大数据背景下的医疗设备全寿命周期管理

李锋

山东省聊城市人民医院,山东聊城 252000

大数据与云计算的出现,给医疗设备产品全寿命周期管理(product lifecycle management,PL M)[1]工作带来新的思路和方法。大数据时代背景下,医院数据存储中心储存了海量医疗设备自身的数据和临床科室在使用过程中产生的数据,改变了过去医疗设备PLM中由于单一设立医疗设备台账、资产台账而形成的“信息孤岛”状况。通过采集、分析医疗设备PLM软件中的数据,医院医疗设备所有的数据实现了共享,能够实现对医疗设备从申请、采购、安装验收、保养维护、维修到报废的动态化管理[2],有利于对医疗设备的实时监测和评估。提升了医疗设备管理效率。这些数据真实反映医疗设备PLM情况的同时,全方位地记录了临床科室使用医疗设备的真实情况。通过对一些临床业务数据进行分析研究,还能够为医院的医疗、教学、科研等各项工作提供极为重要的参考。

1 医疗设备PLM三阶段及运用大数据的方法

1.1 医疗设备PLM三阶段

一般医疗设备PLM分为设备采购期、运行期和处置期三个阶段。采购期避免出现超前配置、低水平引进、重复投资;运行期通过及时、有效、高水平的维护保养保证医疗设备的性能稳定和运行可靠,尽最大可能延长医疗设备在临床使用的期限;处置期是将不能再满足临床使用要求的医疗设备进行拆旧利用或残值回收,严防国有资产流失。大数据在运用中,紧紧贯穿于医疗设备PLM的3个阶段,丰富了医疗设备PLM的内涵和外延。

1.2 医疗设备PLM运用大数据的方法

①采购期管理严谨规范,初始数据对接及时。医疗设备的采购期管理过程是产生医疗设备的过程,在此过程中,不仅要便于医疗设备采购部门前期充分论证和可行性研究,完成制定医疗设备采购计划,而且还要便于医院临床科室能够根据工作实际需求提出购置申请,与此同时也要便于医院管理者全盘掌握医疗设备前期管理的动态和流程。大数据时代下,当医疗设备使用科室根据临床工作需求提出医疗设备购置申请后,医疗设备采购部门应该通过调研和数据分析进行论证。论证内容包括医疗设备购置必要性、技术水平、合理性、使用率、房屋等安装条件、效益评估等,以及是否存在超前购置、重复购买、低水平引进等情况。论证经医院医学装备管理委员会通过后制定医疗设备购置计划并报院长办公会决定,然后确定最终的购置计划,由财务部门形成预算。科室购置申请、论证资料、预算等均以电子文档的形式存入医院数据存储中心。医疗设备采购部门实施采购时,应通过存储的数据查寻该医疗设备有无论证意见、购置计划以及预算等,并最终确认是否同意临床科室购置申请。同意申请之后,按医院相关规定,实施招标采购。按照严格的招标程序确定供应商后,由医院和供应商共同安排相关专业技术人员开展医疗设备的安装验收。医疗设备验收以后,建立唯一的识别代码,录入医疗设备名称、序列号、型号、生产厂家、价格、采购日期、启用日期、供应商、说明书、培训记录、维修手册等[3]。将该医疗设备数据信息对接医院的数据存储中心,形成医疗设备PLM第一阶段的数据。

②运行期管理科学高效,维护数据录入完整。在医疗设备完成了论证、采购、安装、验收等前期采购流程后,医疗设备进入了运行期的中段管理过程中。前期由于已经将医疗设备相关数据融入医院数据存储中心,医疗设备管理维修部门可以对其实施常态化实时监控。医疗设备软件检测系统设置医疗设备保养时间提醒,便于按时对医疗设备开展保养与维护;设置医疗设备使用报警系统,对医疗设备运行时间过长或使用太过频繁及时预警,防止医疗设备因过度使用产生故障或损毁,将苗头性的事故消灭在萌芽状态;计量检测定期提醒,按照国家计量检定规程,对医院医疗设备逐级申请进行计量检测。医疗设备维修完成后,应当按照会计制度重新核算医疗设备的价值,修改医疗设备的价值等参数,防止账、物不搭界造成价值的虚减或者虚增。医疗设备维修部门要记录下医疗设备的维修原因及维修时间,为以后的管理提供依据和参考。医院经济核算部门、医疗设备管理部门要结合临床科室开展医疗设备经济效益分析,确定医疗设备使用考核办法和考核指标,准确把握临床科室医疗设备的收入、成本支出、耗材使用,通过对实际运行情况、效益效能的分析,实施监管,拟定医疗设备使用策略。医疗设备的质量控制、预防性维护、报修与维修等工作中产生的记录,组成医疗设备PLM第二阶段的数据。

③处置期管理严格规范,处理数据实时更新。当临床使用科室提出对医疗设备的报废申请时,医疗设备管理部门可以依据医院数据存储中心中该医疗设备的相关数据和医疗设备的现况进行讨论、分析、技术鉴定。结合国家规定的医疗设备应该报废的年限和医疗设备运行中的使用及维保记录等数据,对医疗设备开展科学的技术评估,确认该设备能否继续在临床使用,使医疗设备的技术价值、经济价值最大化,避免浪费国有资产。经评定同意报废的医疗设备,应严格按照医疗设备报废管理规定开展医疗设备处置工作。医疗设备管理部门须将鉴定意见提交医院审计、财务、经营管理等部门共同审核,报分管副院长、院长审批,上报地方国资委统一处理,同时,实时更新该医疗设备在医院数据存储中心的数据。医疗设备报废申请、技术评估、审核处置文档等组成了医疗设备PLM第三阶段数据。

2 医疗设备PLM大数据的拓展应用

医疗设备从购置到最后的处置,在PLM过程中产生的海量数据,这些数据既有医疗设备自身的数据,也有临床科室在使用过程中产生的数据。而运用云计算技术对这些数据分析、提取、拓展应用,可以对医疗设备管理等方面提供非常有价值的参考。

①医疗设备管理工作中经常出现“重购置、轻使用”的现象,医疗设备申请采购时积极性很高,而使用时疏于管理、消极、效率不高。在大数据时代下,所有的医疗设备联网,所有的医疗设备PLM数据传入医院的数据存储中心,使一切数据清晰明了,医院各级管理者可以随时洞悉医疗设备的详细数据,如医疗设备的使用频率、使用时间、投资回报率、效益分析[4]、医用耗材使用情况、医疗设备的数量和质量、维修、保养频率等,使医院管理者能实时全面掌握医疗设备情况,有的放矢实施管理。比如,对于使用不佳的医疗设备,实施调剂;对于管理不善的临床科室,督导改进;对于治疗效果差、经济效益也差的医疗设备,限制购置等等。

②依据医疗设备的使用寿命、使用频率以及临床治疗效果、返修率、报修次数等PLM数据,可以评测出医疗设备是否皮实耐用、是否便于维护和是否技术领先,今后如果购置医疗设备,就有了一个准确的、价值较高的参考数据。另外,如果监测中发现某个或某类医疗设备经常或在某个时间段使用频率过高,还可以强化对其进行维护和保养[5],防止医疗设备因超时超限工作“病倒在岗位上”,减少医疗设备损坏的概率。根据医疗设备在维护和维修之中产生的数据,还可以分析出该台（类）医疗设备的易损部件或者此类医疗设备在设计、制造过程中存在的问题,及时把信息反馈给供应商或制造厂家,使制造厂家进一步改进技术,形成供需要求的良好循环。对于维修数据中发现的一些故障率高的医疗设备,可以减少或停止采购。

③医疗设备原则上是依据临床科室诊治患者数量和医疗设备现有数量来配备医疗设备操作人员的。这种方法,仅仅依靠两个浅显的数量,没有考虑医疗设备工作时间、工作频率、高精尖程度等要素的配备方式是粗放的、不科学的、低效的,容易使医院的人力资源错配、浪费。而在大数据时代下,利用云计算技术,对医疗设备PLM产生的各类数据开展分析和挖掘,有针对性地归纳出隐含在数据之中的规律,以数据结果为基础,合理地、科学地为临床科室配备医疗设备操作人员,可以总体上减少医疗设备操作人员的数量,为医院大幅度地节省人力、财力、物力。对医疗设备数据进行分析,也可以评估出医疗设备操作人员的工作状态。对某个医疗设备操作人员所使用医疗设备的数据实施分析,可以评估该医疗设备操作人员的责任心和操作水平。这样就不是和原来一样仅仅通过医疗设备的报修、损坏频率,就理所当然以为该操作人员责任心不强,使人员业绩考核更为公平、更为公正。医院各级管理者还可以对医疗设备PLM大数据开展深度挖掘和分析,促进管理体制变革,进行由上至下的管理优化,完善改进人员及医疗设备的管理制度。

④医院医疗设备PLM数据对医院医疗、教学、科研工作也有着极大的实际意义。过去的数据大多记录手工化、存储碎片化、信息片面化、分析抽样化,数据量少,分析的结果也容易以偏概全,分析的范围受限,其准确性、全面性就会大打折扣,产生偏差。在大数据时代,其精准率、覆盖率就会大为提高。医院医疗设备的数据存储中心储存了海量的数据。这些数据真实反映医疗设备PLM情况的同时,全方位地记录了临床科室使用医疗设备的真实情况。通过对一些临床业务数据比如阳性率、病种病例、利用医疗设备开展的新技 术、新项目等进行分析,能够为医院的医疗、教学、科研等工作上提供极为重要的参考。

⑤依据对医疗设备PLM数据开展分析,可以为医院保障部门水、电、气等能耗的使用情况提供分析参考,使其合理布设供应设施,适时、按需调整供应量,即保证供应及时充足,又避免过量浪费。医疗设备PLM数据还可以为医院保障员工人身安全以及消防安全等工作提供大量珍贵资料。

3 结束语

大数据、云计算等技术为开展医疗设备PLM工作提供了一种全新的视角和方法,通过对医疗设备运行从采购安装到质量控制、预防性维护保养、故障维修、效益分析、处置等方方面面进行全过程的监测和评估,医疗设备管理更为真实、科学、有效。这样不仅能够更好地完善医疗设备的管理,也可以使病人享受到更好的服务。

[1]陈郁韩.医院医疗设备全寿命周期管理研究[J].中国医学装备,2013,10(3): 52-55.

[2]汤国平,胡亮.医疗设备全生命周期信息管理系统[J].中国医疗器械杂志,2015,39(4):304-309.

[3]廖晓斌,于强.医疗设备管理大数据应用的实践探索[J].医疗装备,2015,28(12):1-3.

[4]李璟,胡小兰,胡立勇,等.基于数据挖掘技术的医院医疗设备效益分析[J].中国医疗设备,2017,32(5):149-151.

[5]杨雅琴,邹佩琳,王勇,等.医院设备全生命周期管理系统的设计与应用[J].中国卫生质量管理,2017,24(2): 124-126.