基于院長駕駛艙的智慧醫院管理數據平臺建設實踐*

——田懷谷 黃賢君 陳 濤 盧 紅 宗慶樂 吳世超 李思瑩 成 思 溫海燕 許 昌 陳 蕓

目前,大數據已經成為國家的戰略性制高點和重要的競爭資源[1]。數據治理可提升醫院醫療數據管理及服務水平,增強組織決策分析能力[2]。2009年,美國提出“智慧醫院”概念[3]。物聯網、互聯網、人工智能等技術發展,為智慧醫院建設迭代升級提供了廣闊空間。2021年6月,國務院辦公廳發布的《關于推動公立醫院高質量發展的意見》明確提出,提升醫院管理精細化水平,建立基于數據循證的醫院運營管理決策支持系統,以大數據方法對醫院病種組合指數、成本產出、醫生績效等進行從定性到定量的評價,提高效率,節約費用[4]。

建設管理型的智慧醫院數據平臺,應用大數據增強醫院的決策分析能力,提升醫院管理精細化程度,是智慧醫院建設的必由之路。從醫院應用層面來看,醫療數據大體上可分為臨床數據與管理數據。臨床數據多數用于科研或基礎醫療質量的評價,管理數據主要為醫院管理者提供決策依據。目前,醫院臨床數據應用相對成熟,而管理數據利用上還存在諸多困難。例如,數據標準不統一,完整性和準確性差,數據關聯性不強等問題[5]。特別是醫院新老系統交替,技術開發公司多,醫院整體規劃不規范等原因,導致數據質量“冗雜粗放”,容易形成“信息孤島”。這些數據無法滿足個性化需求,無法實現數據交互,難以支撐管理循證和決策精細化等需求[6]。

因此,有必要建立綜合數據平臺,通過信息技術和綜合應用兩個方面的數據治理,實現數據標準統一和質量提升,運用管理駕駛艙的輔助管理決策功能,促進醫院高質量發展。對此,北京大學深圳醫院依托基于院長駕駛艙的智慧醫院管理數據平臺構建數據治理服務體系,取得了良好的效果。

1 基于院長駕駛艙的智慧醫院管理數據平臺建設要點及邏輯架構

1.1 建設要點

院長駕駛艙是輔助醫院管理者使用的管理駕駛艙,是“一站式”決策支持的管理信息系統。其采用自設的指標體系,通過各種常見的圖表,實時監測醫院的運營情況,并可以對異常關鍵指標進行預警和挖掘分析[5]。基于院長駕駛艙的智慧醫院管理數據平臺(主要包括門診、醫務、護理、質控、醫學裝備、人力資源、科研教學等管理模塊)可以實時掌握、提取、展示、分析、預警醫院的各項數據。醫院管理者可根據需要自定義數據提取標準,掌握醫院各項運營數據。

1.2 邏輯架構

基于院長駕駛艙的智慧醫院管理數據平臺架構流程以院長駕駛艙為總領,可宏觀展示醫院最為重要的核心指標數據,見圖1。以此為基礎,將院長駕駛艙作為數據頂層,對下一層級的數據按照醫院行政管理部門類別進行收集與整理,并按照相似的方式進行分支/部門駕駛艙的構建。依次往下,則是各部門根據自身日常運營需要,在數據池中提取的目標數據,從而形成“金字塔”式的數據治理邏輯架構(圖2)。從層級上看,由上至下逐級遞減,院長駕駛艙具有最高層級權限,可根據需要對各職能部門駕駛艙的數據進行調閱。而部門駕駛艙僅有部門權限,管理本科室相關數據。從數據量上看,由下至上逐級遞減,符合管理基本規律,滿足行政管理的數據應用需求。通過該平臺,能夠精準把握醫院運營各環節要素,便于醫院頂層依托系統的管理數據,進行科學管理決策。同時,依托各部門駕駛艙的管理平臺,能夠在院領導的指揮下,強化部門內或部門間的管理工作能力,增強部門間的聯動協同,有利于交叉部門的任務順利完成。

圖1 基于院長駕駛艙的智慧醫院管理數據平臺架構流程

圖2 基于院長駕駛艙的智慧醫院管理數據平臺“金字塔”式數據治理邏輯架構

2 業務平臺駕駛艙

2.1 門診駕駛艙

門診駕駛艙是基于多系統門診數據,融合打造的基于門診多元化業務場景的智慧管理平臺。門診駕駛艙緊密結合精細化管理內涵和門診高質量建設要求,以門診管理的需求為切入點,系統搭建現場候診監測、預約及現場掛號監測、檢驗檢查監測、診室診位實時監測、就診患者數據分析、門診手術監測、發熱門診監測、全院閘機系統監測、急診運行情況監測和患者滿意度與投訴監測共10大功能模塊。旨在通過分解量化門診重點業務板塊的管理指標,實時預警業務異動,全過程、全方位、全天候掌握門診運營動態,切實解決以往門診信息化管理系統操作復雜、數據滯后等問題,提升門診管理決策的科學性、高效率和高效能,夯實門診服務質量的內涵建設,提高門診數字化治理水平。

2.2 醫務、護理、質控駕駛艙

醫務、護理、質控三大駕駛艙融合一體,具有重要性、實用性、易用性等特點,通過數據集成、分析、預警對醫院床位使用率、平均住院日、不良事件、住院管理、護理管理等數據進行監測,可實現各科室的效益分析,門診、急診、住院患者的疾病分布,患者流向分布,工作量的實時統計與運營管理決策等,最終助力醫院實現安全醫療、效率醫療和效益醫療。

2.3 醫療設備駕駛艙

醫療設備駕駛艙以急救類設備、手術室麻醉科設備、超聲影像設備、醫學影像設備為監測重點,通過物聯網射頻識別技術應用,實現可視化的設備軌跡管理和運行狀態全方位監控。(1)遠程精準定位,醫療設備駕駛艙可實時定位設備分布和所在樓層科室,支持一鍵盤點;(2)實時軌跡管理,有效保障設備資產安全,有助于緊急狀態下管理部門及時了解設備運行狀態,精準進行調配;(3)實時監測設備在線運行狀態,自動獲取設備的總工作時間、停機時間、使用率、操作人員、醫生工作量、檢測人次等運行指標,為績效考核提供決策依據。

2.4 科研教學駕駛艙

科研教學駕駛艙較全面集成科教相關基礎數據,能分層動態呈現個人、科室及整體醫院的報表及檔案,并根據駕駛艙管理者的不同身份分層次展示科管數據,在界面首頁實現數據可視化交互展示,滿足不同目標群體的數據需求。針對教學管理,駕駛艙分為8個子系統,分別為住培醫師、實習生、進修生、研究生等提供服務,還包括在線學習、在線考試、技能中心管理及客觀結構化臨床技能考試等一體化管理系統,其便捷的功能和全面的數據分析能力,在減少教學工作量的同時,還能量化反映教師的帶教能力和學生的學習水平,通過精細化管理提升教學內涵和教學質量。

2.5 人力資源管理駕駛艙

人力資源管理駕駛艙是在構建戰略驅動、全員互聯的人力資源管理體系基礎上,以數字與圖表相結合的方式,呈現實時、動態、全面、多維、直觀的人力資源關鍵監控指標,實現從全院宏觀層面到個人微觀層面全過程展現。依托現有的人力資源管理體系,人力資源駕駛艙通過大數據分析,構建全周期的人才培養檔案及評估系統等,為醫院提供“一站式”人力資源管理決策支持。

2.6 財務管理駕駛艙

財務管理駕駛艙圍繞醫療服務收入、人員經費占比、醫療盈余率、門診次均費用、住院次均費用、藥品次均費用以及績效考核等,通過數據進行監測分析并設定預警閾值,將財務運營數據進行可視化的展示,能夠讓醫院管理者清晰了解醫院運營管理現狀,及時制訂應對措施,降低醫療成本,輔助醫院管理者做好管理和決策提升。

2.7 后勤管理駕駛艙

智慧后勤管理駕駛艙主要從一站式服務、信息模型可視化、大數據決策支持系統以及安全運維與能耗管理4個方面搭建綜合管理平臺。通過流程中心、報表中心、資源中心和用戶中心垂直化、系統化的運維管理,對數據進行挖掘、整合、分析,使管理決策人員準確掌握醫院后勤資源的信息和后勤設備狀態,通過信息數據支持,做出相應決策,制訂相應措施,從而確保醫院臨床工作順暢運行。

3 應用成效

3.1 建立可視化、開放式的綜合數據治理平臺

院長駕駛艙由供院級領導使用的戰略駕駛艙、供中層管理者使用的管理駕駛艙以及供一線人員使用的智能終端3個層面組成,各層面均能實現對指標的監控,各艙也可以根據需要添加監控指標,各艙之間均可實現數據共享、交互和統計處理。戰略駕駛艙具有數據穿透權限,管理維度可以聚焦到治療組,通過可視化的圖表、“儀表盤”等功能輔助管理者實現數據治理。同時,依托院長駕駛艙還能輔助臨床管理工作。以某科室床位使用情況為例,在納入院長駕駛艙管理前,其床位使用率不足70%,且無法知曉每位醫生當日工作量、患者候診情況等。科室床位納入院長駕駛艙管理后,可以清晰呈現每個床位的使用情況,包括醫生開診時間、等候人數、等候時間和平均操作時間等,從而進一步分析出床位使用不足的原因并進行針對性改進。納入院長駕駛艙以后,該科室床位使用率提升至95%以上。基于此,該院各臨床科室都進行了一系列提升床位使用率的管理干預項目,也被稱之為“全院一張床”管理項目。

3.2 實現基于數字治理的精細化管理

以設備管理為例,單純的設備駕駛艙只能通過監測檢查人數、開機運行時間提示核磁共振檢查運行效率,但是難以獲取檢查者的等候時間、醫技人員排班等情況。因此,很難為管理者提供更詳細的信息,以分析深層原因。該院通過院長駕駛艙的數據整合、穿透功能,調取與之相對應的人力資源、業務流程等信息,最終提示管理者技師排班不合理是導致設備運行效率不佳的主要原因。需要強調的是,新冠肺炎疫情期間,該院管理者通過院長駕駛艙,對全院候床危重患者、各科室新收患者及診斷、空余床位數量及分布、生命支持類設備使用情況等進行“一站式”了解,實現了醫療資源的統籌調度。

3.3 為實現醫院戰略目標提供決策支持

院長駕駛艙可幫助醫院將戰略目標落實到日常管理中,建立科學全面的評價體系,實現對計劃執行情況的有效監控,對實施效果進行全面評估。例如,該院將研究型醫院定位為戰略目標之一,院長駕駛艙就把各科室特定時間段的科研立項、科研產出等以任務達成率或者排序等形式進行統計,方便管理者和一線員工了解科研任務的完成度,促進戰略目標的實現。

4 討論

4.1 以數據治理為前提

公立醫院通過數據治理提升醫療質量及效率,并逐漸系統化、常態化。但是由于系統接口成本、信息服務公司配合程度、建設水平不一、系統之間數據關聯不清晰、系統值域標準不統一等問題,很難多維度對數據進行深度挖掘分析,數據的使用存在較大障礙[7-8]。院長駕駛艙的數據來源于各子系統,存在數據標準不統一、數據清洗不足和數據挖掘不充分等問題。如果不進行有效的數據治理,勢必會造成數據錯配、丟失或者浪費,甚至會影響院長駕駛艙的可靠性和實用性。因此,基于院長駕駛艙的智慧醫院管理數據平臺的建設必須依托于數據整合與數據治理,必須具有對院內業務數據進行收集整理、數據清洗以及數據深度加工的能力,最終形成標準化、結構化的數據,讓管理者能夠清晰準地獲取醫院各項業務數據,從而推動決策的合理化、規范化,提升醫院的治理能力與體系建設。

4.2 重視數據安全和患者隱私保護

院長駕駛艙的數據穿透、可視化展示是發揮駕駛艙作用必不可少的功能,但也帶來了數據安全隱患。因此,在院長駕駛艙建設過程中,尤其是在實現醫院內外網信息交互時,一定要加強數據安全防護,強化防網絡安全攻擊、防拷貝的能力,同時要對數據使用進行嚴格的分級授權和后臺留痕管理,確保數據安全、合理使用。在涉及患者隱私安全數據的使用時,嚴格遵守脫敏規則。

4.3 院長駕駛艙監測指標選取符合醫院戰略發展需求

院長駕駛艙是綜合評估體系的載體。建設院長駕駛艙的過程是一個按照綜合評估體系建立醫院戰略管理模型的過程。因此,對院長駕駛艙監控指標的確立本身就是對醫院戰略目標確立、實施和評價的“數據推演”過程。院長駕駛艙的監測指標要能為管理者提供足量的決策信息,要有較好的前瞻性,并能對戰略目標的實現進行監控、評價和預警。好的監測指標可為醫院日常管理精細化提供幫助,提高日常管理效率,更好地服務于醫院戰略目標的實現。因此,院長駕駛艙納入的監測指標要經過科學評價和慎重選擇。

目前,該院院長駕駛艙的建設還處于完善過程中,納入院長駕駛艙進行監測分析的指標具有較強的個性化和時效性特征,因此本研究結果還需要更多醫院共同參與后進一步篩選和標化,以確定最具代表性和前瞻性的關鍵指標。同時,本研究限于人工智能技術在醫院管理中鮮有成熟應用,因此其智能化程度還有待提升。隨著算法的進步和相關研究的進展,人工智能技術必然會在管理決策和智慧醫院管理數據平臺建設中發揮重要作用。