| 标题 | 医疗大数据分析应用推动医院绩效管理精细化 |
| 范文 | 周进 摘 要：医疗领域涉及到多种技术应用，也建立起各类信息系统，随着计算机技术的深入应用，一个即包括大量病者医疗就诊信息，又能反映医院医疗运行数据的电子病历系统成为了医院管理系统的核心，而其所包括的大量医疗数据（人、财、物、信息）被应用到医院管理的各个方面，同时利用医疗大数据分析应用来推动医院绩效管理又有很多实践，本文主要围绕医疗大数据（医疗费用和医疗需求）在新时代医院绩效管理中的应用谈点体会与认识。 关键词：大数据? 绩效? 精细化 大数据是相对于一般数据而言，指的是人们从大数据软件分析、管理、捕捉大容量数据，以达到对大数据分析获得新的认知，从而创造新的价值来源。美国学者维克托·迈尔·舍恩伯格将大数据解释为是人们获得新的认知、创造新的价值的源泉，是改变市场、组织机构，以及政府与公民关系的方法。分析大数据可以获得新知识，实现新决策，创造新价值。医疗大数据也是大数据中一种，医疗大数据可以便捷地预测一种新的诊疗手段的疗效、可以对流行病进行大范围的跟踪、可以对老百姓的疾病分组进行统计分析，更重要还能对医疗费用进行分析及管控。 一、医疗费用管控的重要性 医疗费用表面上反映了医疗保险和个人承担医疗开支的多少，而深层次则是反映了医院的医疗行为对资源使用的价值反映。国卫体改发[2015]89号文《关于印发控制公立医院医疗费用不合理增长的若干意见的通知》都提出明确要求，进一步深化医药卫生体制综合改革，把控制公立医院医疗费用不合理增长作为重要目标和任务，强化医疗、医保、医药等政策联动，控制医疗费用增长速度，公立医院医疗费用平均增长幅度控制在10%以下，公立医院药占比（不含中药饮片）总体下降到30%左右，百元医疗收入（不含药品）中消耗卫生材料降到20元以下。因此为有效遏制医疗费用特别是药品和卫生材料费用的不断增长，规范医务人员用药、卫生材料等医疗行为，是解决“看病贵”和“合理利用医疗资源”的重要抓手，在医院运营结构的调整过程中，控制“药占比”，合理使用卫生材料，都对医院绩效管理提出了新的要求。医疗费用从宏观层面来看是整个卫生医疗领域或是医疗机构总的费用，而从微观方面来看则是每个就医个体（或是家庭）的费用支出，要形成宏观及微观的费用控制得到有效的协调和统一，则需要充分利用及发挥医疗大数据的收集分析与应用，利用大数据引领规范医疗行为和就医秩序，均衡好有限的医疗资源，以此有力推动公立医院的管理向精细化要效益。 二、大数据对“药占比”的深度挖掘 “药占比”是反映药品费用占医疗总费用的比重，是个结构性指标，“药占比”要降低，无非两种方式：要么药品收入的减少，要么医疗收入的增加。由于医疗收入实际就是医保与老白姓的医疗费用负担，通过医疗收入的增长使“药占比”下降的做法不值得提倡更得不到持续，当然对医院来说，不同的病人有不同的病种，即使相同的病种，也有个体的差异，治疗用药方式都可能不同，因此通过控制“药占比”来确保医疗费用合理增长，往往需要利用大数据的分析与比较，通过合理控制及降低“药占比”绩效目标来有效促进医院既要实施合理的诊疗用药路径，更要在用药数量及价格上追求最佳组合，获得最佳效果。 在实际工作中，利用“药占比”来反映用药数量进而反映合理用药诊疗行为的变化，同时跟踪药品流通的价格来反映药费负担的变动趋势，往往又会关心到另一个指标“均次药费”。假如门诊人次1，000，共发生医疗费用30万，其中药品费用12万，通常计算结果均次药费就是120元。但是如果把门诊人次1000人次在通过大数据进行分类细分挖掘，挖掘出来其中如果只有800人次进行了配药行为，均次药费就是150元了，比原先计算的增长了25%，同样“药占比”也不是原先计算的40%，而是48%。这就是大数据的特点，让我们能更加精准看到数据的本质。 三、大数据分析应用门诊绩效的改进 在分级诊疗体系下的门诊绩效管理及决策过程中也同样需要发挥大数据的分析作用。对城市三级医院来说功能定位主要集中在“提供急危重症和疑难复杂疾病的诊疗服务”。外部政策要求会促使三级医院门诊量下降，但三级医院从内部来说又会如何主动调整运营结构而“放弃”一定的门诊量呢？因此对门诊大数据分析就显得更为重要，为了提升门诊绩效，最主要的是对门诊人次的特性进行有效的细分归类和分析。有些门诊人次中基本都有开药用药行为，而相对检查与化验数量较少，可以基本判断其主要门诊对象多为仅为配药的人群，而这部分门诊人次正是分级诊疗政策要促使这部分门诊从三级医院下沉到基层医院。而有的门诊人次中检查与化验数量较多，这个就有是否存在过度或是重复检查化验的疑问，当然这要结合医生所在科室内外科性质及诊疗行为的客观因素协助分析。借助于大数据的分析，能使的门诊的绩效的评价更有层次和立体感，能按照医疗管控的目标向科室及医生个人制订下发有针对性的绩效指标（体系），并能通过大数据动态跟踪反馈，用来促使科室及医生个人进行自我管理与调整，以确保通过正当的医疗行为来防范医疗费用不合理增长。 四、大数据分析应用提高“医疗收益”管理 对城市公立医院来说，必须要坚持公益性导向，推进现代医院管理，而现代医院管理将会更加突出医疗服务价值的创造与循环，为了保持医院可持续发展，则要考虑到“医疗收益”并加以管理。我们常把收益管理定义为用合适的产品或服务，在合适的时间，以合适的价格，通过合适的销售渠道，出售给合适的顾客，最终实现收益最大化目标。要达到收益管理的目标，需求预测、细分市场和敏感度分析是此项工作的三个重要环节，而这三个的环节推进的基础就是大数据。对公立医院而言，在坚持公益性的过程中追求“医疗收益”，则主要是要了解到醫疗现实和潜在需求，在既定的医疗服务价格和结算方式下，采用什么服务方式提供给需求方，以获得医院与病人之间最佳的利益“共享”。 在创造“医疗收益”的过程中，医院需要做到资源的有效利用及均衡，不仅考虑人力资源（医护人员总数、医护比及床护比）投入，更要对医疗设备的投入与使用效率进行筹划。为了防止设备过度投资及避免闲置，按照目前医疗服务以项目收费（或是项目成本统计）的特性，通过自动化信息采集软件摘集设备使用信息，并再与医疗服务收费信息进行数据比对，可利用大数据的特性，能有效计算和评价医疗设备的使用效益，并以此对医院整体设备投资计划进行动态调整并形成有效退出机制，在支持临床学科建设的同时，也增加了科室对设备使用成本的充分考量。通过加强对医疗设备投资的有效管理，能加强成本管控，并以此控制医院的固定成本规模，降低了保本点，促使医院在“边际贡献”相对较低的运行环境下，不再追求数量规模的扩张，而是从内涵质量上提高医疗运行效率，并最终惠及到老百姓。 五、结束语 大数据时代的来临，也正是深化医改和进入新时代人民群众对美好生活健康需求变化的年代。在告别“以药养医”的时代，医院的运行机制、成本管控和绩效管理都需要不断的调结构、转方式，这其中更多还是要发挥大数据挖掘、积累和分析的作用，在医院管理过程中，大数据的应用，既能为“腾笼换鸟”供给侧结构性改革提供数据支撑，也是医院不断推进绩效精细化管理的有效实践。 |
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