基于数据仓库的医疗设备绩效统计分析

杭州电子科技大学 信息与控制研究所，浙江 杭州 310018

基于数据仓库的医疗设备绩效统计分析

霍洪波，何必仕，吴斌，徐哲

杭州电子科技大学 信息与控制研究所，浙江 杭州 310018

目的建立医院医疗影像信息数据库，为决策者深入研究医疗设备绩效、促进医院现代化管理提供准确数据。方法针对某三甲医院医疗影像信息系统（RIS/PACS）数年积累的海量数据，建立数据仓库，用于多维数据立方体OLAP分析及设备检查量预测。结果通过盈亏平衡模型实现设备效益数据挖掘，可为决策者提供各种直观的、深层的统计图表数据。结论将数据仓库和数据挖掘技术应用于医疗设备绩效分析中，可较好地解决医疗设备绩效、代价、风险等互相制约的问题，进而充分发挥医疗设备的社会效益和经济效益。

医疗影像信息系统；医疗设备；绩效分析；数据仓库

0 前言

医疗设备已经成为医疗机构开展诊疗业务不可替代的重要装备。由于医疗机构对医疗设备投入的逐年加大，对提高设备利用率、降低风险、保证合理投资回报，对医疗设备（特别是大型医疗设备）的运行关键指标进行分析和统计就显得尤为重要[1-2]。

目前，对设备全生命周期内展开实时成本效益分析的研究较少，不利于动态了解所购置的大型医疗设备的运行绩效，因此不能为购置医疗设备提供决策参考，也不能对既有设备进行有效管理。而数据仓库和数据挖掘技术已经成为决策支持领域的前沿研究方向之一[3]。应用该技术，对医疗设备管理系统、医疗影像信息系统的数据进行抽取、转换、装载，建立数据仓库。通过数据挖掘模型研究设备绩效[4]，提供实时分析数据，以便领导加强监管、及时调整业务规划，充分发挥医疗设备的社会效益和经济效益。

1 设备绩效关键指标

在医疗设备购置方面，怎样根据实际需求合理配置资源，避免盲目引进设备，提高设备资源利用情况等，均需要对现有的设备运作情况进行详细地统计分析。结合影像科实际，选取设备使用频率、开机率、完好率、回收期、平均影像量和检查费用等关键指标展开分析，根据多年实际数据绘制雷达图，从而为管理层提供决策依据。

1.1 使用频率、开机率、完好率

通过对各种设备使用率的统计才能真正了解设备运转情况，为是否要增加设备提供有效的依据。设备使用频率的计算公式为：

使用频率=检查量/统计时间段总天数。

设备开机率能正确反映设备的使用情况，从而可以为设备的维护提供科学的参考。设备开机率的计算公式为：

设备开机率=实际开机天数/统计时间段总天数×100%。

设备完好率是抢救设备维修与保养的重点。完好率=1-故障率。其中，故障率=(检修和等待时间／应使用时间)×100%。

1.2 回收期和平均影像量

回收期能直观的说明该设备的经济效益以及资金回收的速度。回收期=购置价值/月利润/12月利润=月诊断检查人次×收费标准-月成本费用成本。

平均影像量和设备检查量综合反映了设备的实际工作业绩。平均影像量=影像总量/统计时间段总天数。

1.3 关键指标展示

在对设备运行关键指标进行统计分析后建立医院整体的设备运行关键指标雷达图，同时提供各影像科室每台设备在不同时期的运行情况的查询和比较。如某三甲医院在2010年3月和2011年3月，3号超声设备的运行各项关键指标展示，见图1。图中的回收期是由3号超声设备的全生命周期内的检查费用统计得出的。

图1 设备运行关键指标展示图

2 设备检查的OLAP分析与预测

2.1 OLAP在线联机分析处理

OLAP分析主要通过对多维组织后的数据进行切片、切块、聚合、上卷、下钻、旋转等分析动作，建立数据透视表，见图2。决策者通过此表能从多种角度，多个侧面、多数据综合查看，从而了解数据背后的规律。如查询超声设备在各个年度的检查费用分布情况，同时对时间进行下钻操作，查看各个季度、月份的详细数据，并以柱状图展示，从而方便对比分析查找规律。

图2 设备检查费用窗口界面图

2.2 设备检查量预测

从放射信息系统/影像信息存储及传输系统（RIS/ PACS）数据库原始表（EISService）中提取各设备类型的月检查量，设计设备月检查量表，用于建立时序模型[5-6]。因新表中数据已经处理过，无缺失值，且数据按月汇总记录，所以本研究设定序列周期为12。选择2005～2011年的历史数据，分别进行预测和验证。利用时序算法并基于2010～2011年的数据统计结果对2012年设备检查量和门诊检查量进行预测，见图3（上面-CT；下面-CR）。

图3 2012年设备检查量和门诊检查量预测窗口界面图

由图3分析CT和CR 2012年检查量的实际值、预测值和相对误差，见表1。从表1可计算出CT和急诊的平均预测误差在3%左右，可认为模型能较准确地进行预测。

表1 2012年CT和CR设备类型检查量实际值和预测值对照表

3 基于盈亏平衡分析的设备效益数据挖掘

按每日粒度建立设备使用情况表，包括开机率、检查量、使用频率（检查量/使用时间）、平均影像量（影像量/检查量）、保养/维修费用、检查费用等内容，从RIS/PACS中抽取相应数据，显示变化趋势，并可显示同期对比雷达图。尝试找出设备使用量与维修费用间的关系变化，从而得到最佳使用量。

建立设备效率台账，抽取或记录设备采购费、折旧年数、维修费用、检查费占比。通过固定成本、可变成本、检查量、检查收入、设备收入进行成本-效益分析，并展示盈亏平衡图和成本效益曲线，由此对各类设备进行效益比较。

3.1 设备效益数据源

3.1.1 设备运行情况和设备效率台账

对数据仓库中的事实表（FactService），按照设备名称和检查完成日期进行重新组合生成新的设备信息表（DeviceService），由合并的数据条数添加检查量字段和叠加原检查费用生成用于统计分析的检查费用。其中DeviceService，见表2；设备台账信息表（DeviceBook），见表3。

表2 DeviceService

表3 DeviceBook

利用表2可以统计任意一段时间内的设备运行情况，其中检查量和检查费用直接累加求和。 统计分析后，保存统计数据以备查看。

设备保养费用可以手工录入并保存。

3.1.2 设备盈亏平衡计算

由设备信息表（DeviceService），通过对各个设备的检查费用统计分析，可以得出其检查总收入，并结合DeviceBook中的设备采购费用和设备维修费用等组成设备的固定成本。通过动态设定非固定成本占总成本的比例，可以分别得到按检查量和按检查日期的设备运行情况盈亏平衡图，更好地实现对设备绩效进行考核。其计算方法[7]如下：

设备的总成本（C）=固定成本（F）+可变成本（V）。

可变成本（V）=非固定成本比例（v）×设备的总检查收入（S）。

3.1.3 成本效益计算

所谓的成本，是以货币形式表示的各种耗费之和，所谓的效益则是用成本换来的价值、功能或效果。展示设备效益图，可以明确投入与产出的关系。

3.2 设备效益数据处理

3.2.1 设备运行情况和设备效率台账

设备效率台账采用LINQ-SQL技术查询相关信息表DeviceBook中数据，并在前台页面予以展示。

设备运行情况采用ADO.NET技术查询统计分析设备信息表DeviceService中的数据和查询计算出的设备各个关键指标，并予以动态展示。当点击保存按钮时予以保存，并在前台以列表形式予以展示，以备查询。

3.2.2 设备盈亏平衡图

设备盈亏平衡图采用ADO.NET技术查询统计分析设备信息DeviceService中的数据，并借助Microsoft MSChart控件，按检查日期或检查量以曲线图的形式展示盈亏平衡图。以1号超声仪为例，展示非成本要素比例v=25%时的盈亏平衡图，见图4，由图可清晰看出在2010年4月14日实现了1号超声设备的盈亏平衡；随着检查量的增加，检查收入随检查量的变化几乎成一条直线分布，并且在检查量为45623人次时实现盈亏平衡，见图5。

图4 医疗设备绩效盈亏平衡图-检查日期

图5 医疗设备绩效盈亏平衡图-检查量

3.3 设备效益数据流程图

根据以上统计分析和数据挖掘工作，搭建设备效益管理模块，分别可以展示设备运行情况，统计导出设备效率台账单和盈亏平衡图、成本效益图。设备效益管理模块的数据流程图，见图6。

图6 数据流程图

4 结束语

本文首先根据设备实际使用积累的数据，实时动态地绘制设备运行雷达图来反映设备运行情况。将数据仓库和数据挖掘技术应用于医疗设备绩效分析中，实现对医疗设备检查量的准确预测。进一步的基于盈亏平衡分析的设备效益数据挖掘研究，可动态呈现设备的成本效益曲线和盈亏平衡图，使医疗设备的全生命周期都纳入管理者的视线之中，较好地解决医疗设备绩效、代价、风险等互相制约的难题，进而充分发挥出医疗设备的社会效益和经济效益。

[1] 丘奂阳．医疗设备绩效统计分析探讨[J]．中国医学装备,2006,11(3): 51-52．

[2] 吴佳峰,徐哲,何必仕．基于数据仓库的医疗影像检查KPI数据展示研究[J]．中国医疗设备,2012,27(10):73-75．

[3] 伍平阳．基于数据挖掘技术的医疗设备绩效预测方法的应用研究[D]．广州:南方医大学,2008．

[4] 伍平阳,林意群,林木炎．基于数据挖掘技术的决策树算法在医疗设备绩效预测中的应用[J]．中国组织工程研究与临床康复,2008,(9):1689-1692．

[5] Jamie MacLennan,ZhaoHui Tang,Bogdan Crivat．Data Mining with SQL Server 2008[M]．董艳,译．北京:机械工业出版社, 2010．

[6] 张利．基于时间序列ARIMA模型的分析预测算法研究及系统实现[D]．镇江:江苏大学,2008．

[7] 喻湘存,熊曙初．系统工程教程[M]．北京:清华大学出版社,2006．

Statistical Analysis of Medical Equipment Achievements Based on Data Warehouse

HUO Hong-bo, HE Bi-shi, WU Bin, XU Zhe
Institute of Information and Control, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou Zhejiang 310018, China

ObjectiveA data warehouse of medical imaging information was built to offer accurate data for expanding research of medical equipment achievements and improving modern management.MethodsWe built the data warehouse based on massive amounts of data accumulated for years by the radiology information system and picture archiving and communication system (RIS/PACS) of a grade three hospital so as to implement OLAP multidimensional data cube analysis and equipment exam quantity forecast.ResultsWe realized data mining of equipment efficiency through the breakeven model in order to provide intuitive and deep statistical chart data for the hospital leaders to assist decision-making.ConclusionThe application of data warehouse and data mining used in analyzing medical equipment achievement could properly solve problems of achievement, price, risk and so on, furthermore, give full play to social and economic benefits of medical equipment.

medical imaging information system; medical equipment; performance analysis; data warehouse

TP311.132.4

A

10.3969/j.issn.1674-1633.2013.09.009

1674-1633(2013)09-0027-04

2013-03-20

2013-08-13

浙江省重大科技专项（2009C14035）。

作者邮箱：lyhhb1989@163．com