医疗行为监管中医院大数据应用分析

彭淑微

（广元市精神卫生中心，四川广元 628000）

随着互联网信息技术不断发展，信息技术应用到各行各业中，大大提升了工作效率及作用质量，同时，大数据概念也渗透到各行各业中，并被人们熟知。特别是医疗数据，不仅发展迅速而且种类多、产生处理快、价值密度低、数据量大，因而传统工具难以对医疗数据进行抓取、利用、处理、管理[1]。近年来，医院内部数据逐渐向区域医疗数据发展，医疗大数据应用受到越来越多人重视。研究表明[2]，健康大数据、区域医疗数据均为非结构化形式，在处理时多以自然语音录入为主，处理难度较高。本研究基于对国家医改政策，分析医疗行为监管背景，问题及大数据应用现状，探讨医疗服务行为监管中大数据应用需求，完善医疗服务行为监管系统，提高医疗行为监管质量。现综述如下。

1.医疗行为监管背景及问题

随着人们生活水平的明显提升，医疗卫生在深入改革，人们对医疗服务要求越来越高。社会越来越重视人们看病问题，这也就意味着必须对医疗资源进行优化。虽医疗不断进行优化，但医疗市场监管方面仍存在较大问题，医疗机构不可控，医疗行为存在诸多问题。

1.1 患者健康权益受到侵害

临床医生和护理人员操作处理方案具有极强的专业性，而操作是否规范往往不能在短时间得到反馈，随着患者病情发展，操作不规范行为日渐突显，但已对患者健康造成的危害无法挽回。据以往临床操作情况来看，因护理及时而避免发生的医疗事故仅占少数，大部分医疗机构难以及时处理，在医疗损害原因追溯时，也难以判断责任方，随着时间延长，医疗机构责任追究越难，患者正当权益难以保证[3]。

1.2 过度医疗，导致医疗资源浪费

医疗机构大部分为事业单位编制，属于非营利性机构，每年政府需在医疗服务中投入大量财政补偿，而当政府采取补偿不够时，部分医疗机构为追求发展，提高经营收入，医疗人员逐渐偏离正常医疗轨道，对患者使用大量高利润药物，通过药物差价收入提高医院经济利益，或借助配置先进医疗设备谋取高额检查费，存在严重过度医疗，这也意味着相关监督部分的失职。

1.3 给社保医疗资金赔付合理性带来不利影响

在患者就诊期间，如医疗机构行为监管力度不够，医疗机构病案记录不全，无法提供规范的、连续性的患者病程记录，或出现病案丢失情况，患者往往难以得到社会保险资金赔付，患者还可能因过度治疗而流失。另外，社保医疗资金与人们健康保障密切相关，如医疗行为监管缺乏重视，病案缺乏连续性、严谨性，医疗费用审核依据不全，还会影响患者社保报销，造成社保医疗资金短缺[4]。发达国家在医疗机构管理中重视行为监管，强调患者病史、治疗过程管理规范性，并根据社保要求对资料进行专业核实，保险机构及政府卫生行政部门协助对医疗机构进行不定时抽查，大大提高了医疗保险赔付的可靠性和合理性。

2.大数据应用现状

大数据主要指速度快、规模大、种类多的数据资产，在数据库中将有用的数据筛选出来，再借助相应手段对信息进行转化，选择有用的数据，最终促进业务发展[5]。医疗数据则包括患者基本信息、疾病主诉、检验数据、影像数据、诊断数据、治疗数据等医疗服务数据，借助计算机技术，建立大数据平台，提高医疗数据采集、储存、处理、检索，满足应用需求[6]。

目前，我国医疗大数据研究还较少，相较于国外医院医疗大数据研究，我国起步相对较晚，整体结构还不完善，在实际应用中也还存在许多问题。近年来，我国对医疗大数据越来越重视，在相关研究中投入大量精力，在医疗模式转型中医疗大数据越来越重要。当医疗大数据样本可以上传移动数据端时，医护人员可将患者血压、脉搏、心电图等检测结果直接上传到医疗大数据中心，医生再对患者诊断时，可直接在医疗大数据端查阅患者相关数据，更便于患者诊断治疗。

3.医疗大数据与医疗服务行为的关系分析

3.1 为诊疗和监管提供数据支持

在医疗服务行为监管中，信息化大数据起着重要的辅助作用，医疗行为监管主要内容是规范医疗行为技术，由于医疗行为专业性、技术性较高，加强其监管力度，能有效提升医疗检查、诊断、治疗、护理、用药、康复等医疗行为详细性、严谨性、完整性及连续性，其管理过程必须基于信息化基础上方能完成[7]。通过信息化管理手段不仅能更好地约束医生医德、诚信、行为，同时，就医务人员方面来看，医务人员根据医疗规范对患者展开检查、诊断、治疗、护理、用药、康复等医疗行为，并最终记录在患者医嘱上，只有医生遵循法规要求开具医嘱后，患者方能享受到合理、合规的医疗服务。因而，医嘱也成为患者医疗数据主要来源，而医院在管理过程中，通过大数据分析就可以发现医护人员违规行为，可为医院管理制度制定提供更多参考依据，同时，也利于医院管理者对各阶层工作进行管理监督，将各个指标分配落实到各科室和个人，实现多维度调控。

3.2 实现危险因素预警分析

医院大数据多建立于多种疾病风险模型基础上，可以为疾病风险评估计算提供更多参考数据，有助于提高患者患病风险评估准确性。研究表明[8]，通过对健康大数据中危险因素信息进行收集整理，再通过健康危险因素关联分析，评估各区域人群健康相关危险因素，获得健康相关危险因素知识库、图谱资料，借助全基因组测序数据可以提高个体患病风险评估准确性。

3.3 实现感染爆发监测

医院感染直接关系着患者生命安全和生活质量，当医院感染暴发时，如医院未及时针对感染情况采取控制处理措施，可能给患者带来巨大损伤。要想控制好医院感染爆发，必须尽早发现，及时做好防范，方能在最短时间内控制感染暴发。因此，在医院感染爆发控制中，借助医院大平台数据中感染数据能更全面地对风险进行评估，实现前瞻性预警。同时，有针对性地制订干预对策方能提高医院感染管理的有效性，确保医院工作顺利开展。

3.4 数据保存、调用

建立医院大数据平台后，患者在各医疗基础诊疗过程、电子健康档案及自我检测等医疗健康数据可更好保存、管理，方便患者在后期诊疗时健康数据调用、分析，从而为后续诊疗提供更多有用参考数据。

4.医疗行为监督大数据平台设计

4.1 平台构建

医疗服务行为监管数据平台建立首先符合地方和国家相关政策要求，同时，能满足医院实际管理需求，完善费用监控类、药品监管类、规则库管理类、质量监督类全过程信息化医疗服务体系，不断学习先进的管理理念，提高管理行为的规范性和科学性，特别是对处方、医嘱、收费项目等进行针对性管理，在信息化背景下对医嘱实现事前干预、事中监督、事后分析。另外，医疗行为监管系统还需整合监管系统中各个系统相关数据，对大数据进行挖掘，集成分析，在结合自身业务现状，完成应用程序、系统应用之间的对接，实现过往数据分析和数据共享，最后将医疗质量监管数据、医疗费用管控数据划分为不同层面，向临床医生、科室主任、院领导展示不同角度数据，实现各级数据优化管理[9]。

4.2 关键技术

医疗行为监管系统需要将多个数据源收集起来，因此，可借助ETL工具、Kettle工具进行数据接口设计，并在数据源系统中绘制立视图，其中ETL工具可完成数据源中异构、分布平面数据和关系数据，整理到临时中间层进行数据转换，清洗及集成，再将数据文件加载到数据集市、数据仓库，以便于联机时进行数据分析处理和数据挖掘[10]。

4.3 系统功能设计

医疗行为监管系统中含有无数个子系统，系统功能规划如下：（1）知识库规则库管理系统。该子系统基于国家政策法规、医疗行业行规建立，其中医保知识库的建立参考人社部颁布的相关制度而建立，不仅可作为社保违规审核依据，还有丰富的临床用药知识信息，在该系统中可以查询到各类药品信息内容，还能借助知识库数据对用药警示信息进行汇总，集中点评及干预，以便行政管理人员查阅药品信息，提高临床用药合理性[11]。（2）全程用药监管子系统。该系统主要作用在于提高医疗机构临床用药规范性，提升医疗机构医疗服务业务水平，加强不合理用药监督力度，并向药师、医师暂时监测信息。同时，该系统带有处方医嘱自动评价、审查功能，量化处理评价、审查结果，统计、分析医院存在的用药不合理情况及处方不规范问题，为制订用药方案提供更多参考，提高用药合理性，降低用药风险。该系统还能方便医疗机构对非药源性辅助性药品、抗肿瘤药品、营养性药品、激素类药品合理进行排行和用药分析，便于监管机构进行用药监督。（3）医保费用监管子系统。该系统设计结合五部委在2015年10月期间颁布的《关于控制公立医院医疗费用不合理增长的若干意见》[12]及当地地方政策要求，对医保患者各科室或全面医保费用使用情况进行分析，并将具体使用细化到每位医生使用明细，将医保指标进行分解，把指标具体到各个科室和各位医务人员身上，便于多维度调控。该系统还能结合医保知识库中相关数据，审核临床医生处方、医嘱及护理人员收费规则，避免违规扣款。（4）医疗质控监管子系统。该系统主要负责医院各系统数据储存、展示和管理，从而便于医院管理层查询实时运营数据，便于医院管理者制订运营管理决策。另外，该系统还能实现材料占比、药占比、自费项目占比、传染病上报、感染上报及手术使用抗菌药物等指标监管，提高管理决策的合理性及医疗机的医疗服务行为的规范性。

5.医疗行为监督大数据平台应用效果

大数据平台建立后，在规则库和知识库依托下，对大数据进行分析，通过医疗行为监管系统分析临床医生在工作中存在的违规行为，实现问题处方、问题医嘱自动抓拍，并将问题及时反应给审核部门，审核部分对违规问题进行分解，发现问题来源，及时进行处理。当系统抓拍到违规问题后，自动生成申诉单据，系统再将违规问题单据反应给临床医生，临床医生如有特殊情况可以进行申诉。如在工作中出现不合理用药情况，系统将违规行为反应给医政管理部门，有助于管理部门对各环节进行管理，大大降低了医疗风险。

6.结论

目前，大数据、云计算、物联网、人工智能、移动互联网成为IT行业发展的主流技术，“大数据时代”的来临对各行各业造成较大影响，大数据具有速度快、规模大、种类多三大特征， 在大数据分析中通过从海量数据中抓取、处理、利用、管理有用的数据，再对其进行转化，为管理者提供管理决策依据，进而促进业务发展。在以往传统医疗行为监督中，主要以线下检查为主，监管内容多以纸张文件监管为主，处方、病历、医嘱抽查不仅手段单一，且花费时间较长，难以提高医疗机构服务水平。医院大数据平台的搭建，医疗行为监管系统会自助抓取数据，分析、收纳违规医嘱和处方，及时反应给审核部门，违规问题审核进度加快，在短时间内就可以对问题进行分析，找寻问题发生的原因，及时进行针对性的处理，而系统判定临床医生违规后，临床医师会收到违规数据单，针对不合理情况及时申诉，避免院内发生自身矛盾问题。随着大数据在医疗机构中使用，传统医疗服务已转变为以患者为中心的医疗健康管理服务，不仅能提升医疗服务质量，还能实现精准医疗，有助于医院慢病管理、副作用监控、药物研发、传染病预测、科研及精细化管理。