基于我院实际需求的医疗设备效益分析系统的构建与应用

李维嘉，吴正灏，张雷，陈爽

复旦大学附属华山医院 装备科，上海 200040

引言

医疗设备的配备情况是衡量医院现代化程度的重要指标[1]，先进的医疗设备及其智能化程度更是医院医疗水平的重要体现[2-4]。医院在提升医疗水平和医疗设备综合实力的同时，应考虑医疗设备配置的科学性与合理性，避免不当购置与使用造成资源的浪费[5-7]。从社会效益与经济效益的角度进行论证是医疗设备引进过程中必不可少的环节[8-10]，该环节的科学性、数据的准确性对于论证结果具有最直接的影响[11-12]。数据的误差可能会导致医院医疗设备的使用率低，造成资源浪费。同时，缺少科学的数据指导，容易造成大型医疗设备的过度投资，增加后期的运行与维修成本，检查费用提升，增加患者的经济负担[13-14]。因此，科学合理的医疗设备效益分析是医疗设备管理的重点工作。

目前，医院医疗设备的经济效益分析主要有2种方式：① 先对医院的医疗设备进行分类，然后再采用手动加自动化的方式对设备的使用情况及其收费标准进行手工摘录，再进行统计分析，这种方法在信息化时代显然是比较落后的，目前已经被很多大型医疗机构弃用[15]；同时这一经济效益分析方法往往无法做到全自动化，经济效益分析需要的时间较长，且无法做到精细分析[16]；② 各类信息化系统的应用[17]，采用信息化手段实现医疗设备收费项目的自动提取、自动分析，主要集中在大型三甲医院中。市面上也有部分研究者开发出一些新型的医院经济效益分析系统，但这些分析系统一般是从医院整体出发，聚焦在医院整体的经济效益分析上，而医疗设备的经济效益分析只是作为其中的一个分支系统，无法做到每台设备的精细化分析，这在指导单独某一类医疗设备的配置中显然是不够的。因此，需要一套科学的医疗设备效益分析系统，能从多方面、多层次进行医疗设备效益相关内容的分析。除此之外，该系统应能够完全与医院现有的网络系统相兼容，如医院管理信息系统、影像归档和通信系统等。本研究基于某科技有限公司推出的医疗设备效益分析平台，结合医院的实际情况进行升级改造，构建一套医疗设备效益分析系统，以期实现对全院医疗设备的总体效益分析及单独某台设备的效益分析，以便有效地指导医院医疗设备配置趋于合理化、科学化。

1 需求分析

1.1 调研方法

本研究使用头脑风暴法进行需求分析。在复旦大学附属华山医院组织成立头脑风暴小组，小组成员包括院长、分管设备副院长、设备科科长、各设备管理组长、医疗设备临床使用专家、财务处处长、医院会计、信息分析技术构架厂家人员等共计30人，针对医院对效益分析信息化系统的需求程度、医院对医疗设备效益分析的需求及医疗设备效益分析系统需实现的功能等方面展开讨论，获得医院对医疗设备效益分析系统的实际需求。

1.2 需求调研结果

通过头脑风暴法，最终获得医院对医疗设备效益分析的基本需求表现为：① 全局掌握医院医疗设备效益的整体情况；② 分科室进行单独核算，并进行科室间的比较，促进良性竞争；③ 单个设备效益分析，尤其是大型医疗设备的效益分析。对于医疗设备效益分析内容的需求主要表现为：① 设备总体的效益情况；② 设备的收益能力；③ 设备运行能力；④ 医院、设备收益的主要来源分析；⑤ 设备的使用率分析。

2 医疗设备效益分析系统的构建

本研究基于需求调研进行医疗设备效益分析系统的构建，在构建过程中，选择PostgrepSQL数据库作为数据基础平台，采用B/S结构模型作为基础网络结构，并使用特定的数据加密系统保障数据获取与传输过程中的安全性。首先基于目前最新的大数据处理框架Spark开发数据集成层，以实现批处理和流处理数据结果的一致性。为降低数据采集对业务系统的干扰，核心数据抽取-转换-加载（Extract-Transform-Load，ETL）框架使用Data flow进行搭建。然后在数据基础平台上搭建数据仓库层，该层可基于“数据湖”理念和数据虚拟化技术实现，通过统一的SQL查询引擎实现底层多种存储格式的兼容，屏蔽底层数据存储差异，实现基于文件和关系型数据库的跨库混合计算。同时针对数据分析应用进行列存储、索引、预计算等多种性能优化。最后搭建整个医疗设备效益分析系统的核心架构——数据分析平台。该平台以B/S架构搭建，实现用户界面的友好交互。该系统以数据仓库（“数据湖”）为基础，建设了一个统一的数据查询分析和辅助决策的分析展现基础服务平台——SiMiao，平台结合了中间件技术的多层架构：底层为数据集成和调度，中间为数据统一存储和统一查询的数据仓库层（数据湖），上层为数据分析平台以及数据应用。最终形成了包括业务系统、数据集成、数据仓库、数据分析平台、主题分析矩阵在内的医疗设备效益分析平台。系统的逻辑运营架构图如图1所示。

图1 系统的逻辑运营架构

本研究最终构建的系统架构如图2所示，从最底层的业务系统开始，向数据集成提供数据，在数据集成中通过ETL将数据进行清洗集成到数据仓库；在数据仓库中将数据进行分层；在数据分析平台中对原数据进行管理，最终按用户业务要求实现各个主题的报表。各层次之间既相互联系又可以有效隔离，这使它们在充分发挥自身功能的同时，保持相对稳定。系统通过基础框架提供的功能引擎和各类工具，确保了系统整体上具有高的可用性、扩展性和安全可靠性，可以在不影响整体业务的前提下实现整体系统的持续完善和改进。

图2 系统架构图

3 系统评价方法

3.1 医疗设备效益分析系统的测试

本研究将所构建的医疗设备效益分析系统在复旦大学附属华山医院进行测试，测试过程中采用数据增量抽取的方式，对全院18231台在用医疗设备进行效益分析，针对这些设备，分别从医院、科室层面进行了医疗设备的效益分析并进行比较。然后，以大型医疗设备CT、MR、超声为代表，对单个医疗设备的效益情况进行分析，分析内容包括检查科室、费用来源科室、检查部位、收费项目、检查分类等。

3.2 客观评价

（1）随机抽取系统分析出的具体数据并做好记录，在财务分析人员不知道系统分析出的数据结果的前提下，人工计算相关数据，经3次重复计算后取平均值，然后将系统数据与人工计算数据进行比较，检验系统的准确性。

（2）在研究期限内分2次对系统的用户情况进行统计，每次统计均随机抽取研究期限内连续3 d的数据，并分别统计每天该系统的用户数量、用户的职位、用户登录时间等信息，然后计算平均值。

（3）分析该系统在医院的实际利用情况。

（4）分析该医疗设备效益分析系统对医院设备采购、配置的影响。

3.3 主观评价

（1）由2名具有10年以上医院信息化管理经验的教授级高级工程师对系统的效益分析的价值、愿意推广的意愿、使用体验、运行速度、数据的准确性、灵活性做出评分。1分：很差（很低）；2分：差（低）；3分：一般；4分：好（高）；5分：很好（很高）。

（2）满意度调查：本研究采用了六维综合满意度方法对系统展开评价，分别从系统的实用性、科学性、推广性、操作性、实用性、可推广性6个角度展开。评价人员包括院领导、科室负责人、医院财务科的相关人员，以5分为满分，1分为最低分对系统进行满意度评价，收集数据并计算最终结果。

3.4 统计学分析

应用SPSS 22.0软件进行统计学分析。符合正态分布的计量资料用±s表示，不符合正态分布的两组数据间比较采用Mann-Whitney非参数检验；两组间计数资料的比较采用χ2检验或χ2拟合优度检验，以P＜0.05为差异有统计学意义。本研究使用Kappa检验对2位专家的评价进行一致性检验：Kappa值在0～0.2表示一致性极低；0.21～0.40表示一致性一般；0.41～0.60表示一致性中等；0.61～0.80表示具有高度一致性；在0.81～1.00表示几乎完全一致。

4 结果

4.1 系统测试结果

本研究构建的医疗设备效益分析系统的功能涉及医疗设备的全生命周期，已经于2020年11月开始在复旦大学附属华山医院进行测试使用。该系统应用范围广泛，包括设备采购前的预测、设备使用中的控制，以及设备使用后的分析等过程，可从医院、科室与单个设备等多个层面进行设备效益分析。

4.1.1 医院层面效益分析

该医疗设备效益分析系统可以在医院层面进行医疗设备的效益分析，测试医院总体医疗设备效益分析情况如图3所示。从图3中可以看出，该系统可以从整体上分析医院医疗设备的基本情况，进行重点科室医疗设备月度效益的检测与全院医疗设备效益年度趋势分析，并进行未来使用情况的预测。医疗设备的月度效益分析功能可以实现横向比较每月的效益差距，为深度分析差距原因、及时调整设备使用状态做好准备。除此之外，该系统可以将全院设备按照采购金额进行分类排序，然后分类别进行效益分析，做到对高成本医疗设备效益的实时监控。除此之外，可以从科室收益排名中找寻需重点关注的科室，进行科室层面的设备效益分析。

该系统可以很好地从医院层面进行设备效益分析，并获得设备的收益率与使用率情况。从图3中可以看出，除2021年10月以外，2021年全院设备的收益率基本呈现较为稳定的状态，与2020年相比，全院医疗设备投资效益率总体偏低，造成此现象的原因可能为受新冠疫情的影响。除此之外，该系统也从医疗设备的成本、收入、工作量方面进行了分析，与2020年相比，整体收益率同比降低7.34%。

图3 全院医疗设备效益分析界面

从系统中的全院设备的使用率曲线中还可以分析出设备的使用率，经分析发现，我院该系统可以获得全院设备的使用率曲线（图4），从使用率曲线可以看出，部分月份部分设备的使用率超过100%，表明这类设备超额天数（额定天数22）运转，可以再据此进行深入分析，将使用最多的科室与使用率最低的科室进行配合使用，比如在急诊高峰期开设设备共享通道，缓解急诊CT的使用压力。同时，应对使用率高的设备进行更为精细的预防性维护，提高维护频率，做好重要备件的准备工作，以免设备故障后影响科室的正常运转。由此可见，该系统在全院设备收益率分析中的应用，可以为医院医疗设备的使用策略调整提供重要参考。

图4 全院设备的使用率曲线

4.1.2 科室层面效益分析

科室层面的效益分析不仅可以为医院管理者提供科室基本情况，还可以为科室的领导提供医疗设备管理相关参数，以及为科室的发展提供相关参考。从测试医院放射科医疗设备效益分析图（图5）中可以看出，在科室层面的效益分析中，可以了解到整个科室的设备效益情况，会根据月度效益进行重点医疗设备的排名分析。对医疗设备收益率、收入、成本、工作量等关键指标的占比分析也是该系统分析的重点内容，可以为科室管理者提供重要的数据参考。

图5 科室层面效益分析界面

从科室的角度进行投资收益率的趋势分析时，可以从成本、收入、工作量、效益、收益率等层次进行数据统计，做好院内科室之间的横向对比。在了解各科室效益的同时，方便对科室效益进行管理。科室效益的对比，可以及时发现本科室存在的问题并及时进行管理策略调整。通过系统数据获得的科室收益率（表1）中可以看出，我院科室A、科室B、科室C的月投资收益率分别为6.50%、4.69%、3.13%，说明该月份科室A的收益率高于科室B与科室C。科室B和科室C的管理者可以据此查找原因，并进行管理策略的调整。

表1 科室2021年7月收益率分析表

4.1.3 设备层面效益分析

该系统还可以从单个设备层面上进行效益分析，以测试医院2010年购置的住院256排CT为例进行分析，其2021年7月的效益分析图如图6所示。从图6可以看出，对于单个设备的效益分析方面，数据在纵向上更加深入，集中在设备成本收入分析与设备收益能力分析之中。2021年10月收入比较低，其他月份收入和收益处于平稳状态；2020年成本处于平稳状态。本研究构建的效益分析系统可以进行单个设备全年的收益情况分析，且可以选定具体的月份进行当月服务量与当月收益的分析以及出现的异常。医疗设备管理者们可以根据以上数据更深入地分析造成此现象的原因，并及时进行调控。

图6 单一设备层面效益分析界面

通过测试发现，本研究构建的医疗设备效益分析系统可以使医院科室管理者与使用者从自身的需求出发，在不同维度查看数据分析结果。同时，该系统具备多个项目的分析能力，比如成本分析方面，包括投资回收期与收益率、对比分析、月报与年报等，可以为医院设备的采购、管理提供科学的数据支撑。本系统可以为设备管理者与使用者提供科学详细的管理数据，同时实现网页端口与移动设备端口的同步登录、多个账号同时登录。该系统可进行设备成本构成分析、医疗设备投资回收期分析、医疗设备投资收益率分析、医疗设备运行能力分析、医疗设备收入能力分析、医疗设备收入趋势分析及设备效益分析月报等。除此之外，该系统可实现成本、收入、服务量、安全边际率、收益率、结余率、周转率回收期、故障停机率等指标分析。

4.2 客观评价

4.2.1 在设备采购与管理中的情况

该医疗设备效益分析系统投入医院测试使用以后，医院医疗设备配置的规范化程度有了进一步的提高。通过对医疗设备的应用情况分析，实现了部分医疗设备的共享，在2021年设备采购论证中为测试医院节约采购成本2000多万。在1年的时间内，该系统为装备科管理人员生成医疗设备合理配置数据参考表480多个，为医疗设备的科学管理提供了重要参考。

4.2.2 系统的准确性评价

从医院2021年7月的3.0 T MRI数据中通过简单随机抽样的方式抽取了10%的数据作为研究样本（n=269），包括收入、服务量等，将系统分析结果与人工计算结果进行比较，结果显示，人工计算组的次均收入为（578.99±11.93）元，医疗设备效益分析系统的收入为（580.06±11.67）元。为使用独立样本t检验对系统分析结果与人工计算结果进行显著性检验，首先对数据进行正态分布的检验，数据不服从正态分布（P＜0.05），因此，本研究使用Mann-Whitney非参数检验进行系统数据准确度检验，P=0.272＞0.05，说明虽然由于取值、计算方法、个别收益的划分不清等原因，导致在收入、服务、收益等方面医疗设备效益分析系统和人工计算存在一定的偏差，但总体差异无统计学意义。由此可见，医疗设备效益分析系统的计算结果具有较高的准确性，可以用于指导医院医疗设备的管理。同时医疗设备效益分析系统数据的计算加上人工提取仅需要1人操作1～3 min，而人工计算则需要3人计算1.5 h，说明了医疗设备效益分析系统的高效性。

4.2.3 系统的用户情况分析

系统后台数据显示，该系统在测试医院的实际使用情况为：自2020年12月1日至2021年11月30日系统共使用361 d（以当天有人登录且登录时长＞5 min计为该系统当天被使用），说明该系统几乎每天都有人员登录使用。对系统的使用情况统计结果如表2所示，每天系统的登录人员数量约为160人，登录人员主要为基层工作者，这也与医院相关职位中的人员数量分布有关；每人每天登录次数为1～2次。随机抽取系统运行期间内的2 d，分2次进行数据分析，使用χ2拟合优度检验，显示2次统计的登录人员数量没有显著差异（P=0.780），由此可见不同时间段内登录系统的人员数量没有统计学差异。使用χ2检验，得出2次登录系统的人员职位、登录时长均没有显著差异（P=0.907、0.711）。登录时长在5～60 min的人员较多，说明了该系统在医院的使用较为活跃。

表2 系统使用情况统计表[n（%）]

4.3 主观评价

4.3.1 系统评分结果

2位专家就医疗设备效益分析系统的评分如表3所示，2位专家对该系统的综合评分分别为4.6、4.8分。在推荐度、准确度上的评分均为满分。且2位专家对系统的评分具有高度一致性，Kappa=0.615，说明该系统的整体运行情况优良。

表3 专家对医疗设备效益分析系统的评分（分）

4.3.2 医院内部人员对系统的满意度调查

收集满意度调查结果，绘制六维综合满意度图谱（图7），可知医院各级人员对于系统的满意度均在4分以上，满意度级别为满意，并愿意推广该系统。对于系统的运行速度表示应进一步提升，这一问题会随着医院网络速度的提升而得到解决。

图7 系统满意度调查图

5 讨论与总结

本研究构建了一套医疗设备效益分析系统，该系统通过对医疗设备使用寿命、投资收益、投资回报等多方面进行综合分析，简单、快速地对医疗设备的效益进行跟踪、分析、总结，实现医疗设备的科学使用，为医疗设备的合理引进、有效维修提供有力的数据支撑，为医院配置大型设备数量及选型提供了初步依据，提高了我院医疗设备的科学管理水平。

杨航荣[18]以大型医疗设备为研究对象，验证了医疗设备成本效益分析的重要性及其在医疗设备全流程管理中的地位。周文胜[19]通过实践研究，证实了成本效益分析是医院对大型医疗设备进行经济管理的重要手段之一，可以为提升设备经济效益、指导科学投资等提供重要支持。本研究不仅构建了一套科学的医疗设备效益分析系统，也验证了效益分析在医疗设备的采购与管理中的有效性，这与以上的研究结论一致。成本效益分析不仅是医疗设备引进立项中的重要依据，也是对已引进设备的实际情况与预期目标之间的客观验证，能够提高医院医疗设备的配置水平，加快医院科学管理的进程[20]。

信息化技术的应用是智能化时代的必要要求，不仅可以减少财务人员的基础性工作，还能在各方面提升财务人员的自身价值[21-22]，信息化技术也被应用于医疗设备的效益分析之中。陈俏均等[23]通过信息化系统的构建实现了医疗设备的效益分析。王垒等[24]采用Activiti工作流技术设计了一套民营医院的信息化管理系统，该系统在实现医疗设备管理的同时，也能够进行医疗设备的效益分析。与市面上相关医疗设备效益分析系统对比，本研究构建的医疗设备效益分析系统在系统的展示形式、数据的严谨性等方面具有较大优势。本系统附带打印功能，且在数据展示时采用了图表结合的方式，比单纯的列表展示更加直观清晰。同时，本系统可达6个分析维度，具有嵌入式的数据规范系统，数据更为精细准确，能做到来源科室对比、项目对比及检查部位对比等。

然而，在使用过程中也发现，该系统在现有的基础上还有较大的优化空间，后续的研究可以将效益纳入考评范围内，并进一步扩大数据来源，提高数据质量，建立更加完整、可信的大型医疗设备运营数据中心；数据分析的维度和指标体系还可以进一步扩展，后期也可建立大型医疗设备关键运营指标的监测报警体系。

本研究构建的医疗设备效益分析系统能够实现多层次的医疗设备效益分析，从医院、科室、单个设备等层面为医院的采购与管理提供重要的数据参考。本系统为推进医院信息化、实现医院医疗设备财务分析的精细化提供了一定依据，值得在医院中推广使用。