大数据在公立医院成本控制中的应用
2023-12-10但莉萍郭学军重庆市急救医疗中心
但莉萍 郭学军 重庆市急救医疗中心
成本控制是保障医疗服务可持续发展的关键要素之一,传统的成本控制方法已经难以满足日益复杂的医疗环境的需要。大数据作为一种以海量、高速、多样的数据集合为基础的技术,具备强大的数据挖掘和分析能力。大数据技术的快速发展为公立医院提供了新的应用和解决方案,公立医院可以利用大数据来提高成本控制工作的效率和精确度。在公立医院中,大数据的应用可以帮助其全面了解医疗资源的利用情况、患者的就诊模式和病情分布等信息,从而提供决策支持和优化成本控制策略的依据[1]。
一、大数据技术概述
大数据技术是指在处理、管理和分析海量、高速生成的数据时所采用的一系列技术和方法。它涉及数据的采集、存储、处理、分析和可视化等方面,旨在从大规模的数据集中获取有价值的信息。大数据技术的发展源于对传统数据处理方式的挑战。传统的数据处理工具和技术在处理大规模数据时面临许多困难,包括处理速度慢、存储空间不足、数据结构复杂等。而大数据技术引入了新的计算模型、分布式计算和存储系统,以及机器学习和人工智能算法等,这些技术的结合提供了更强大、高效的数据处理和分析能力,使得大数据能够高效地处理和分析数据,并提供有关业务、市场、用户行为等方面的深入洞察,帮助组织做出更明智的决策和战略规划。
二、大数据在公立医院成本控制中的应用和成果
(一)医疗资源管理
医疗资源是公立医院成本的重要组成部分。通过大数据分析,公立医院可以更好地了解医疗资源的使用情况,包括设备、人力和床位等方面。通过优化资源分配和利用,公立医院可以降低医疗成本,提高资源的利用效率和质量,并提供更好的医疗服务。
研究发现,在医疗设备维护方面,通过大数据分析设备的使用记录和故障数据,医院可以进行预测性维护和故障预防。通过监测设备的工作状态和性能数据,医院可以提前识别设备的潜在故障迹象,并采取相应的维护措施,减少设备的故障停机时间,提高设备的可用性和利用率。又如,大数据可帮助医院收集和分析历史护理人员排班和患者入院就诊的数据,根据就诊和住院趋势预测未来患者的入院数量和病房护理需求,合理安排护理人员的数量和排班计划。利用大数据,医院可以对不同时段和病房的工作强度进行分析,发现护理人员需求高峰期和低谷期。根据工作强度,医院可以灵活调整护理人员的排班,确保高峰期有足够的人手支持,低谷期节约人力资源,实现病房护理人员排班的智能化和优化,提高护理服务的质量和效率。再如,利用大数据技术可以对全院床位资源进行整合与动态管理,统一分配、调度,并通过对患者的病情、诊疗信息和治疗需求收集与分析,以急诊和手术预约病人优先入院为原则,智能化地对床位资源、医护人员进行合理分配,实现“全院一张床”管理模式。通过大数据的支持,不同科室之间可实现信息共享与数据交流,从而更好地进行床位资源的整合与协同管理,提高医院的床位利用率、医疗服务的效率和质量,从而提高医院的运营效率,为患者提供更好的医疗体验。
(二)采购和供应链管理
大数据可以帮助公立医院进行药品、耗材等的采购和供应链管理,优化采购策略和库存管理。通过监测和分析供应链数据,如库存水平、采购成本和交付时间,医疗机构可以优化供应链管理,减少库存积压和过剩,降低采购成本,减少流动资金投入,提高资源利用效率。
例如,大数据可以通过对药品库存、使用情况、采购交付时间和药品时效的监控,以及对未来药品需求量的预测,优化药品进销存管理,减少过期和过量药品的浪费,从而降低药品成本。同时,大数据分析可以比较不同供应商的批发价格和优惠政策等信息,帮助医院选择成本效益最佳的采购方案,降低药品采购成本。
(三)患者诊疗路径管理
通过收集和分析大数据,公立医院可以了解患者的临床数据、治疗方案和费用信息,评估不同治疗方案的成本和效果,进而优化患者的诊疗路径管理。
例如,医院通过大数据收集患者的病历、医学影像、实验室结果和生命体征监测数据,以及患者的就诊记录、手术安排和药物使用等数据,并将电子病历系统与其他医疗信息系统进行整合,形成一个全面的患者数据集,以识别潜在的诊疗路径,发现与特定疾病相关的关联模式、治疗响应预测模型和患者分类模型等,为患者制订个性化的治疗方案。通过比较不同患者群体的病历数据和治疗结果,医院可以确定最有效的治疗方案,并将其应用于类似情况的患者。通过诊疗路径的管理,医院可降低患者的住院时间和治疗成本,降低不必要的费用和资源消耗,提高患者的治疗效果和满意度,同时降低医疗成本。
(四)财务管理
大数据可以在公立医院的财务管理中发挥重要作用。通过分析医院的财务数据和成本结构,公立医院可以发现成本的主要来源和影响因素,制定相应的控制策略。大数据还可以帮助医院进行预测和预警,提供合理的预算规划和资金管理,优化财务决策,提高财务效益。利用大数据分析技术,医院可以进行支出的预测和预算规划。例如,通过分析历史财务数据和业务指标,医院可以预测未来的支出情况,如人力成本、设备和耗材采购成本、维护费用等。这可以帮助医院制订合理的预算计划,优化资源配置,确保公立医院财务的可持续性[2]。
三、大数据在公立医院成本控制中的方法和工具
(一)数据收集和整合
公立医院需要收集和整合各种医疗数据,包括患者信息、医疗记录、药品使用情况及设备利用率等。这些数据可能来自医院内部的信息系统,也可能来自外部的医疗保险公司、药品供应商等。通过数据的收集和整合,公立医院可以建立完整的数据集,为成本控制提供数据支持。
(二)数据分析和建模
大数据分析和建模是公立医院成本控制的关键步骤。通过使用数据挖掘、机器学习和统计分析等技术,公立医院可以从大量的数据中发现关联模式,预测未来的成本趋势,并制定相应的成本控制策略和方案。
(三)决策支持系统
决策支持系统是公立医院成本控制中的重要工具。基于大数据分析的结果,决策支持系统可以提供个性化的决策建议和预测结果,帮助管理者做出准确的决策,并监控成本控制的效果。
四、大数据在公立医院成本控制中的关键要素
(一)数据质量和准确性
大数据的分析结果和决策依赖于数据的质量和准确性。公立医院应确保收集的数据完整、准确、及时,并对数据进行清洗和验证,以避免由于数据不准确做出错误的成本控制决策。
(二)数据的实时性和及时性
在成本控制中,及时获得准确的数据非常重要,以便及时做出决策和采取行动。因此,公立医院需要确保数据的收集和分析过程能够实现实时更新和快速响应。
(三)数据的可视化和易理解性
将大数据的分析结果以直观的方式呈现给管理者和决策者,可以帮助他们更好地理解和利用数据,从而更有效地进行成本控制。因此,公立医院需要借助数据可视化工具和技术,将复杂的数据转化为易于理解的图表、图形和报表。
(四)数据治理的合规性
公立医院需要建立完善的数据治理机制,确保数据的合法获取、存储、处理和共享,并符合相关的法律法规和隐私保护要求。
五、大数据在公立医院成本控制中的挑战及应对
尽管大数据在公立医院成本控制中的应用具有诸多潜力和优势,但仍然存在一些未解决的问题和挑战。
(一)数据的标准化和互操作性有待提升
在公立医院成本控制中,大数据的应用面临着数据标准化和互操作性的问题,这两个方面对实现数据的有效整合和利用至关重要。由于医疗数据的来源多样化,数据的格式和结构可能存在差异,会影响数据整合和分析,导致数据不一致和不可比。公立医院需要致力于建立统一的数据标准和互操作性规范,以确保不同系统和数据源之间的数据交换和集成的顺畅进行。同时,采用统一的数据集成平台或中间件,实现不同系统之间的数据交互和共享。此外,与相关部门和系统提前进行沟通和合作,制定数据整合的接口和协议,也是提高数据标准化和互操作性的重要举措。
(二)数据安全和隐私保护有待加强
公立医院的数据涉及大量的患者数据和医疗信息,包含着患者的个人信息和隐私,关系到患者的个人隐私权等切身利益,确保这些数据的安全性和隐私保护至关重要。因此,公立医院必须采取适当的安全措施来保护数据的机密性和完整性,确保数据在收集、传输、存储和处理过程中的安全。这可能涉及采用加密技术保护数据传输,需要制定严格的访问控制措施,限制只有授权人员才能访问敏感数据,并确保所有数据的收集、存储和传输都符合相关的法律法规和行业标准。
(三)需提升和培训人员技能
要想充分发挥大数据的潜力,公立医院工作人员需要具备大数据基础知识和数据分析能力,同时关注数据安全和隐私保护,熟悉大数据工具和平台,能够与临床团队合作,持续学习和更新技能。例如,信息技术人员需要具备数据分析能力,包括掌握数据挖掘、数据清洗、数据可视化等技术,能够从大量的医疗数据中提取有价值的信息。
公立医院应加强信息人才队伍建设,对信息部门的技术人员进行培训,确保其具备必要技能和知识,为医院信息管理提供优良的技术支持和服务,以适应快速发展的医疗信息技术环境。医院还应适当培训医务人员和管理人员,使他们具备基本的数据分析和解读的能力。
(四)完善政策和监管环境
政府可颁布严格的数据隐私法规,要求医院在使用大数据时保护患者的隐私和个人信息。这种合规要求可能会对医院的数据收集、存储和分析带来一定的限制,从而影响医院在成本控制方面使用大数据的范围和深度。医院在使用大数据技术时,需要密切关注相关政策和规定,并确保自身的大数据应用符合法规要求,以最大限度地发挥大数据在成本控制中的优势。同时,政府和相关机构需要出台支持大数据应用的政策和法规,并提供相关的支持和指导,以推动公立医院在成本控制方面的创新实践。
(五)推行实现全成本核算
目前,公立医院全成本核算框架尚未全面建立。诸多公立医院目前只开展了科室成本核算,未开展病种成本核算及项目成本核算。科室成本核算数据质量和数据分析应用能力还需提高。成本核算不能适应医保支付方式改革、满足现代医院精细化管理及高质量发展的要求。医院成本核算的顺利进行需要信息系统的大力支持,目前的信息系统难以实现按需求提取数据,成本核算工作的主要内容是数据的核对整理而非数据的分析。这也对大数据在公立医院成本核算和控制方面发挥作用提出了更高的要求[3]。
六、结语
当下,大数据在公立医院成本控制中的应用研究已经取得了显著的进展。然而,在应用大数据时,公立医院也面临着数据隐私和安全、数据质量和一致性、数据分析和政策支持等挑战。为了克服这些困难,公立医院需要加强数据隐私保护和合规管理,提高数据质量和一致性,建立专业的数据分析与决策支持体系。未来,随着技术的不断进步和医疗环境的变化,大数据在公立医院成本控制中的应用将进一步发展和完善,可为医院提供更多有效的成本控制手段和策略。公立医院管理者应密切关注大数据技术的发展,并积极探索和应用大数据在成本控制中的创新方法和实践,以提高医院的经济效益和医疗质量,为患者提供更好的医疗服务。