基于数据包络分析法的手术科室运营效率探讨

——朱剑清 姜 若 李 骥 刘 杨 李 芸 王惠英 马 昕 邱智渊*

“看病难”是当前医疗问题的焦点。从长远来看，医疗资源下沉可有效缓解门诊“看病难”问题[1]，但“住院难”问题在短期内则仍需通过提升手术科室运营效率和医疗资源使用效率来缓解[2]。手术科室运营效率直接影响医院效率和效益[3]。复旦大学附属华山医院原有手术科室评价体系选取平均住院日、人均门诊量、诊室使用率、人均手术人次、床均出院人次、CMI(Case Mix Index,病例组合指数)、三四级手术占比等指标，对手术科室运营效率进行横向比较和评价。但该体系未关注医院对各手术科室在医疗资源方面的投入和产出，如未对医师数量、护士数量以及手术室人力、设备、场地等资源进行综合加权评价，导致医院资源投入和产出不明晰。对此，该院采用数据包络分析法，对比分析各手术科室的资源投入和产出，寻找影响运营效率的瓶颈，并提出针对性改进建议，旨在为提高医院手术科室运营效率提供参考。

表1手术科室资源投入情况

序号科室医生(人)护士(人)手术室占用时间(小时)床位数(张)药品耗材费用(万元)1耳鼻喉科1851 002121712放射介入科3950782 0503骨科32394 097747 6294口腔科75885111625泌尿外科33183 661521 8446神经外科11522623 59738024 2297手外科43255 1951321 7168普外科908616 36821613 2849心胸外科22253 118345 01710眼科21119171648511胰腺外科10181 968271 86512运动医学科17282 178243 60313整形外科75275431

1 研究对象和方法

1.1 研究对象

该院为三级甲等医院，核定床位1 500张，实际开放床位1 692张；拥有手术室(包括门诊手术室)27间；2017年收治住院患者7.5万人次，手术4.5万人次。选取放射介入、耳鼻喉科、骨科、口腔科等13个科室作为研究对象。

1.2 数据来源

1.2.1 文献资料 通过中国知网、万方数据等数据库，查找医院手术科室资源投入产出相关文献，筛选医院资源投入产出指标。

1.2.2 焦点组访谈法 对13名手术科室主任医师、5名医院管理人员进行访谈。内容包括：手术科室投入产出指标的筛选，手术科室资源投入产出情况，使用的原有指标和原有指标对医院手术科室效率的影响等。

1.2.3 医院数据 调取该院2017年1月-12月13个科室的医疗资源投入、产出数据。

1.3 相关指标定义

1.3.1 医疗资源 即医疗机构提供医疗服务的生产要素的总称，通常包括医疗人员、医疗费用、医疗设施和装备等[4]。

1.3.2 DRGs 根据患者的年龄、性别、住院天数、临床诊断、手术、疾病严重程度、合并症与并发症及转归等因素把患者分入诊断相关组，实现相关组患者治疗与所发生费用相关联，为制定付费标准奠定基础[5]。该院以澳大利亚AR-DRGs V6.0分组器为基础，结合专科特色进一步细化。

1.3.3 RW指标 可反映各DRGs组的严重程度和资源消耗情况，权重指数越大代表该病组难度越大，一般RW<2为常见疾病，RW>2为疑难危重疾病[6]。手术科室DRG权重计算公式如下：某手术科室DRG权重=该手术科室DRG病例的平均费用或成本/所有科室手术科室病例的平均费用或成本。RW调整指标=RW×治愈好转率(%)。

1.3.4 医疗效率 也可以称为效益，又称产出投入比。它反映医疗行业在目前的技术水平下投入一定的医疗资源后能够获得最大的产出[7]。

1.3.5 数据包络分析(Data Envelopment Analysis，DEA) 它是根据实际投入和产出数据，建立线性模型，用于评价同类单位或部门之间的相对效率、规模收益等的方法。其被广泛应用于卫生评价领域[8]。

1.4 数据分析方法

使用LINGO 17.0软件，比较各手术科室在多种资源投入下的效率情况，确认当前医疗资源使用是否充分。

2 结果与分析

2.1 医疗资源投入、产出指标

医疗资源投入指标包括人力、财力、设备等，产出指标包括服务量、服务质量、科研产出等[9]。通过焦点组访谈，依据指标重要性和该院数据可调取两个原则，确定手术科室医疗资源投入一级指标为人力资源投入指标、药品耗材资源投入指标、场地资源投入指标。其中，人力资源投入指标为手术科室医师数量、手术科室护士数量；药品耗材资源投入指标为药品、耗材费用指标；场地资源投入指标为床位数、手术室占用时间(小时)。确定手术科室产出指标为服务质量指标，包括治愈好转率(%)、经RW调整后的治愈好转率(%)。

2.2 各手术科室运营效率评价

2.2.1 资源投入情况 2017年各科室占用手术资源如表1所示。其中，神经外科医生数量、护士数量、手术室占用时间、床位数、药品耗材费用均为最高，普外科为第2。

2.2.2 医疗产出情况 调取各手术科室治愈好转率，以澳大利亚版AR-DRGs V6.0分组器为基础，结合该院特色病种与病种治疗路径，适当调整分组器，对各手术科室的手术患者进行病种组合指数评价，计算手术科室RW合计值。对各手术科室的手术患者进行病种组合指数评价，结合治愈好转率对病种组合指数进行调整，作为手术产出。结果如表2所示。

表2手术科室医疗产出情况

序号手术科室治愈好转率(%)RWRW调整1耳鼻喉科99.78782780.22放射介入科83.33562468.43骨科98.425 4585 371.44口腔科98.531 1201 103.15泌尿外科96.334 1734 019.76神经外科92.0020 86717 562.87手外科97.9919 0905 1988普外科96.845 30520 2089心胸外科97.353 8173 716.110眼科98.221 5431 515.111胰腺外科95.941 4301 371.712运动医学科97.683 5223 440.513整形外科-160158.6

表3手术科室效率指标统计

序号科室效率指标E1神经外科0.682胰腺外科0.763骨科0.934心胸外科0.945耳鼻喉科1.006放射介入科1.007口腔科1.008泌尿外科1.009手外科1.0010普外科1.0011眼科1.0012运动医学科1.0013整形外科1.00

表4 4个科室医疗资源使用敏感性分析

科室敏感性分析结果医生护士手术室床位医疗费用神经外科剩余变量0.0078.272 077.0770.744 727.56对偶值0.010.000.000.000.00胰腺外科剩余变量0.004.45328.924.870.00对偶值0.090.000.000.000.00骨科剩余变量4.371.610.0022.742 380.73对偶值0.000.000.000.000.00心胸外科剩余变量2.510.00286.310.001 724.74对偶值0.000.020.000.020.00

2.2.3 手术科室利用效率 对各科室手术室资源利用情况进行评价，引入效率指标E，各手术科室输入和输出的权重为λ1、 λ2……λ12、λ13，各权重之和∑λn=1，设定合成单位模型，求满足条件的最优解E，比较各科室的效率指标，探索各科室瓶颈所在。其中，E值等于1代表科室效率达到均衡，E值越小效率越低。

模型设定为：

min E

s.t.

∑(λn× Yn) ≥Yn(n=1,2…12,13)

∑(λn×Xin) ≤E ×Xin(n=1,2…12,13, i=1,2,3,4,5)

E , λn≥ 0

n1为耳鼻喉科，n2为放射介入科，n3为骨科，n4为口腔科，n5为泌尿外科，n6为神经外科，n7为手外科，n8为普外科，n9为心胸外科，n10为眼科，n11为胰腺外科，n12为运动医学科，n13为整形外科；i=1为手术科室医师数量，i=2为手术科室护士数量，i=3为药品耗材费用，i=4为床位数，i=5为手术室使用时间；Yn为调整后的权重RW值。计算结果如表3所示。

表3提示，神经外科、胰腺外科、骨科、心胸外科当前的手术资源使用率尚有改善空间，其他科室在当前医疗资源投入情况下若想进一步增加手术产出，需通过敏感性分析确认。

2.2.4 医疗资源投入产出的敏感性分析 通过对各手术科室当前资源使用情况进行敏感性分析，找出限制手术科室运营效率的瓶颈问题。在上述研究中，神经外科、胰腺外科、骨科、心胸外科效率指标低于1，本研究以这4个科室为例，进行敏感性分析，结果如表4所示。

根据敏感性分析结果，神经外科建议优先增加医生数量，护士、手术室、床位等均有余量时可用于调整，考虑控制医疗费用。胰腺外科建议优先增加医生数量，护士、手术室、床位等均有余量时可用于调整。骨科护士、床位有余量时可用于调整，不建议继续增加医生数量，考虑控制医疗费用。心胸外科建议优先增加护士和床位，不建议继续增加医生数量，手术室有余量时可用于调整。

2.3 焦点组访谈结果

2.3.1 手术科室指标体系构建 目前，手术科室评价指标主要聚焦平均住院日、人均门诊量等，各项评价指标相对孤立，注重绝对数量、相对数量的评价，此类指标体系未将医院对各手术科室在医疗资源方面的投入进行综合加权评价，造成部分科室资源浪费但部分科室资源短缺现象，建议进行资源投入产出的综合性分析。

2.3.2 敏感性分析结果与现状对比 4个科室的资源投入产出分析情况和现状大致相同。可借助更科学的测量工具，来计算资源缺少、多余的具体数量。

3 讨论

3.1 使用数据包络分析法评价手术科室运营效率具有实践意义

“看病难”包括门诊难和住院难两个方面[10]。目前，优质医疗资源集中在三级医院，且短时间内难以破解[11]。因此，需要提高三甲医院整体利用效率，缓解“住院难”问题。手术科室更需要提高整体资源利用效率[12]。但在目前的医院评价体系中，手术科室评价指标单一，需要对投入产出进行综合性分析，进而发现手术科室运营瓶颈。

本研究采用数据包络分析法对比分析手术科室运营效率，引入效率指标进行敏感性分析，并根据结果进行专家访谈，对结果加以验证。数据分析结果与科室实际基本一致，可作为衡量各手术科室效率的指标之一[13]。本研究丰富了原有指标体系，为合理配置医院医疗资源、提高医疗资源利用效率提供了理论支持。

3.2 以数据测量为基础开展资源配置

各手术科室管理水平、专科特色与拥有医疗资源不同，各项资源的利用情况不同，后续资源配置也应呈现差异化。采用基于数据测量的手术科室运营效率分析，调整相关参数进行预测与评价，有利于在资源受限的现况下开展精细化管理，优化各手术科室的医疗资源投入方案，精准调整各项资源配置比例，实现医疗资源投入的动态管理，从而提升医院整体运营效率，使有限的医疗资源发挥最大的效能。

3.3 提高数据采集准确性

数据质量直接关系到评价结果的可靠性，但目前的信息化水平限制了可获取数据的广度与深度，带来了一定的评价偏倚。例如，不同职称医师的能力、薪资水平存在差异，其对手术产出的影响效果目前难以量化区分，可能导致过高评价了高级职称医师占比较高的科室的运营效率。又如，作为产出指标的DRGs因其原理与费用紧密相关，而医保定价呈现随定价年份延后增高的趋势，所以对各病种组合的权重计算仍然存在一定偏差，呈现出新型手术权重偏高的结果偏倚，影响了对科室的最终评价。因此，需继续加强信息化建设工作，细化分类各数据来源，确保评价采用相关数据提取的准确性、真实性和及时性，从而提高评价结果的可靠性。