基于BI优化医院诊疗流程保障患者利益的研究

周宝建

摘 要：为更多地保障患者利益，本文聚焦优化医院诊疗流程。数字化医院建设到一定程度，商务智能（BI）基础设施构建完成后，基于商务智能（BI）优化诊疗流程。优化门诊业务流程，运用数学模型，将门诊排班智能化，动态分析历史数据，确定每位医生每个时点的最优门诊时间。利用数据仓库，帮助医生诊断病情，辅助决策。利用大数据分析，评估治疗过程中的效果，避免错药错量。针对分级诊疗，通过创建APP服务于患者，帮助患者确定合适的医院。

关键词：医院诊疗流程;商务智能BI;完全数字化医院;分级诊疗

基金项目：2020年厦门市社会科学调研项目“基于医疗大数据利用BI决策支持系统，优化厦门住院诊疗流程保障患者安全利益的研究”（项目编号：厦社科研[2020]C3）

一、引言

中国巨大的人口规模必然造就医疗领域巨大的诊疗需求。据南方医药招商平台2020年3月30日网页报道，2019年1-11月，全国医疗卫生机构总诊疗人数达77.5亿人次，医药诊疗34.0亿人次，其中公立医院28.9亿人次，民营医院5.2亿人次。基层医疗卫生机构40.4亿人次，其中社区卫生服务中心7.3亿人次，乡镇卫生院10.0亿人次，村卫生室15.3亿人次。而医院门诊室外经常出现拥堵现象，如何优化医院诊疗流程，保障患者尽快就医需要值得探究。

二、门诊业务流程

门诊是医疗预防机构为不需要或尚未住院的群众防治疾病的一种方式。广义来说，急诊属于门诊的一种，住院治疗大部分情况先通過门诊，门诊医生开具住院单后，病人再办理住院相关手续。图1 公办医院门诊流程图展示完整的门诊流程，在等候看诊到医生看诊这一过程中，经常出现一些状况。第一种状况是病人迟到，虽然规定过号重取，但是一般情况下这个规定无法执行，病人的反弹很大，这个规定也违背病人的利益，因此一般情况下，医生同意给予迟到过号的病人插队的权力。第二种状况是医生同意其他人插队，造成看病时间与预约时间不符，一般是拖后的情况。第三种状况是医生未维护秩序，一室一诊的规定可以提升病人看病体验，提升医生看诊效果，提升医生工作环境品质，同时也可以最大程度地保护病人的个人隐私。诊室内拥堵着等待看病的病人及其家属，这样的现象经常出现，往往是医生德高望重，固定病人比较多，这给门诊管理带来了挑战。

三、基于数据分析优化门诊业务流程

面对门诊预约时间与实际看诊时间存在差距，有些医院的门诊甚至预约后需要重新排队的现象，给患者带来不便。建立每一位医生的看诊时间（以分钟为单位）：

tn=f（ysbh，n）

ysbh指医生编号，n指门诊病人的序号，tn指时间，单位为分钟，即第n个病人需要的时间。

系统对医生时间看诊时间与病人预约时间的偏差，动态修正tn。每位医生的看诊习惯不同，所用时间也会有所不同，不同的专科也存在一定的差异，例如中医科看诊，通常所需的时间略长一些。居于人文关怀，医生半天4小时不休息看诊，过于辛苦，中间应该留有10分钟的休息时间，应该在预约系统体现出来。

通过对门诊进行数据分析，同时可以得出一些结论。例如，某医生看诊量过高，病人不容易预约，那么应该适当增加这些医生的门诊时间。

四、完全数字化医院建设

完全数字化医院要求在核心商业关系、核心业务流程和核心资产三个部分完全数字化。可以理解为医院信息化的最终目标。目前医院普遍先从核心业务流程开始进行数字化。按照米歇模型，最高等级是高集成化高适应度系统，在信息系统发展阶段方面达到最高的阶段：更新阶段，在综合运用水平方面达到最高等级的全员素质。下面分三个部分阐述完全数字化医院的概念。

（1）重要商业关系完全数字化。重要商业关系包括客户、供应商和员工。对医院而言，客户就是病人，各大医院病人的病历已经普遍已经数字化，但是几乎都是局限在本医院看病时的信息，在其它医院看病的信息却是互相隔离的。未来，在大数据、云计算更加成熟的阶段，病人可以找到属于自己的更加完整的病历，医生在诊断需要的时候，可以从系统中找到病人的历史病历。供应商方面数字化，现在医院普遍没有做，范围很广，例如：药品、医疗器械、消耗材料、护工服务等。供应商部分通过数字化实现，还需要做很多工作。人力资源部分大型公办医院已经接近完全数字化。

（2）通过数字化网络来完成核心业务流程。医院的业务流程可分为两类：服务流程和管理流程，服务流程主要包括：门诊流程、急诊流程、住院流程、临床流程、检验流程、护理流程、手术流程;管理流程主要包括：供应链管理、人力资源管理、财务管理。供应链管理与前面所述重要商业关系有所交叉，在更加成熟的信息系统中，应该放到前面第一部分，做成完整的供应链管理系统。

（3）公司的核心资产实现数字化管理。医院的核心资产包括知识产权、核心能力、财务和人力资源。这部分可体现在医院的管理流程中，但是，完全数字化提出更高的要求，要求关键业务决策支持所需的任何信息可以随时随地获得。此外，还需要提供数据分析的能力。

完全数字化医院在概念上分为三个部分完全数字化，分别是商业关系、业务流程、资产;在实际操作上细分为服务流程与管理流程两个部分。

五、商务智能（BI）平台建设

商务智能（Business Intelligence， BI）是用来描述存储、集成、报告和分析来自商业环境中的数据（包括大数据）的基础架构，该基础架构用于收集、储存、清洗数据，并向管理人员提供相关信息。

存储来自医院环境的数据。医院需要处理多个来源的数据，包括结构和和非结构化的数据。支持医院诊断和治疗的大数据首先是本医院的历史数据，大陆各医院的数据一起集成为数据仓库。国内大型医院近年来已经积累了海量临床观察数据，需要规范统一临床指标的变量名与变量属性，变量属性应符合分析需要，尽量量化。设置数据修改痕迹功能，确保科研数据的真实性、可溯源性。

商务智能基础架构。商务智能的基础是一个功能强大的数据库系统，能够收集与运营相关的数据，合并、集成到企业级数据仓库中。基于大数据的医院诊疗决策支持系统的商务智能基础设施存在谁来建设的问题，笔者建议由公办医院建设。综合医院存在众多科室，例如：呼吸科、消化科、神经内科、心血管科、脑科等等，影像数据数量巨大，建议以科室为单位进行基础架构建设。专业数据公司来建设也是一个可行的方法。从短期来说，公办医院建设医院专科大数据基础架构起步比较容易，但是，当发展到成熟阶段时，必然出现其它医院购买数据分析结果的状况，此时如何收费、如何运营，医院不一定能够做好大数据分析运营的任务。笔者的观点是：应该交由市场来做比较好，即将由市场决定产生具有竞争力的专业医疗数据公司。

商务分析应用程序。未经严格试验设计的临床资料可能由于某些混杂因素的不均衡，导致缺乏可比性。对此，建议采用统计学的分层分析、协方差分析、多元分析、倾向性评分等方法进行平衡比较组之间混杂因素的影响，得到均衡可比的数据。还可以采用数据挖掘技术，如决策树、神经网络、关联规则、Bayes算法等。

输出平台。输出平台可以根据需求来设定。未来将形成同一科大数据全国1-2家专业数据公司运营管理，需要数据分析结果的医院向专业数据公司购买应用平台，医院购买应用平台后，可以接入医院信息系统，依据大数据应用平台的数据，帮助医院诊断病情，并且治疗方案也进行决策支持。

六、基于BI的医院诊疗决策支持系统

在前述商务智能（BI）平台建设后，能够实现四个功能：门诊排班智能化;诊断决策支持;治疗决策支持;分级诊疗决策支持。

门诊排班智能化即运用前述的方法：

tn=f（ysbh，n）

针对每位医生动态设定tn，即其在特定时间的最优门诊时间。每半天预留10分钟的门诊医生休息时间，对医生提供更多的人文关怀。引入数据分析，统计医院医生门诊运营状况，敦促医生配合门诊一人一诊室的做法，建议医生大力减少人情插队行为。针对门诊医生紧张现象，管理者做好医生调配工作，以最大程度满足病患需求。

诊断决策支持即通过历史案例资料帮助医生对现有病人进行诊断病情。轻症通常在门诊中诊断并治疗;重症在经过门诊后，进入住院程序，医院组成医疗小组进行诊断，医院经常根据具体需求组织会诊，远程视频会诊等。遇到医疗影像资料复杂，专业性强，大数据公司需要医疗专业医生配合方能完成诊断案例数据整理。诊断案例数据库系统建设好以后，将大大减少误诊率，有效地保障病患利益。

治疗决策支持。诊断之后需要治疗方案，此时通过大数据分析帮助治疗方案决策，可以大大减少错药错量，减少错误率。

分级诊疗决策支持。三级诊疗制度已经实行很多年了，但是，还是经常出现小问题到大医院就诊的现象，并且这部分病人还经常埋怨大医院过度治疗，因为大医院门诊费用比較高，医生倾向于多开检查单，以便帮助诊断决策，挂号费也比较贵。分级诊疗主要由病人自己分析病情，然后进行决策，确定去哪家医院。病人生病后容易焦虑，家属总是要给病人最好的治疗，因此很容易选择去大医院。商务智能（BI）可以帮助病人正确快速地选择医院。病人通过下载APP，输入病情资料，APP可以告诉病人应该选择什么样的医院。

七、结论

在建立数字化医院基础上，基于商务智能（BI）优化诊疗流程，保障患者利益。在门诊业务流程方面，门诊排班智能化，运用数学模型，动态分析历史数据确定每位医生每个时点的最优门诊时间，同时为预防医生过劳，给出10分钟的休息时间。在患者病情诊断方面，利用案例数据库，辅助决策。在治疗方面，利用大数据分析，评估治疗过程中的效果情况，避免错药错量。在分级诊疗方面，通过创建APP服务于患者，帮助患者确定合适的医院。

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