大數據時代的醫療風險管理模式創新

摘 要 大數據是一種思維方式和技術路徑，通過大數據的技術支撐，也可以帶來管理方式的變革。從大數據的本質和醫療風險管理的規律看，大數據和醫療風險管理具有內在的契合性，二者可以在多個環節和領域形成聯動。本文認為應利用大數據的思維模式和技術手段創新醫療風險管理體制，提高醫療風險管理水平。

關鍵詞 大數據 醫療風險 管理模式

作者簡介：林川，在職研究生，深圳市婦幼保健院副院長。

中圖分類號：C931 文獻標識碼：A DOI：10.19387/j.cnki.1009-0592.2016.10.386

醫療風險的范圍存在一定的爭議，但從管理學的角度來看，一切可能對醫院和醫療工作者帶來不確定后果的事件都可以納入醫療風險的范圍。雖然隨著公眾認知的提升和醫療技術的進步，很多傳統的醫療風險得到解決或控制，醫療技術進步提高了醫療單位的風險識別、評先評估和風險管理能力，但人類面臨的不確定性日益增多，醫療風險并沒有有效消除，人類疾病層出不窮、頑固性疾病難以根治、公眾健康意識和醫療需求的提高，都會消解技術進步對醫療風險管理的正面效應，有可能形成新的醫療風險，很多新型的醫療風險進入醫療領域，給醫院管理帶來挑戰。應當從最廣義的角度理解醫療風險，以提升醫院的風險防范、風險管理和風險應對能力。

為了應對新型的醫療風險，也要求醫療單位創新管理手段和管理模式，建立與風險社會相匹配、與信息技術要求相適應風險管理體制。隨著信息技術的進步，大數據已經進入很多領域，有效提升管理效率，基于醫療風險管理的內在要求和大數據的本質特征，可以找到二者的契合點，在醫療風險管理中引入大數據的思路和方法，提高醫療風險管理水平。

一、大數據與醫療風險管理的內在契合

大數據通過廣泛的信息收集和數據挖掘，分析制度規律、人的行為模式或決策方法，進而實現大樣本下的信息處理，從而提升人類的認知水平和管理能力，消除決策領域和管理系統中的信息不對稱問題，有效規避人類面臨的理性有限和認知陷阱。大數據理念的出現與信息技術的進步密不可分，通過計算機技術的數據挖掘和分析整理，原本散亂的數據被重新整合，并賦予單個信息所缺乏的整體意義。人工智能技術的進步，也助推大數據方法的擴展，因為“隨著數據的累積和增多，可以做的分析和對比也越來越多。”這種交互式的信息收集和信息傳播徹底改變了信息處理形態，不但體現了技術的進步，更是人類思維模式的更新。

計算機技術久已存在，但大數據卻是比較新的社會理念和信息處理模式。傳統的計算機技術只注重信息收集，而大數據理念不僅僅是信息的收集，更包括信息的運用。以醫療管理為例，很多醫療單位很早就開始在診療過程中引入計算機技術，但主要是靜態的技術運用，而對數量龐大的信息缺少有效的整理和分析。但大數據時代，對醫院風險管理提出了新要求，應該在信息收集的基礎上實現信息的動態分析和持續運用。計算機技術是基礎，大數據分析是拓展。醫療風險是動態的過程，面對未知的醫療風險，需要基于大數據分析去認知風險，從而使風險變得可控。從醫療風險管理環節看，完整的醫療風險管理包括風險識別、風險評估、風險處理和風險評價等，這幾個環節都需要數據予以支撐，否則有可能會導致風險識別的謬判、風險評估的偏差、風險處理的失誤和風險評價的扭曲。同時，大數據時代的信息收集技術和信息傳播模式發生了很大變化，原本依賴醫療技術的問題，依賴信息可以解決或緩解，這對技術約束條件下的醫院風險管理具有非常重要的意義，特別是移動信息技術的發展，降低了信息收集和獲取的成本，為大數據模式的拓展提供了信息平臺和技術路徑，對大數據相關領域的發展具有極大的推動作用。

從大數據運用來看，大數據方法不僅僅適用于技術領域，很多行業也開始利用大數據的分析方法和分析思路解決行業面臨的技術障礙和管理困境。大數據分析與醫療風險管理也有內在的契合，從大數據的本質和醫療風險管理的規律來看，二者之間的結合具有廣闊的應用前景。醫院風險管理需要回應大數據的時代要求，創新管理體制，降低管理成本。

二、大數據在醫療風險管理中的運用

大數據在醫療風險管理中的運用是多方面的，比如，通過大數據分析，識別醫院面臨的技術難題和技術瓶頸，從而為醫院技術革新提供數據支撐，使醫院能夠及時更新醫療技術，提升診療水平；基于不同因素的設定，對患者展開類型化分析，明確不同類型患者的診療需求，建立多層次、差別化的醫療服務，擴大醫院的醫療規模；對不同患者進行綜合分析，建立患者診療的分流機制，構建多元化的醫療通道，消除醫療服務中存在的各種不均衡現象；完善醫院電子健康檔案、電子處方和其他相關醫療信息，建立完備的醫療信息數據庫，通過數據分析實現風險管理重心前移，加強風險防控和健康風險評估，強化從事后診療到事前防治的轉變，并基于大數據模型整合公眾關切，加強公眾健康教育。這些問題都與醫療風險管理直接相關。

從醫院風險管理的具體環節出發，醫療風險管理中應當注重兩個方面的數據收集和運用：醫療信息管理和患者數據管理。

醫療信息管理是從醫院管理的整體視角出發，對涉及醫院運營中的相關信息展開的大數據分析，其中比較重要的是對醫院技術信息的整合和研究，這是宏觀層面的大數據運用。相比微觀層面的患者數據管理，這一層面的醫療信息管理對醫院的未來發展會有比較準確的預判和把握，從而充分發掘醫院發展過程中的優勢，分析醫院面臨的技術、管理等各種瓶頸，在此基礎上提出發揮優勢的具體措施和消除瓶頸的具體路徑，為醫院的良性發展提供科學方案。這一切都有賴于數據的分析和研判。

患者數據管理是醫院風險管理中大數據的基礎環節和集中體現，這與醫院的基本職能有關。在患者數據管理中，應當超越簡單的信息收集模式，而應該結合不同患者的具體情況，設定相應的變量，整合不同患者的數據，建立一個患者信息識別和處理系統。要分析患者在診療過程中，有哪些因素和環節會對醫生的診療過程和診療效果帶來影響，進而造成相應的風險，并基于既有的相關案例分析最佳的風險處理模式，并定期展開風險評價，隨時調整風險應對方案，從而在維護患者正當權益的前提下，保護醫生的權利和利益。這一模式要求基于大數據理念，對患者的相關個體因素、診療過程中的相關環節展開科學的識別和分析。

所以，無論從宏觀層面還是微觀層面，大數據的理念和方法都可以為醫院風險管理提出具體的思路和方案。

三、以大數據為中心的醫療風險管理模式創新

為了適應大數據時代的醫療環境和技術水平，應當推進以大數據為中心的醫療風險管理模式創新，實現技術約束條件下的診療效果最大化。從技術、管理等角度看，可以在以下幾個方面予以突破。

以信息技術倒逼管理體制改革，通過引入大數據的分析模式和分析方法，推動風險管理體制從靜態的風險評價和被動的風險應對向動態的風險預測和主動的風險解決轉變，通過持續不斷的信息流動強化相關主體的風險認知，加強應對風險的能力，倒逼風險管理模式創新。

形成大數據的思維模式和管理風格，打通醫院內部的數據壁壘，強化信息流動和信息共享，通過設置專門的數據分析與數據運用機構，以形成中心化、多渠道、交互性的數據收集、數據分析、數據處理和數據應用網絡，提高數據信息的使用效果。

實現數據的跨部門和跨區域交流，有效回應風險社會中風險的分散性、未知性、擴展性等特征，通過大數據的網絡架構和技術支撐實現醫療風險管理的部門聯動和區域協同，在社會協作網絡中提高醫院風險管理水平。

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