基于BI優化醫院診療流程保障患者利益的研究

周寶建

摘 要：為更多地保障患者利益，本文聚焦優化醫院診療流程。數字化醫院建設到一定程度，商務智能（BI）基礎設施構建完成后，基于商務智能（BI）優化診療流程。優化門診業務流程，運用數學模型，將門診排班智能化，動態分析歷史數據，確定每位醫生每個時點的最優門診時間。利用數據倉庫，幫助醫生診斷病情，輔助決策。利用大數據分析，評估治療過程中的效果，避免錯藥錯量。針對分級診療，通過創建APP服務于患者，幫助患者確定合適的醫院。

關鍵詞：醫院診療流程;商務智能BI;完全數字化醫院;分級診療

基金項目：2020年廈門市社會科學調研項目“基于醫療大數據利用BI決策支持系統，優化廈門住院診療流程保障患者安全利益的研究”（項目編號：廈社科研[2020]C3）

一、引言

中國巨大的人口規模必然造就醫療領域巨大的診療需求。據南方醫藥招商平臺2020年3月30日網頁報道，2019年1-11月，全國醫療衛生機構總診療人數達77.5億人次，醫藥診療34.0億人次，其中公立醫院28.9億人次，民營醫院5.2億人次。基層醫療衛生機構40.4億人次，其中社區衛生服務中心7.3億人次，鄉鎮衛生院10.0億人次，村衛生室15.3億人次。而醫院門診室外經常出現擁堵現象，如何優化醫院診療流程，保障患者盡快就醫需要值得探究。

二、門診業務流程

門診是醫療預防機構為不需要或尚未住院的群眾防治疾病的一種方式。廣義來說，急診屬于門診的一種，住院治療大部分情況先通過門診，門診醫生開具住院單后，病人再辦理住院相關手續。圖1 公辦醫院門診流程圖展示完整的門診流程，在等候看診到醫生看診這一過程中，經常出現一些狀況。第一種狀況是病人遲到，雖然規定過號重取，但是一般情況下這個規定無法執行，病人的反彈很大，這個規定也違背病人的利益，因此一般情況下，醫生同意給予遲到過號的病人插隊的權力。第二種狀況是醫生同意其他人插隊，造成看病時間與預約時間不符，一般是拖后的情況。第三種狀況是醫生未維護秩序，一室一診的規定可以提升病人看病體驗，提升醫生看診效果，提升醫生工作環境品質，同時也可以最大程度地保護病人的個人隱私。診室內擁堵著等待看病的病人及其家屬，這樣的現象經常出現，往往是醫生德高望重，固定病人比較多，這給門診管理帶來了挑戰。

三、基于數據分析優化門診業務流程

面對門診預約時間與實際看診時間存在差距，有些醫院的門診甚至預約后需要重新排隊的現象，給患者帶來不便。建立每一位醫生的看診時間（以分鐘為單位）：

tn=f（ysbh，n）

ysbh指醫生編號，n指門診病人的序號，tn指時間，單位為分鐘，即第n個病人需要的時間。

系統對醫生時間看診時間與病人預約時間的偏差，動態修正tn。每位醫生的看診習慣不同，所用時間也會有所不同，不同的專科也存在一定的差異，例如中醫科看診，通常所需的時間略長一些。居于人文關懷，醫生半天4小時不休息看診，過于辛苦，中間應該留有10分鐘的休息時間，應該在預約系統體現出來。

通過對門診進行數據分析，同時可以得出一些結論。例如，某醫生看診量過高，病人不容易預約，那么應該適當增加這些醫生的門診時間。

四、完全數字化醫院建設

完全數字化醫院要求在核心商業關系、核心業務流程和核心資產三個部分完全數字化。可以理解為醫院信息化的最終目標。目前醫院普遍先從核心業務流程開始進行數字化。按照米歇模型，最高等級是高集成化高適應度系統，在信息系統發展階段方面達到最高的階段：更新階段，在綜合運用水平方面達到最高等級的全員素質。下面分三個部分闡述完全數字化醫院的概念。

（1）重要商業關系完全數字化。重要商業關系包括客戶、供應商和員工。對醫院而言，客戶就是病人，各大醫院病人的病歷已經普遍已經數字化，但是幾乎都是局限在本醫院看病時的信息，在其它醫院看病的信息卻是互相隔離的。未來，在大數據、云計算更加成熟的階段，病人可以找到屬于自己的更加完整的病歷，醫生在診斷需要的時候，可以從系統中找到病人的歷史病歷。供應商方面數字化，現在醫院普遍沒有做，范圍很廣，例如：藥品、醫療器械、消耗材料、護工服務等。供應商部分通過數字化實現，還需要做很多工作。人力資源部分大型公辦醫院已經接近完全數字化。

（2）通過數字化網絡來完成核心業務流程。醫院的業務流程可分為兩類：服務流程和管理流程，服務流程主要包括：門診流程、急診流程、住院流程、臨床流程、檢驗流程、護理流程、手術流程;管理流程主要包括：供應鏈管理、人力資源管理、財務管理。供應鏈管理與前面所述重要商業關系有所交叉，在更加成熟的信息系統中，應該放到前面第一部分，做成完整的供應鏈管理系統。

（3）公司的核心資產實現數字化管理。醫院的核心資產包括知識產權、核心能力、財務和人力資源。這部分可體現在醫院的管理流程中，但是，完全數字化提出更高的要求，要求關鍵業務決策支持所需的任何信息可以隨時隨地獲得。此外，還需要提供數據分析的能力。

完全數字化醫院在概念上分為三個部分完全數字化，分別是商業關系、業務流程、資產;在實際操作上細分為服務流程與管理流程兩個部分。

五、商務智能（BI）平臺建設

商務智能（Business Intelligence， BI）是用來描述存儲、集成、報告和分析來自商業環境中的數據（包括大數據）的基礎架構，該基礎架構用于收集、儲存、清洗數據，并向管理人員提供相關信息。

存儲來自醫院環境的數據。醫院需要處理多個來源的數據，包括結構和和非結構化的數據。支持醫院診斷和治療的大數據首先是本醫院的歷史數據，大陸各醫院的數據一起集成為數據倉庫。國內大型醫院近年來已經積累了海量臨床觀察數據，需要規范統一臨床指標的變量名與變量屬性，變量屬性應符合分析需要，盡量量化。設置數據修改痕跡功能，確保科研數據的真實性、可溯源性。

商務智能基礎架構。商務智能的基礎是一個功能強大的數據庫系統，能夠收集與運營相關的數據，合并、集成到企業級數據倉庫中。基于大數據的醫院診療決策支持系統的商務智能基礎設施存在誰來建設的問題，筆者建議由公辦醫院建設。綜合醫院存在眾多科室，例如：呼吸科、消化科、神經內科、心血管科、腦科等等，影像數據數量巨大，建議以科室為單位進行基礎架構建設。專業數據公司來建設也是一個可行的方法。從短期來說，公辦醫院建設醫院專科大數據基礎架構起步比較容易，但是，當發展到成熟階段時，必然出現其它醫院購買數據分析結果的狀況，此時如何收費、如何運營，醫院不一定能夠做好大數據分析運營的任務。筆者的觀點是：應該交由市場來做比較好，即將由市場決定產生具有競爭力的專業醫療數據公司。

商務分析應用程序。未經嚴格試驗設計的臨床資料可能由于某些混雜因素的不均衡，導致缺乏可比性。對此，建議采用統計學的分層分析、協方差分析、多元分析、傾向性評分等方法進行平衡比較組之間混雜因素的影響，得到均衡可比的數據。還可以采用數據挖掘技術，如決策樹、神經網絡、關聯規則、Bayes算法等。

輸出平臺。輸出平臺可以根據需求來設定。未來將形成同一科大數據全國1-2家專業數據公司運營管理，需要數據分析結果的醫院向專業數據公司購買應用平臺，醫院購買應用平臺后，可以接入醫院信息系統，依據大數據應用平臺的數據，幫助醫院診斷病情，并且治療方案也進行決策支持。

六、基于BI的醫院診療決策支持系統

在前述商務智能（BI）平臺建設后，能夠實現四個功能：門診排班智能化;診斷決策支持;治療決策支持;分級診療決策支持。

門診排班智能化即運用前述的方法：

tn=f（ysbh，n）

針對每位醫生動態設定tn，即其在特定時間的最優門診時間。每半天預留10分鐘的門診醫生休息時間，對醫生提供更多的人文關懷。引入數據分析，統計醫院醫生門診運營狀況，敦促醫生配合門診一人一診室的做法，建議醫生大力減少人情插隊行為。針對門診醫生緊張現象，管理者做好醫生調配工作，以最大程度滿足病患需求。

診斷決策支持即通過歷史案例資料幫助醫生對現有病人進行診斷病情。輕癥通常在門診中診斷并治療;重癥在經過門診后，進入住院程序，醫院組成醫療小組進行診斷，醫院經常根據具體需求組織會診，遠程視頻會診等。遇到醫療影像資料復雜，專業性強，大數據公司需要醫療專業醫生配合方能完成診斷案例數據整理。診斷案例數據庫系統建設好以后，將大大減少誤診率，有效地保障病患利益。

治療決策支持。診斷之后需要治療方案，此時通過大數據分析幫助治療方案決策，可以大大減少錯藥錯量，減少錯誤率。

分級診療決策支持。三級診療制度已經實行很多年了，但是，還是經常出現小問題到大醫院就診的現象，并且這部分病人還經常埋怨大醫院過度治療，因為大醫院門診費用比較高，醫生傾向于多開檢查單，以便幫助診斷決策，掛號費也比較貴。分級診療主要由病人自己分析病情，然后進行決策，確定去哪家醫院。病人生病后容易焦慮，家屬總是要給病人最好的治療，因此很容易選擇去大醫院。商務智能（BI）可以幫助病人正確快速地選擇醫院。病人通過下載APP，輸入病情資料，APP可以告訴病人應該選擇什么樣的醫院。

七、結論

在建立數字化醫院基礎上，基于商務智能（BI）優化診療流程，保障患者利益。在門診業務流程方面，門診排班智能化，運用數學模型，動態分析歷史數據確定每位醫生每個時點的最優門診時間，同時為預防醫生過勞，給出10分鐘的休息時間。在患者病情診斷方面，利用案例數據庫，輔助決策。在治療方面，利用大數據分析，評估治療過程中的效果情況，避免錯藥錯量。在分級診療方面，通過創建APP服務于患者，幫助患者確定合適的醫院。

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