大数据思维框架下医院“质量数据管理中心”的集成构建

■ 张 萍邱 立刘 慧

大数据思维框架下医院“质量数据管理中心”的集成构建

■ 张 萍①邱 立①刘 慧①

大数据 集成创新 质量管理

目的：应用大数据思维集成构建医院“质量数据管理中心”，实现医院质量管理从数据化运营到运营大数据的适应性变革。方法：将医院医保科、质量管理科、病案室、统计室、计算机中心等数据管理密集的职能科室集成构建为医院“质量数据管理中心”。对其职能重新整合分工，逐步建立对医疗、护理、行政管理等全方位质量考核评价的独立机构，定期向医院党委及机关各部门提供一致、准确的决策数据分析报告，用于宏观决策。结果：集成构建的“质量数据管理中心”其原有职能作用可实现1+1＞2，且由于数据信息集中采集、应用、分析、释放，医院决策速度加快、问题管理到位、效益扩增显著。结论：大数据思维框架下集成构建的医院“质量数据管理中心”可重新整合职能分工，高效利用信息资源，减少跨部门管理、控制信息衰减及流失，可为现代医院管理者借鉴应用。

Author’s address：No.94 Hospital of PLA., No.1028, Jinggangshan Avenue, Nanchang, 330002, Jiangxi Province, PRC

如何挖掘、应用好医院运行过程中产生的巨量数据，使之为医院学科发展、质量建设、有效决策服务，是每个医院领导者、管理者应高度关注并付诸实践的动力源泉。而针对现有质量管理模式对涉及质量管理、医保管理、统计报表、病案管理、信息化管理等方面的整体依赖逐渐显现的情况，助推着大数据思维框架下医院“质量数据管理中心”的集成构建。

1 构建背景

1.1 医疗质量与医疗结果对社会的整体影响不容忽视

有文献报道，住院患者医疗不良事件发生率为2.9%～16.6%[1]。在美国，每年因医疗差错导致20～40万人死亡（高于交通事故、乳腺癌、艾滋病），造成伤害150万人，直接损失35亿美元，额外费用550亿美元[2]。医疗缺陷、医疗不良事件成为医疗质量管理中不可回避的社会现实问题。

1.2 理性应对我国医疗质量管理中存在的主要问题

管不全、管不到、管不住、管不好是目前医院质量管理中普遍存在的问题，它集中表现在医疗活动随意、资源底数不清、绩效考核粗放、制度执行不一、人员培训不足、员工素质不齐，与发达国家有着较大差距，医疗质量管理迫切需要转型升级[3]。而我国绝大多数综合性医院大数据观尚未确立，独立的质量管理科与其它职能部门的数据源之间存在数据准确性、一致性、共享性等问题。在质量管理的组织架构上仍未将数据管理密集的职能科室集成整合，其作用、效益未实现最大化。

1.3 研究型医院建设的管理模式应实现网络数字型转变

“数字医院”是研究型医院的现代化组织形态。以宽带化、智能化为特征的新一代互联网与医疗行业的融合，为研究型医院建设带来了新的发展机遇，没有基于数字化的一体化，实现医院组织管理模式由层级架构型向网络数字型转变，就不可能有高水平高效益高质量的研究型医院[4]。同时医院产生的巨量

数据的利用价值日益显现，以“大数据”思维框架构建“质量数据管理中心”可最大限度地利用“大数据”为医院质量管理、战略决策服务。

2 构建方式

以集成创新的理念，在大数据的框架下构建“医院质量数据管理中心”。

2.1 组织架构在医院质量管理委员会的宏观管理之下，将原有独立的质量管理科、医保科、信息科（统计室、计算机中心、病案室）、感控科等职能科室整合为“医院质量数据管理中心”（见图1）。对其职能重新整合分工，高效利用信息资源，减少跨部门管理、控制信息衰减及流失。将门诊部、急诊科、手术室列为两级职能科室，承担部分监管职责（如门诊部对各专科医生、专家出勤情况，急诊科请各专科会诊情况，手术室安全核查情况等）。

2.1.1 质量管理科职能。明确院科两级质控范围、内容，形成新的监督管理机制，并充分发挥院级专家组、科级质控员的职能作用。科级质控重点为在院病人的病案质量，科室每周进行一次病案交叉检查，质管科每周安排一次质控员科间交叉检查。院级质控重点为终末病历质量检查，由专家组完成重点病历（如死亡、重大手术、危重抢救等）检查及随机病历抽查。质管科主要对涉及医疗质量和安全的各环节进行全面管理，如危机值报告、标识管理、临床路径管理、质量持续改进等。

2.1.2 计算机中心职能。作为“质量数据管理中心”的信息化管理平台，结合“医云工程”所搭建的“云计算”平台实现硬件设施的配套，并全面整合各软件系统的数据源，保证数据的采集、应用无障碍。

2.1.3 病案室职能。以充分体现其医疗价值、法律价值、管理价值、科研价值、统计价值、教学价值为目标，对病案进行全面质量管理。着重对病案首页信息的准确性、及时性进行质量跟踪，定期按ICD-IO编码提取全院按病种分值管理的病种并提交分析报告，定期提交按手术操作分类ICD-9-CM-3对全院手术情况的分析报告。

2.1.4 统计室职能。对医院质量数据汇总、对上对下报表生成以及对院内数据运行的准确性监督管理。

2.1.5 感控科职能。在现有感染控制管理职能下，完成与质量管理科的质量管理指标体系的信息整合。

2.1.6 医保科职能。根据医保机构对医院医保管理的考核评价指标，完成与质量管理科的质量管理指标体系的信息整合。

图1 质量数据管理中心组织架构

2.2 组织目标

集成构建后的“质量数据管理中心”其原有职能作用实现1+1＞2，实现数据信息集中采集、应用、分析、释放，以促进医院决策速度加快、问题管理到位、效益扩增显著。逐步形成对医疗、护理、行政管理等全方位质量考核评价的院内独立的第三方职能监管部门。

2.3 组织制度

“质量数据管理中心”按时间节点应完成：每日交班报告全院数据运行及质量管理情况、每周召开中心业务工作会议（对各职能科室本周工作情况进行内审、协调）并提交质量数据管理分析周报、每月进行全院数据质量讲评、每季安排重点项目管理（针对质量数据管理的重难点问题）、每半年（包括年度）向医院提交全院“质量数据管理分析报告”。

2.4 质量数据分析架构

形成新的“质量管理指标体系”，分主、客观两大类指标。主观指标为必须通过安排专人检查获得的指标得分，客观指标为计算机自动生成的实时产生的数据。报表分为实时控制数据报表、定时（按月、季、年）控制数据报表，实时控制报表为每日查询、整点统计的报表。同时将指标按院科两级质量数据管理的重点分别建立，并设置权重分值。

3 讨论

3.1 建立“质量数据管理中心”必须确立大数据观念

大数据时代的三大特征即

“3V”。一是Volume（海量），数据容量越来越大，但是有效数据的总量实际是一定的；二是V elocity（速度），数据量的增长越来越快，所需要的处理速度和响应速度越来越快，同时，由于受到海量数据的影响，速度很难快起来；三是V ariety（多样性），指各种类型的数据出现，过去的数据更多的是结构化的，现在越来越多的数据是半结构的，甚至是完全没有结构的数据，而这些数据要转化为结构性数据依然是困难的[5]。因此，医院应将大数据和云计算作为医院的核心战略，并在医院各层级确立大数据观念已势在必行。

3.2 建立“质量数据管理中心”是提升医院解读大数据能力的重要保证

解读数据的能力和观点，就是收集和处理数据的策略。面对同样的数据，收集的方式相同，但处理的方式不同，所用思路不同、决策的方式不同或观点不同，其数据处理结果大大不同。因此形成自己解读数据的能力和观点是医院决策体系的核心，且应坚持秉承。

3.3 建立“质量数据管理中心”可充分挖掘医院巨量数据的潜在价值

医院在确定数据解读方式后，把数据分析转化为通过数据结果能解决实际问题的执行方式，从而实现大数据的价值[5]。大数据给出了结果，还需要医院给出解决方案。大数据能帮助医院发现事物间隐藏的内在关联，但并不意味着能直接带来社会价值和商业价值，要怎么去实现、完成整个数据处理的过程，这就是大数据管理问题，可以通过三步走的方式来解决。首先是如何获取、存储和保护数据；其次是在丰富的数据中，如何筛选、计算、发现不同数据间的数据相关性；三是培养数据洞察力，通过分析、呈现与决策工具获得对数据的敏感度，并最终付诸行动，让梳理后的数据产生价值。

3.4 建立“质量数据管理中心”可有效解决管理职能分散、缺乏系统性的问题

现有的医院质量管理通常由几个职能部门负责，质量目标由各部门制定，缺少全院性质量总体目标与阶段性的质量策划[6]。质量检查层级多，质量信息分散，质量结果差异性大。而集成构建后的“质量数据管理中心”从根本上解决了一些问题。

3.5 “质量数据管理中心”的数字化管理发展目标要分阶段实施方可稳步发展

依据研究型医院发展目标可分4个阶段完成[4]。

3.5.1 基础设施升级。构建起与人工管理体系平行的网络管理系统，实现各类管理数据的海量获取、复杂模拟、及时反馈和自动调控，做到“人-机-物”的三元融合，有力支持医院科学决策、高效管理和精确保障。

3.5.2 实时精准监控。在第一阶段基础上，进一步实现对医院管理常态化和非常态化数据的实时获取、精准监控、全程覆盖和动态分析，对诊疗服务过程、药材配给以及后勤运行流程、经费全程管理，乃至患者人流、车流及水电气暖等地下管网的智能化控制。

3.5.3 辅助管理支持。构建医院管理综合信息系统、智能分析和决策系统，在运行监控的基础上，完善医院各类事物的常态和应急管理机制。在医院人流、物流、资金流智能控制的基础上，实现对医院公共设施和环境的智能管理控制，由单系统分别控制扩展到全程透明、综合集成控制。

3.5.4 决策研判智能化。进一步整合医院的系统级应用，建成数字机关、数字科室、数字病房、数字实验室、数字库房等，实现医院管理各级职能的数字化，尤其是通过大数据技术分析、预测、研判医院发展的现状、短板、趋势和走向，能够研发指导医院建设管理的长期性、方向性备选方案，使医院的各项决策都建立在信息化、数据化、智能化、智慧化的基础上。

大数据管理将带来新的经济增长模式，提供新的竞争平台，并促进新的社会文化认知[7]。而对于国内研究型医院发展来说，优化决策机制、提升大数据竞争力等均可通过“质量数据管理中心”的集成构建带来更大的突破。

[1] Baker GR,Norton PG,Flintoft V,et al.The Canadian Adverse Events Study: the incidence of adverse events among hospital patients in Canada[J].CMAJ,2004, 170(11):1678-1686.

[2] James, John T. PhD. A New, Evidence-based Estimate of Patient Harms Associated with Hospital Care[J].Journal of Patient Safety，2013, 9(3):122-128.

[3] 李书章.研究型医院医疗质量管理模式的探索与实践[R].郑州:2014年研究型医院高峰论坛,2014.

[4] 秦银河.创建研究型医院的战略思考[R].郑州:2014年研究型医院高峰论坛,2014.

[5] 陈光峰.互联网思维-商业颠覆与重构[M].北京:机械工业出版社,2014:217.

[6] 戴晓娜,王建安,赵小英.医院质量与安全管理组织体系的模式构建[J].中国医院,2012,16(4):50.

[7] 林志刚,彭波.大数据管理的现实匹配、多重挑战及趋势判断[J].改革,2013,8(234):15.

Construction of integrated hospital quality data management center under big data framework

/ ZHANG Ping, QIU Li, LIU Hui// Chinese Hospitals. -2015,19(3):30-32

big data, integrated innovation, quality management

Objectives: To construct integrated hospital quality data management center under big data framework and fit for the changes from data operation to operate big data. Method: The data management functions such as hospital insurance department, quality control department, medical records department, statistical department, computer center and other department were integrated as hospital quality data management center and the functions were re-constructed to full assess the quality of medical, nursing and administration and provide accurate, constant data analysis reports for macro- policy-making. Results: The integrated "quality data management center" can be achieved 1+1 > 2. Hospital decision making, problem management and benefit are significantly promoted by integrated data collection, application, analysis and sending. Conclusions: Integrated hospital quality data management center under big data framework can re-construct functions, efficiently utilize information resources, reduce management hierarchy and reduce information loss. It can be referred by modern hospital manager.

2014-07-10](责任编辑 张晓辉)

①解放军第九四医院，330002 南昌市井冈山大道1028号

张 萍：解放军第九四医院副院长，主任护师

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