醫院商務智能及大數據項目建設方案建議稿

下午在羣裏討論BI的問題，我把以前寫的一篇文檔改了一下拿出來，我想，這也許能做爲絕大多數醫院建設BI的路線圖或者規劃藍本。
也許表面理解，我這是在推崇BI，但其實我最初寫這篇文章的目的，並非要作BI，而是不作BI，是但願某些腦殼一時發熱的業界同仁，可以清晰的認識到BI的發展之路和建設方向，而不是盲目上馬，盲目追求，作一些華而不實的東西。
好高騖遠、志大才疏是作成作好一件事情的大敵。

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醫院商務智能及大數據項目建設方案建議稿

前言

 

商務智能與大數據引入醫療行業已經成爲一個趨勢，可是不管是商務智能這個他山之石，仍是大數據這個先進概念落到醫院業務和工做的實處，都是一種極大的創新和挑戰。

商務智能與大數據，網上能夠找到的資料都不少，可是缺少明確的概念和內涵；商務智能與大數據在醫療行業的應用，不少三級大型醫院也常常提起，可是一樣缺少實質性的東西。

國內商務智能及大數據服務公司也是忽悠多過實際。

因此目前絕大多數醫院商務智能及大數據項目的建設鮮有經驗和資料可供參考，只能更多的依賴自我創新。
商務智能與大數據的兩個建設方向

不管是何種軟件和管理系統的應用都應該以業務爲核心，爲業務運營服務。

大型醫院通常都是教學和科研型醫院，這類醫院的實質是承擔醫療、教學和科研服務的企業。因此這類醫院的核心業務有兩個，一個是醫療相關的診治、教學和科研，另外一個是企業管理。

因此我的認爲，商務智能和大數據在這些醫院院落到實處，實際是要完成兩方面工做：

1、以醫療數據爲核心的醫療研究信息集成平臺和智能分析

2、以運營數據爲核心的企業運營信息集成平臺和智能分析

而這兩方面工做，大概就是絕大多數醫院商務智能和大數據的建設方向。

兩個方向的詳細說明

1、以醫療數據爲核心的醫療研究信息集成平臺和智能分析

以醫療數據爲核心的醫療研究信息集成平臺和智能分析，是指圍繞醫療業務展開的信息的數據化與集成化，及其對應的智能分析。

目標是實現醫療數據的智能分析；對醫療數據的歸集和轉錄。
包含的數據有：LIS、PACS、心電、病理、內鏡等系統數據（診斷依據）；醫囑及執行信息、手術及治療過程信息（治療過程）；病程記錄、出院、首頁等數據（治療結果）。
智能分析的基礎：

一、有較完備的基礎信息系統
二、有較高的基礎數據質量
三、可以以惟一索引整合同一醫療對象的醫療數據。

智能分析的內容包括（目前想到的）：
一、疾病發病相關的統計分析（地域、年齡、飲食習慣等）
二、藥品治療結果的統計分析（檢驗檢查結果變化趨勢）
三、其餘統計分析的智能化展示（好比腫瘤報告等）

2、以運營數據爲核心的企業運營信息集成平臺和智能分析

以運營數據爲核心的醫療研究信息集成平臺和智能分析，是指圍繞企業運營相關的信息的數據化與集成化，及其對應的智能分析。

目標是提升投入產出比；提升醫院影響力，維護和拓展醫療市場。
包含的數據有：醫院及科室成本數據（包括固定資產、物資等成本數據）；醫院及科室收入數據（包括藥品收入、非藥品收入）；病人非醫療類的信息數據、醫院人員信息數據及其人力資源成本。

智能分析的基礎：
一、有精細到科室的成本收入數據（但願未來能夠精細到設備、牀位、我的等）
二、精細到病種的收入成本數據
三、精細到醫療服務的收入成本數據
四、可以以惟一索引整合同一醫療對象的初複診及消費數據

智能分析的內容包括（目前想到的）：
一、科室或某種醫療技術的投入產出比，淨收益增加比

淨收入增加比會改變以往那種粗放式的企業經營模式

二、病種的收入成本數據，及收入住院時間分佈數據

肯定收入上的優點病種，及靈活調整人員等資源配置

三、醫療服務的收入成本數據，及治療密度分佈數據

突出本院特點治療和藥品的數據分析

四、慢病跟蹤和病人回訪數據的分析

兩個方向的建設重點及難點

 

1、醫療數據平臺和智能分析

建設難點及重點：

一、有較完備的基礎信息系統

目前絕大多數醫院的信息系統並不完備，好比病理系統、心電系統、手麻系統、內鏡系統等可能並未上線或者只是單機版而不是聯網的系統；散落於科室的設備檢查檢驗結果也並未連入醫院信息系統。而缺少這些數據，咱們的醫療數據就不完整，甚至不許確。

因此首先是要保證有較爲完備的信息系統，纔有可能談數據集成的完整性。
二、有較高的基礎數據質量

若是基礎數據質量不能獲得保證，要麼會大大增長數據清洗的難度，要麼清洗後的數據讓人很難看懂。傳統數據分析模式將沒法作出準確分析。

而大數據的思惟模式，是採用全樣本分析，若是咱們的樣本中絕大部分樣本都是「僞數據」，那麼這個全樣本出來的分析，也將會是僞結果。

因此數據質量控制和數據質量控制系統是頗有必要的。
三、可以以惟一索引整合同一醫療對象的醫療數據。

對於已上線的系統來講，結構化數據的部分，是須要按照患者惟一索引進行整合的。

咱們目前能夠先對LIS、HIS、EMR、PACS（文字報告部分）等已經啓用的系統作數據整合，最終以患者惟一索引的形式展示。

四、明晰的醫療數據業務需求和研究方案。
這須要對醫療業務有比較深的理解，須要醫療一線人員的配合，並須要專業數據分析工具。

2、運營數據集成平臺和智能分析

建設難點及重點：

一、精細到科室、病種、醫療服務的成本收入數據

運營數據主要是結構化數據，因此數據質量的問題並不嚴重，可是另一個問題至關嚴重，就是缺少成本數據的考量。

沒有成本數據的考量，只作收入數據的分析，是沒有意義的。
須要成本管理系統（甚至包含一些弱電項目，好比可以自動記錄房間用水用電量的感應系統等等）。

二、歸入信息系統的排班等信息

儘可能取消紙質信息登記，至少儘可能轉化爲數據信息記錄

三、可以以惟一索引整合同一醫療對象的初複診及消費數據

須要身*份*證號識別，須要擴大身*份*證建卡規模，規範身*份*證信息錄入，規範患者聯繫方式等。

四、慢病跟蹤和病人回訪數據的分析

須要作短信平臺甚至手機應用

兩個方向的建設安排及規劃

完成整個醫療商務智能和大數據項目的建設工做，預計須要三個階段

一、第一個階段：系統和數據準備階段(數字化)
基礎系統的完善和基礎數據質量的控制
此階段須要完成的工做有
一、逐步上線手麻、病理、內鏡、心電等未上線或未聯網系統，逐步聯網散落科室的檢驗檢查設備。
二、擴展身*份*證建卡範圍，規範身*份*證錄入
三、規範病歷數據的錄入
四、逐步上線成本管理系統（含水電流量感應系統）
五、已有數據的集成

手麻、病理、內鏡、心電等系統的上線相對會比較順利，只要採購相關係統並順利實施便可，可是聯網散落科室的檢驗檢查設備就相對麻煩了，須要多方協調。

成本管理系統的啓用，阻力會比較大，一是涉及部門多，二是涉及利益多。水電流量感應系統，舊樓改形成本大，新樓建設時，應積極協調，確保這些系統被安裝。

而若是跳過這個階段，沒有基礎數據和基礎系統的支撐，咱們是很可貴出可靠性強的數據分析的。

二、第二個階段：數據和流程整合階段（數據化）

按照患者惟一索引進行數據整合並展示，短信及網站發佈系統的創建（對外數據發佈），預定整合及網站收集系統的創建（對外數據收集），手機應用、微信、微博平臺也須要創建。

此階段須要完成的工做有

六、按照患者惟一索引進行數據整合

七、短信及網站發佈平臺

八、預定整合及網站收集平臺

三、第三個階段：系統正式運行階段（智能化）

運行相關工具和技術手段，分析數據，提供醫療信息商務智能數據及服務和醫院運營商務智能數據及服務。

此階段須要完成的工做有

九、醫療需求收集、醫療運營程序應用開發
十、智能化服務

總結

醫療商務智能及大數據項目的建設是一項工期長、精力和財務投入很大的項目，是一項業務性、技術性都很強的項目，須要有足夠的積累和基礎，才能作出效果。

可是，醫療商務智能及大數據是醫療信息化的發展趨勢，咱們只要穩紮穩打，以這個項目爲核心去規劃和開展相關工做，咱們醫院是會在這個項目上作出開創性的成績的。

 

 

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