基于三级公立医院绩效考核的数据治理与应用

2022-05-10 14:21陈璐璐林志辉郭长友邓智韬
现代医院 2022年4期
关键词:绩效考核公立医院医疗

陈璐璐 李 斌 林志辉 郭长友 邓智韬

广州医科大学附属第五医院 广东广州 510700

1 引言

国家高度重视公立医院改革,2019年1月30日,国务院办公厅发布《国务院办公厅关于加强三级公立医院绩效考核工作的意见》(国办发〔2019〕4号)[1](以下简称《意见》),提出到2020年基本建立较为完善的三级公立医院绩效考核体系,三级公立医院功能定位进一步落实,内部管理更加规范,医疗服务整体效率有效提升,分级诊疗制度更加完善[1]。《意见》中指出绩效考核指标体系包含4个一级指标、14个二级指标、55个三级指标(定量50个,定性5个),并明确绩效考核需坚持信息化支撑,确保结果真实客观[2]。本院已通过国家医疗健康信息互联互通标准化成熟度“四级甲等”测评工作,但信息化的技术优势未得到完全释放,医疗数据价值的整合和挖掘还有待完善,现有建设无法充分满足绩效考核相关数据需求,因此,本文通过对绩效考核指标深入分析,同时结合自身信息建设环境,在绩效考核指标体系的指导下,构建基于三级公立医院绩效考核的数据治理,旨在解决绩效考核指标中医疗质量、运营效率、持续发展、满意度评价等指标数据的快速应用、管理要求变化等一系列问题,更好地为医院绩效考核工作以及今后的医院管理提供信息化决策支持,为医院个性化精准医疗提供数据支持,为达成医院战略目标奠定信息化基础。

2 绩效考核指标解析

绩效考核旨在提高医疗服务质量、体现医院精细化管理、持续发展和社会效益,通过对国家三级公立医院绩效考核指标体系主要内容构成及来源分析,详见图1所示,可以看出:

图1 国家三级公立医院绩效评价指标解析图

①绩效考核指标体系包含4个一级指标、14个二级指标、55个三级指标,其中:一级指标包含医疗质量、运营效率、持续发展和满意度评价四个维度;每个一级指标下分2~4个二级指标,二级指标共有14个方面;三级指标中定量指标50项,定性指标5项;国家监控指标26项,地方监测指标29项。

②绩效考核密切结合医改政策:指标内容涵盖医疗质量管理、运营管理、科研管理等几大方面,具体包括医疗质量控制、合理用药、检查和检验、单病种的质量控制、预约诊疗、门急诊服务、患者等待时间、人力资源配比、门诊和住院患者次均费用、科研成果临床转化、满意度评价等。

③绩效考核突出信息化支撑:指标内容来源涉及HIS、LIS、PACS、EMR、病案统计、财务系统、手麻系统、人事管理系统、科研管理系统等多个医院信息化子系统,发挥大数据优势,强调考核的客观性和准确性。

④绩效考核工作明确部分职责分工,强调多部门协同工作机制,充分运用考核结果作相关决策支撑。

3 治理过程

3.1 构建必要性分析

近年来,随着医院信息化的高速发展,信息系统对于医院基础业务的覆盖较为全面,但由于医院对数据的整体规划利用不完善,信息化的技术优势未得到完全释放,医疗数据价值的整合和挖掘还有待完善,现有建设无法充分满足绩效考核相关指标数据需求,具体表现在:

①新、旧系统数据整合力不足

医院于2017年以来陆续对HIS、EMR等多个系统进行更换,导致新、旧系统交替期间产生的数据,要分别从不同的系统导出后再整合分析,公司由于不了解旧系统架构,无法对旧系统数据进行有效整合,另一方面,医院在对新、旧系统数据的整理整合过程中经常会存在统计口径不一致导致出错率高、报表制作周期长等问题。

②数据分析有效性欠佳

医院于2020年完成集成平台建设,并通过国家互联互通测评。但在临床数据中心建设方面由于公司缺乏对医院基本情况和相关系统的全面了解,只能做到基本的数据集成,对数据的清洗程度不够,只能做到普遍性清洗,对医院相关行政管理部门的具体数据需求了解不充分,无法做到医院特殊性,导致相关指标数据统计通常会与医院实际管理需求存在极大偏差。

在翻译以中国文化为主题的展会宣传材料时,译者要充分发挥主体性作用,避免亦步亦趋地直译,应从读者的接受角度出发,合理运用“增删改”策略。同时,这种主体性的发挥需要注意限度,增太多易造成“过载翻译”,删太多易造成“欠额翻译”,改太多则容易偏离原文意思。

③数据价值深度挖掘转化不充分

医院现有数据分析主要是通过视图的形式提取后再进行分析,考虑到接口成本费用以及相关公司的配合程度问题,通常仅局限于较小的范围,无法从灵活多角度多维度对数据进行深度挖掘分析,也无法确保数据准确性,因此,医院对数据统计分析结果的运用仍存在较大障碍,造成数据资源的极大浪费,进而也影响到了医院数据治理工作的积极性。

在此背景下,以绩效考核为抓手、信息化为支撑,基于三级公立医院绩效考核的数据治理,有助于充分利用绩效考核指标各类数据,为医院管理人员及医务人员提供数据支持,为我院个性化精准医疗提供数据支持,为达成医院战略目标奠定信息化基础。

3.2 总体框架设计

数据治理工作立足于绩效考核工作,基于数据仓库标准技术,综合建立了医院集成平台及主要业务系统,包括HIS、EMR、PACS、LIS等,以及质量控制、运营管理以及科研管理系统的数据模型,实现符合国际和国内医疗行业标准、可扩展的绩效考核指标体系平台的构建,为医院内的绩效考核及管理工作提供统一的信息资源库服务,总体功能架构详见下图2所示。

图2 数据治理总体架构

3.3 网络拓扑结构

数据治理资源库构建于医院内网,主要供医院内部各管理部门使用,考虑到安全性问题,暂不与外网进行数据交互,确保医院内部数据安全性,网络拓扑结构如图3所示。

图3 网络拓扑结构

3.4 数据标准化治理

要做好医院数据治理工作,就必须全面了解绩效考核指标中各类数据需求,通过信息化处理技术进行标准化清洗和治理,主要如下:

①利用ETL进行数据治理

利用ETL工具对数据进行治理,主要集中在将新、旧系统数据以及异构数据库数据进行梳理整合,在充分全面了解医院基本运行情况的基础上,对数据进行深层次有效清洗治理,确保医院数据分析的有效性,进一步对数据进行有效多角度多维度灵活分析,通过与各个业务系统数据深度融合,充分挖掘出医疗数据价值,工作主要步骤见如图4所示。

图4 ETL模式

②遵循标准HL7V3RIM

整体设计参照HL7V3RIM模型,通过对各类医疗数据进行标准化、结构化地表达、组织和存储,并在此基础上,开放各种标准的符合数据安全要求的访问服务,为绩效考核指标和医院管理数据的统计分析提供统一完整的动态数据视图。主要功能包括绩效考核指标数据内容涉及的日常运营基本监测、住院医疗质量与安全监测、门急诊情况、药物使用情况、住院情况以及手术情况的监测等。通过不同系统数据源的数据整合,实现对门急诊人次、急诊留观、体检人次、入出院人次、床位周转情况、手术情况的监测和面向管理的统计。同时,在数据分析的基础上,结合PDCA循环管理方法,在数据层面为持续改进和提高医疗质量提供量化分析支持。

4 应用效果

目前,数据治理工作使用医院独立服务器完成了新、旧系统数据的采集、存储以及标准化治理,确保了医疗数据连续性和完整性,根据目前数据需求情况,初步梳理建立医疗质量数据库、决策支持数据库、病案上传数据库、基础数据字典库四个数据仓库,后期可根据需要进行扩展增加。下面通过以下四个示例展示应用成效如下:

4.1 绩效基本指标展示

根据绩效考核指标内容从数据仓库中抽取相关数据建立指标数据集,然后通过报表工具对建立的数据集数据进行二次数据采集完成指标展现,见图5所示。

图5 绩效指标展示

4.2 基本药物使用率

2019年对HIS系统进行更换,由于新、旧系统切换导致基本药物字典统计口径不一致,由于切换过程中基础字典是通过旧系统导出在导入到新系统,但同时不断完善更新,通过分析发现若该阶段使用新系统字典数据会导致结果偏差极大,若采用旧系统字典数据统计质量会高很多,通过调用数据治理数据库中新、旧基本药物字典库对比统计结果如图6所示。

图6 基本药物使用率数据质量对比图

4.3 医疗服务收入

医院于2020年完成集成平台建设,并通过国家互联互通测评。但在由于公司缺乏对医院基本情况和相关系统的全面了解,只能做到基本的数据集成,对数据的清洗程度不够,只能做到普遍性清洗,对医院相关行政管理部门的具体数据需求了解不充分,无法做到医院特殊性,导致相关指标数据统计通常会与医院实际管理需求存在极大偏差,以2019年医疗收入为例,数据治理前后对比效果详见图7所示。

图7 医疗服务收入数据治理前后质量对比图

①旧系统中由于存在一些院感监测患者的测试数据,由于当时旧系统对于院感监测患者不是在测试病区进行,而是通过每个科室命名的一个院感监测患者,因此在统计相关指标时需要把该部分剔除掉,若按照常规统计统计结果值会有偏差。

②医院有GCP实验受试患者和大沙社区中心数据也在系统中,通过科室加住院号标识排除会更加准确。

4.4 医保结算清单上传

医保结算清单4101接口上传工作是按照2021年最新医保政策上传医院端数据,上传过程中涉及系统接口众多,按照目前的市场价格,接口标准收费为1~2万/个的标准收费,医保结算清单数据内容基本都是医院常用的基础医疗数据,在此项工作中,通过数据治理系统化规范化梳理了30个基础接口,在完成上传工作的同时也为医院极大的节约了成本,与绩效考核成本控制理念相契合。

5 结束语

医院基于三级公立医院绩效考核的数据治理,在绩效考核工作的驱动下,通过绩效考核指标要求来规范数据治理工作,促进医院管理模式信息化工作的推进。该项目的实施目前保障医院绩效考核工作的顺利推进,后期随着医院数据治理工作的有序推进将进一步完善以确保数据治理信息化的全面实施,通过数据治理可以有效地将医院新、旧系统以及各相关业务数据无缝连接,根据医院战略发展需要,建立完善的数据挖掘机制,提高医院医疗管理质量,降低医疗成本投放,为患者提供良好的医疗环境,推动医院完善科学管理。

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