探究大数据在提升医院后勤保障水平的应用

文｜解放军总医院服务保障中心 齐振胜 王平 李可鑫

信息化时代，以人工智能、大数据、云计算为代表的数字化技术正在蓬勃发展，其中大数据在公共服务精细化人性化、社会治理法治化精准化等方面，逐渐成为各级政府部门或企业管理的有力工具。医院后勤管理是医院日常运行中庞大而复杂且不可或缺的一部分，利用大数据在后勤服务保障工作中开展数字化转型，通过数据整合加以利用，将对后勤保障效能的提高起到重要作用。

1.大数据在医院后勤管理中的关键作用

1.1 提高后勤工作质效

医院后勤管理部门众多，普遍存在着各成体系、各自为政、各管一摊的现象，造成各类数据分散在各部门，信息互联互通不及时或者信息流通阻塞，致使医院后勤保障效率低，影响服务质量。大数据应用可以提高决策效率、判断速度以及后勤保障效率。应用大数据后，可以将医院后勤部门的数据收集并充分利用，通过大数据的分析可以为医院后勤管理人员提供有价值的数据信息，帮助改进后勤工作，提高后勤保障能力和服务水平。

1.2 提高事故预防能力

医院后勤保障的特点是保障点位多、范围广，设备种类繁多，各种设备的运行状态、维修和维保信息以及周围环境信息数据量大，包括锅炉、电梯、配电设备、中央空调、净化设备、污水处理等众多设备方方面面的数据信息，其中部分设备工作环境隐蔽，平时难以精确巡查到位。医院后勤通过建立大数据应用库，将后勤巨大的信息数据进行信息化处理，跟随大数据分析设备及设施的使用趋势，可以有效预防故障和事故，提前消除安全隐患，有效判断不同时间段的后勤需求，使得后勤保障具有可预见性，提升后勤保障服务能力。

1.3 提高后勤行为可追溯性

大数据信息具有存储方便、易于查找的特点。医院后勤工作面广、数据体量巨大，而且各种数据分散，出现问题仅靠人力查找工作量很大。建立大数据应用库，可以解决查找数据的难题，为后勤保障提供可查途径，为问题分析提供有效的依据；可以为设备建立电子“档案”，记录设备运行及维修保养情况，做到设备故障、维修质量评估可追溯。

1.4 提高精准保障能力及个性化服务水平

医院后勤部门可以通过大数据分析比对知悉科室及部门的需求，例如骨科对无障碍设施的要求比较高，相对容易损坏；呼吸科经常进行气管插管及切开操作，病人墙面容易污损，墙面粉刷比较频繁；儿科病人年龄较小，装饰需满足儿童化需求；ICU 手术室、层流病房、信息机房等对温湿度要求比较高等。根据科室需求进行个性化准备，制定个性化后勤保障方案，提高后勤精准保障能力。

1.5 降低后勤能源消耗

随着医院的不断发展，能源消耗问题已不容忽视。在“开源”途径受限的情况下，“节流”是目前比较有效的手段。医院后勤可以通过信息化手段对医院整体用能情况进行持续监测与管理，优化设备的运行效率，系统科学地按步骤采取各种节能措施，例如结合医院就诊情况及医院总体工作安排，对班组历年维修及运行情况进行大数据分析，得出能源最佳消耗状态，以达到提高后勤管理效率、降低能耗、减少医院运行及后勤管理成本的目的。

2.大数据用于医院后勤管理存在的问题

第一，后勤人员数据观念淡薄，粗放式管理造成数据浪费。

医院后勤人员日均工作量较大、普遍素质不高、大数据思维差，多数人员只是满足于每日工作的完成，未对每项工作的数据进行收集、整理、利用，部分有价值的数据没有被及时录入数据库，造成数据的流失及浪费。另外也体现在医院的设施设备管理上，无专人管理造成数据信息的白白浪费。

第二，后勤数据较为庞杂，缺乏有效的统计手段。

医院后勤数据种类繁多，没有统一整合的平台、没有统一的数据分类依据，缺乏有效可行的统计手段，目前数据统计只能靠人工录入，而人工录入难免会产生数据失真、漏录的情况。另外人工录入数据信息只是设备运行期间的一小部分数据，设备运行的大部分数据由于缺乏有效的统计手段，未被采集利用；每个设备的耗能统计无法准确计量，难以系统分析设备耗能问题。

第三，数据价值千差万别，择取标准难以明确。

医院后勤系统复杂，设备涵盖餐饮、消防、供水、取暖、电梯等，数据需求与统计要求均不同，需逐类研究明确，统计数据要具有研究应用价值性，避免造成人力物力的浪费。目前对有利用性和无利用性数据没有明确的界定标准，同一数据在各类管理工作中扮演不同角色，例如平时维修更换零配件属于正常消耗，对判断设备是否故障没有重要的意义，但是对维修质量评估以及设备经常性故障维修具有重要的意义。

第四，数据实时产生，统计难度大。

医院后勤工作全年无休、全天24 小时为医院提供保障服务，在医院设备信息、维修和维保信息、运行状态等信息种类数量极其繁杂且设备分布在医院各处的情况下，医院后勤管理人员需统计的数据体量巨大，各项数据难以全面、有效地进行统计，需要投入大量的人力、物力、财力。

3.打造高水平医院后勤大数据管理体系对策

一是要下大力科学确定数据择取范围。

医院后勤部门要组织后勤各部门专业人员科学确定数据统计的范围，根据现状分析出有价值的数据，包括设备运行记录、动力能耗记录、重点部位维修记录，重点分析异常情况等，以及设备维修质量、响应及时性等数据，对于暂时不能确定数据价值的应在统计中予以保留。在大数据分析应用过程中，及时对数据统计范围做出调整，更好地服务于医疗服务。

二是建立方便的医院后勤数据统计平台。

大数据时代应该充分利用信息化手段整合分散的数据信息，为医院后勤人员提供“一只无形的手”。医院后勤涉及部门众多，亟需建立一个把数据全方位“统”起来的管理平台。在平台中建立开放性接口，便于各部门录入数据信息；同时建立设备运行智能化统计渠道，自动实时录入统计数据。

三是提高后勤档案信息数字化水平。

大数据时代背景下，档案材料应逐渐实现信息化。在医院档案信息化管理过程中，可将医院后勤管理的历史信息逐件录入数据系统，为今后医院后勤管理提供有力支持。如进行设施设备评估时，可检索历史状况，为后勤管理人员制定决策提供数据支持。

四是充分利用医疗数据的作用。

医院后勤服务于医疗，大数据的应用亦服务于医疗，因此实现医疗信息与后勤信息的对接，将与后勤相关的医疗数据纳入到大数据统计范围之内是十分必要的，如通过手术量、就诊量等数据可分析医院病人收治情况、及时评估匹配后勤保障能力，对各部门医疗保障范围及时作出调整。

五是建设大数据人才队伍。

专业人才队伍是基础，大数据时代信息科学技术发展迅猛，对后勤数据管理人员专业素养要求愈发提高。数据的录入、维护、检查、督导、应用等皆需专业人员实施，要建立一支具有大数据思维的专业人才队伍，充分利用和发挥好大数据的优势，提升医院后勤科研创新能力，更好地服务于医院医疗。

六是利用绩效考核强化培养一线人员数据思维。

一线人员是数据收集录入的主体，应具备大数据思维。在医院后勤中要明确一线人员对数据收集录入的职责，做到具体量化、精确到人；明确一线人员在医院后勤管理中重要性。同时将数据收集列入绩效考核指标，强化后勤一线人员的数据思维，提高数据收集录入的准确性和及时性。

4.结语

大数据时代，传统的医院后勤管理模式已不能满足现代医院的建设要求，而后勤保障工作在大数据领域存在着巨大发展空间，这既是机遇也是挑战。亟需我们转变思路，打通后勤管理路径，实现数字化转型，充分利用信息化手段和大数据思维，在技术变革的引领下，依托数据管理平台打造智慧后勤保障管理体系，强化智慧人才队伍建设，不断提高后勤管理效率和管理质量，提升医院后勤保障服务能力，助力医院后勤现代化建设大突破。