2008[M]．董艷,譯．北京:機械工業出版社, 2010．

[6] 張利．基于時間序列ARIMA模型的分析預測算法研究及系統實現[D]．鎮江:江蘇大學,2008．

[7] 喻湘存,熊曙初．系統工程教程[M]．北京:清華大學出版社,2006．

Statistical Analysis of Medical Equipment Achievements Based on Data Warehouse

HUO Hong-bo, HE Bi-shi, WU Bin, XU Zhe
Institute of Information and Control, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou Zhejiang 310018, China

ObjectiveA data warehouse of medical imaging information was built to offer accurate data for expanding research of medical equipment achievements and improving modern management.MethodsWe built the data warehouse based on massive amounts of data accumulated for years by the radiology information system and picture archiving and communication system (RIS/PACS) of a grade three hospital so as to implement OLAP multidimensional data cube analysis and equipment exam quantity forecast.ResultsWe realized data mining of equipment efficiency through the breakeven model in order to provide intuitive and deep statistical chart data for the hospital leaders to assist decision-making.ConclusionThe application of data warehouse and data mining used in analyzing medical equipment achievement could properly solve problems of achievement, price, risk and so on, furthermore, give full play to social and economic benefits of medical equipment.

medical imaging information system; medical equipment; performance analysis; data warehouse

TP311.132.4

A

10.3969/j.issn.1674-1633.2013.09.009

1674-1633(2013)09-0027-04

2013-03-20

2013-08-13

浙江省重大科技專項（2009C14035）。

作者郵箱：lyhhb1989@163．com