基于数据仓库技术的超声设备工作量研究分析

陈宇玲，梁俊远

（1.广州市番禺区中心医院；2.广州市番禺区健康管理中心，广东 广州 511400）

1 前言

大环境下，从《关于开展建立健全现代医院管理制度试点的通知》（国卫体改发〔2018〕50 号）的发布，到《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》，再到《公立医院内部控制管理办法》（国卫财务发〔2020〕31 号）、《公立医院全面预算管理制度实施办法》（国卫财务发〔2020〕30 号）和《项目支出绩效评价管理方式》（财预[2020]10 号），一系列政策要求逐步落实，医疗设备作为医院重要的资产，精细化管理势在必行。而对于医院内部而言，医疗设备作为医院资产的重要组成部分，医院需要医疗设备的使用效益分析数据支撑，将其贯穿到医疗设备的预算购置、使用管理以及更新决策各个阶段中去，从而优化医疗设备的运营管理。

医疗信息化步入数据化时代，数据化成为医院精细运营的有力抓手。近年来，国内各综合性大医院已逐渐对院内大型医疗设备运营的成本效益进行探讨和分析，不断探索通过信息化手段采集数据，逐渐取代传统的手工收集数据方式，实现对大型医疗设备效益的数据化管理，但大部分医院的各信息系统之间对接不充分，同时设备效益分析软件在数据采集整合以及挖掘能力处于较低的水平，故国内尚未出现成熟的设备效益分析软件。而数据仓库技术可以将不同数据库的数据集成整合至一个数据库，关键可以灵活深度挖掘分析数据价值，为医院运营设备提供更具价值的数据参考。而本文以超声工作量分析为例，运用数据仓库技术进行超声设备工作量分析。

2 研究资料

2.1 一般资料

选取某大型三甲医院超声系统的2021 年检查数据。

2.2 研究方案

ETL 是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换后加载到数据仓库的过程，目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析依据，ETL 是BI(商业智能)项目重要的一个环节。医院利用数据仓库技术搭建大型设备效益分析的数据体系，能深度挖掘分析数据价值，提高了数据的可靠性、精确性和采集自动化程度。从生产库采集数据至数据仓库，可以减轻数据抽取给生产系统的数据库压力。建立数据仓库采集固化数据，能避免生产库的数据变化导致设备分析结果的变化。

而本项目利用数据仓库技术（ETL）,从超声系统抽取基础数据，经过清洗转换后，加载到oracle 数据仓库，再创建数据分析视图，进而进行数据分析。具体实施方案如下。

（1）根据分析需求，确定数据仓库的基础数据表的数据字典，字段包括检查序列号、检查项目、检查时间、患者来源等。

（2）从某大型三甲医院的超声系统中，采集清洗后的超声系统的2021 年的基础数据至数据仓库里的基础数据表中。

（3）引用上述数据，在数据仓库中创建工作量分析的相关报表视图，分别为超声设备每月工作量报表、超声设备各时点工作量报表、不同类型工作日工作量报表，而其中的设备工作量指标数据按以下统计口径计算获得：A 日平均工作量（每月）=当月工作量/当月开机天数；B 时点工作量按时点汇总工作量；C 日平均工作量（不同类型工作日）=某类型工作日工作量总数/某类型工作日的开机总天数。注：开机天数即统计不重复日期的数量。

2.3 观察指标

设备工作量，日平均工作量/人次，超声设备各时点工作量，不同类型工作日工作量。

2.4 统计方法

利用kettle 将超声系统的检查数据采集至oracle数据仓库中，在数据仓库中创建工作量分析报表视图，对超声设备工作量信息进行统计分析。

3 结果

（1）就诊月份超声设备工作量分布情况，见表1。

表1 2021 年超声设备每月工作量

（2）各时点工作量分布情况，见表2。

表2 2021 年11 月15 日超声设备各时点工作量

（3）不同类型工作日工作量分布情况，见表3。

表3 不同类型工作日工作量

4 讨论

（1）表1 中，通过各月份工作量和日平均工作量/人次比较，调查期间超声设备工作量较高的月份是4 月和11 月，在进行人力资源调配时，应以患者为中心，将医生休假、进修等事宜尽量安排在患者相对较少的1月、2 月和7 月，在检查的患者较集中的4 月和11 月，尽量避免安排医生外出的相关事宜，科主任可根据当天工作量动态变化，弹性调配人员力量，充分发挥现有人力的最大工作效率。表2 中，超声设备各时点工作量效益情况看到，该超声科的正常工作时间为上午8 点～12点，下午2:30 ～5:30，当天工作量主要集中在上午的正常上班时间，9 点～10 点的时间段相对较少。下午整体工作量较低；表3 中，不同类型工作日工作量方面，周一、周二的设备工作量相对较多。该超声科应根据分布的情况，通过前台预约环节，调控不同类型工作日的预约量，避免患者扎堆检查以及均衡医生的日工作量。同时，为医院管理层在周六、日门诊提档升级方案制定上提供了参考依据。

（2）国内设备效益分析软件单纯对接业务系统汇总数据，并不符合医院复杂的业务。医院建设数据仓库研究设备成本效益有以下优点：①先整合数据，再对接系统，如此既弥补设备分析软件的不足，又结合了设备管理系统产生的数据，提高了数据的可靠性、精确性和采集自动化程度。②从生产库采集数据至数据仓库，可以减轻分析软件查询数据给生产系统的数据库压力。③建立数据仓库采集固化数据，避免生产库的数据变化导致设备分析结果的变化。④灵活对接设备分析软件和其他报表呈现工具，多元化呈现设备成本效益分析报表情况。

5 结语

国内医疗设备效益分析软件数据整合能力不足，数据挖掘能力不足，并不符合医院复杂的业务实际和数据分析需求。医院利用数据仓库技术搭建大型设备效益分析的数据体系，深度挖掘数据价值，提高了数据的可靠性、精确性、灵活性和采集自动化程度，再搭乘bi 工具以及效益分析软件，对于医院设备运营管理而言，更具实际意义。