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医院管理跟不上时代!只怪你没有掌握1个技巧!
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二.医院商务智能系统

1的建设。数据中心

构建医院商业智能系统需要整合不同来源的信息,以建立一个数据中心,包括医院信息系统、LIS、RIS、PACS、手术麻醉、结构化病历、财务费用和其他数据信息。医院商业智能系统数据中心模型如图所示。

2。主题数据库

明确管理要求,确定医院运营、医疗质量和绩效管理三大主题,建立主题维度和指标体系。

(1)医院运营管理

通过商业智能系统,医院管理层可以随时随地获取全医院的数据信息,分析医院经济运行的动态数据。运营数据信息包括医疗运营、财务管理、经济运营、床位资源、资产、工作指标、卫生人力资源、基础设施、大型设备资源、门诊运营、医院运营、医疗质量指标和医疗效率指标。

动态查询和比较门诊和急诊、住院次数、入院和出院次数、手术次数、人均门诊费用、人均住院费用、平均住院天数、住院病人感染率、床位利用率等指标。可以实现。同时,通过设置目标值,实现完成值和目标值之间的比较。目标成绩由红、黄、绿灯表示,趋势由不同方向和颜色的箭头表示。目标完成率和趋势一目了然。

(2)医疗质量管理

基于医院评审标准第7章和美国医院评审标准(JCI)的规划设计主题和指标体系。结合HQMS医疗质量监控系统的医疗质量管理和控制指标,分别设计了医疗质量的关键控制指标。

内容包括电子病历质量监管、临床路径管理、医疗建议和用药、单病种管理、医疗安全不良事件等。例如,在单一疾病的管理中,以疾病为主线,用统计图表显示不同年份、不同科室、不同医生、不同年龄、不同支付方式下疾病的病例数、平均住院天数、平均住院费用和费用构成的变化。

(3)绩效管理

通过商业智能展示医院和科室两个不同层次的绩效评价,把握医院的发展趋势,找出发展中的不足和问题,采取有效的质量控制措施,全面提高医院和科室的绩效水平。根据医院的实际情况,采用平衡计分卡进行医院层面的评价。传统的四个维度分为六个维度(顾客满意度、工作效率和技术水平、财务运作、医疗质量、护理质量、科研和教学),这六个维度向下分解形成包含20个关键绩效指标的绩效评价体系。

实现不同年份之间的纵向比较,分析各个维度的合规性和趋势。科级评价是对高校级评价指标的分解。不同的部门有不同的关键绩效指标。打破固有的维度框架,用关键绩效指标来评价部门绩效,对同一部门的不同年份进行纵向比较,对同一年度的不同部门进行横向比较,从而区分绩效的优劣。充分发挥绩效考核的激励机制,促进部门绩效的持续改进。

3。数据仓库和挖掘工具的应用(1)数据仓库建模层由信息系统工程师领导。分散在各个系统中的现有医院数据通过数据提取、转换和加载(ETL extraction-transformation-loading)进行分类并导入到数据仓库中。根据不同的医疗管理需求,主题由在线分析处理工具(OLAP在线分析处理)确定,建立满足用户分析需求的多维数据模型(Cube)。

数据仓库是一个面向主题的、集成的、不可更新的、时变的数据集,是商业智能系统的核心内容。OLAP是一个动态和及时的分析工具

主要用户是终端用户,包括医院领导、中层干部、临床医疗技术部门主管、行政部门等人员。通过医院门户网站以及仪表板、决策树、动态报告等形式,满足终端用户及时使用信息和灵活分析数据的需求。

3。应用展示&以疾病分析为例,展示医院商业智能系统的数据挖掘和信息利用。

1。数据钻井

钻井包括上钻井和下钻井。向上钻取是将某个维度中的低级详细数据汇总为高级数据的过程,即汇总数据;另一方面,井下是从上级到下一级提炼数据的过程。数据钻取也是维度的层次变化,如时间维度,在设计过程中可以分为四个层次,即年、季度、月、日。这样,可以通过在分析期间向上钻取来显示一年中的疾病病例数,并且可以通过向下钻取来指定某一天治疗的疾病病例数。分析可以是粗略的,也可以是精细的,灵活多变的。与疾病分析和父子层次结构相关的维度示例。

2。排列组合

多维数据分析模型可以根据医院管理的需要,从不同的角度和层次分析信息数据。分析模型框架由维度和度量组成。尺寸代表不同的角度,度量是数字数据。不同维度的排列组合,交叉分析,可以挖掘出更多有用的信息。例如,在疾病分析中,时间、费用类别、部门、疾病类型、年龄等是不同的分析维度。分析指标为数值,包括平均住院天数和平均费用。通过不同维度的组合,观察和分析平均住院天数和平均费用的变化。

3。决策树

正则统计报表可以通过EXCEL建模进行固化和显示,而决策树可以根据用户需求从不同角度和层次进行数据的深度挖掘,使其更加灵活多变。决策树是分析树形图系统存在问题的一种方法。它可以逐层分解所有的影响因素,挖掘出细节。

(1)单指标分析

为了分析不同部门间疾病费用的构成及其随年份的变化趋势,决策树很容易实现。首先选择平均成本作为度量值,按照一级疾病→二级疾病→三级疾病→成本类别→部门→年份的路径进行分解。可以看出,对于冠状动脉支架植入(一个支架)疾病,一个受试者的平均材料成本最高,五个受试者最低,而反映医务人员劳动价值的医疗服务费在一个受试者中最低,五个受试者中最高。内部学科纵向比较显示,2015年医疗服务费明显高于2014年。这表明,虽然学科在横向比较中相对较差,但它也在不断进步。

(2)多指标组合分析

多指标组合的应用可以同时选择多个指标,这对所选指标之间的相互影响具有重要意义。如果你想知道哪种疾病在医院里有大量的病人,高质量的诊疗,以及对医院收入的巨大贡献,就需要进行多指标组合分析。首先选择平均住院费用作为测量值,应用决策树将一级疾病分解为二级疾病。然后,选择网络图,选择病例数、总费用、结果和感染,并将其添加到测量值分析中。

结果显示,感染和死亡人数较多的疾病的平均成本相对较高。案例数量和总成本分别按降序列出。虽然冠状动脉造影的病例数最多,但冠状动脉支架术的总费用最高,病例数排名第二,这表明冠状动脉支架术对医院收入的贡献最大。同时,可以对成本进行二次分解,对耗材成本相对较大的情况可以采取有针对性的控制措施,从而提高医院的经济效益。

4。案例介绍

应用商业智能系统从科室、患者、时间间隔等维度对2015年5月的平均工作时间进行分析,找出影响工作时间的主要原因。发现以下情况:(1)只有一名受试者的平均DtoB时间(93.92分钟)超过标准;(2) DtoB时间3例超过90分钟,2例超过120分钟。(3)未达标原因:2例:知情同意时间过长,1例家属未到场;(4)一个部门的知情同意时间(93.3分钟)明显高于其他部门。

3。制定措施

针对上述情况,医院迅速成立质量控制小组,开展改进行动,缩短急诊PCI手术的DtoB时间,并针对主要原因制定相应措施,包括(1)提高与患者及其家属的沟通能力;(2)开展急诊登记、支付和住院一站式服务。

4。效果评估通过商业智能系统的平均时间监测,医院进行了数据跟踪和效果评估。监测数据显示,一个家庭在:(1)年的平均DtoB时间缩短到62.36分钟,并在随后的几个月保持在60分钟的水平。(2)从7月至10月的监测数据来看,知情同意时间的改善效果明显,从5月的93.3分钟到24.4分钟,返回搜狐查看更多

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