深度数据分析,推动医院精细化管理

如何避免绝对指标导致的管理目标偏移,是精细化管理时代,每一个医院都会面临的问题。一边要守住降低住院天数指标,一边又要照顾不同病症的住院时长浮动。针对此,绵阳市中心医院信息中心主任周祖宏通过深度数据分析提供解题思路:基于病种分类对数据建模分析,对不同管理方向不同模型分类评估,让方案更加优化、更加合理合情。

平均住院日,床位的周转率,耗占比等指标是医院平时工作考核中的重要指标。这些指标在医院评估当中是不是合理的,是不是有用的,对医院的医疗安全绩效考核是不是有帮助?周祖宏提出了这样的问题。

2017年,医院科室综合质量管理中重点关注了上述四个指标;在设置目标管理中,针对耗材管控分析,科室目标设置为总费用的25%。这些绝对指标的设定在我们医院管理是否合理呢。绵阳市中心医院作为川西北区域中心医院,收治应向疑难危重方向发展,指标应该怎样设置和考核才能引导医院的发展,符合区域中心的定位?周祖宏提出了这样的思考。

新技术的使用肯定会带来耗材的变化。25%的耗材占比是否合理,怎样的考核更合理,更能让科室服气?

无论是从国家制度改革的政治情况还是医院定位等方面考虑,缺乏比较,缺乏病种分类的绝对指标已经不能满足医院精细化管理要求。什么样的评价体系才能满足要求呢?建立疾病风险调整数学模型。

什么是疾病风险建模

是基于医疗大数据分析、机器学习的方式,通过量化疾病风险及差异,用相对合理的评价指标实现医院管理的评价方法;它已经广泛地应用到美国医院质量监管、医院综合排名、医院内部管理中。

它是基于疾病分类,再数据建模分析。另外,不同的管理方向建立不同的模型评估,也是更加合理合情。通过OE指标就是用实际发生值和预测值之间进行比较得到的一个指标,它是怎么样来实现我们公平合理的。

O/E指标何实现公平合理

根据上图可以看出,通过相对值(O/E值,实际与预期值比较)实现了管理的公平与合理;此病人医疗质量以及效率管控的较好,但在药品管理、总费用管理以及效益管理有待提升。另外O/E值同理可以用应用到医院与医院、学科与学科、医生与医生等不同主体的合理评估。

上图是我们医院去年一年通过雷达图表示的运行情况,通过医疗质量、效率、耗材、医事服务费等各个数值和目标医院的数值比较发现,我院在效率管控、药品管理、耗材管理、费用管控、死亡率等都处于全省管理中较好的状态和水平;但和目标医院的比较中,发现在医疗服务效益和产出还是存在一些差异。

除了院与院,周祖宏还将医院的科室与科室之间、病种与病种之间都做了比较,找到了其中的差异。他认为,数据的质量决定了分析的精准性,医院的精细化管理是需要深度数据分析的,经验式的医院管理已经达不到精细化管理的要求,数据质量如何保障成了新的问题。

周祖宏介绍,数据分为坏数据和可提升数据两类。这个时候通过我们的分析,去年我们医院坏数据是没有的,但是填报质量很差的数据是有的。

“系统带来的好处就是通过这样搜集以后得到的数据,然后对它进行分析以后,能够给我们提供一个相对合理的东西。”周祖宏认为,通过大数据分析还可以选择最符合逻辑的诊断。优化诊断填报顺序,精准匹配费用资源。利用这一套系统改变我们的管理方式,改变了发现问题的方式。

通过这套系统结合临床数据,我们给科室提供发现问题和分析问题的工具,比如说我们例出了总费用的OE,我们提供了一些功能,在这个界面上首页查它的病例和费用,通过比较可以可以找出费用最高、治疗时间最长,治疗难度最大的放到第一个。你通过费用分析看看哪个费用最高,通过这样的分析让科室主动发现问题,改变问题。

最后,周祖宏将大数据深度的分析,带来的价值从质量、绩效、管理等方面归纳为以下几点:

医疗质量提升

医疗质量管理,持续提升需要深度数据分析保驾护航;

绩效考核分配

绩效分配是医院的指挥棒,需要深度数据分析的公正与公平;

过程管控干预

结果管理推向过程管理中,形成管理流程的提前干预;

区域比较分析

区域大数据让医院可比,深度数据分析让比较合情合理。

文章来源:HC3i中国数字医疗网

图片来源:中国数字医疗网、网络

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