主动拥抱大数据，掌握“新医疗”核心竞争力！
自2008年大数据概念被提出后，近几年，国家不断加强对大数据产业发展的重视。随着大数据技术应用价值不断地被挖掘，包括金融、电信、制造、教育、医疗、军事、电子商务、政府等在内越来越多的行业都在应用大数据助推行业的数字化转型和发展。2016年6月，国家出台了第一个行业大数据应用发展指导意见《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》，这无疑表明了国家对于促进和规范健康医疗大数据应用发展寄予极大的重视和期望。
因此，大数据技术在医疗领域的垂直应用和项目管理，越来越引起人们的重视。大数据的快速增长已经超出了传统的信息处理能力，医疗大数据需要不断地引入新技术、新概念，提升对运行数据的分级管理和分析能力，为管理者和临床医务人员做出准确的工作决策提供依据。
永洪科技已为多家医疗企业提供了大数据分析的技术支持和策略咨询服务，成功帮助医疗行业提高生产力，增强竞争力。临夏州中医医院，就是其中一家。
项目名称
临夏州中医医院数据化运营实施解决方案
项目背景
临夏回族自治州中医医院始建于1986年，是一所集医疗、教学、预防保健、康复为一体的综合性二级甲等中医医院，是临夏州卫校临床实习医院，也是临夏地区各类医保、新农合定点医疗机构。2011年9月，挂牌为甘肃省中医院临夏分院。服务范围除本州外，还有甘南藏族自治州、青海省、四川省等周边地区，中医医疗辐射面达13万平方公里，约250万人口。骨伤科和针灸科是州级重点中医药专科，与中医护理（针灸科）被列为省级中医药重点专科建设单位。
为更好地向当地人民群众提供医疗服务，提升管理水平，进行精细化运营，临夏州中医医院计划通过大数据分析平台，充分挖掘医院数据价值，为从医院管理层到一线医务人员提供精准的业务状况监控和决策支持建议。
业务需求
临夏州中医医院的信息化系统产生大量的系统运行数据，充分利用这些数据进行分析并提炼出价值，从而指导医院整体运营、财务管理、人员管理等方面的具体业务和管理工作，使医院的整体管理水平有质的提高，使医院整体的运营效率和运营质量都得到大幅度提升。从诸多系统中提炼出数据的价值，从而指导业务迅速发展是当前的主要需求。同时，也有数据可视化的需求。
分析报表分析报表主要满足临夏州中医医院中基层用户及部分高管用户的日常分析需求，分析报表需要满足以下功能：1. 按分析维度、分析重点，清晰呈现统计分析数据2. 查询功能灵活、便捷3. 数据支持多种格式的导出4. 支持下钻、跳转、排序等功能
敏捷数据分析对于临时性、未能完全固化的数据分析需求，敏捷报表能快速的实现用户数据统计与分析的需求。
建设目标
分阶段建立一套标准化、自动化、智能化的内外部数据分析体系，为临夏州中医医院高层用户提供数字化的决策支持及日常经营风险预警，同时也能满足多领域的中基层用户日常数据统计与分析的需求。简化报表体系，聚焦关键问题及风险，让管理人员从数据处理角色逐渐转变为数据分析角色。
分析体系标准化搭建标准化的分析体系，包括指标体系及报表体系，统一分析口径及计算逻辑，减少冗余报表输出，围绕医院经营目标聚集分析。
报告输出自动化T+1分析数据，从源系统数据抽取、逻辑运算到分析数据输出及推送，全流程自动化完成，提高数据输出的时效性，同时避免手工处理的人为错误。
数据综合分析在了解医院的经营现状的前提下，有针对性的对核心关注的收入、医疗、财务、人事、资产物流、科研教学及其他模块分阶段的进行综合数据分析，准确评估医院运营状况，定位问题并不断改善。
项目规划
临夏州中医医院的信息化建设可分为三期进行：
第一期搭建数据仓库，对一期信息化系统手术麻醉管理系统、胃病综合管理系统、全成本核算管理系统、绩效管理系统的数据进行清洗、建模、分析、展示，建设院长驾驶仓，使全院的基本运营情况得到清晰的梳理分析，指导决策；
第二期围绕提高医院服务质量为主题，提高以重点科室骨伤科和针灸科为代表的临床科室服务水平，针对医疗总量、医疗效率、医疗质量、患者情况等进行相应的信息化建设及数据分析；
第三期针对临夏州中医医院的发展定位和方向，进一步完善全院临床科室、医技科室、职能科室的信息化建设，并对数据进行分析，进一步提高医院整体的运营质量和效率。
实施方案
平台架构永洪BI通过二次开发对接业务系统的接口，读取各业务系统数据字段，原数据提取至ODS层，将原始数据进行清洗建立指标层和维度层，对原数据进行清洗和建模后，保存到汇总层。通过图表组件对数据进行分析，对数据结果进行可视化展现，并从数据结果中提炼分析出数据化运营结论，指导决策。
物理架构
实施步骤实施过程主要分为以下几个步骤：
实施范围1. 实施范围：项目启动、需求调研、系统部署、系统测试、系统培训；2. 开发服务范围：接口对接、单点登录。
分析模型结合项目规划的三期建设目标，分析模型主要涉及医院营收、财务分析、医疗总量、医院监控、医疗效率、医疗质量、患者情况、病种分析、人力资源、资产物流等模型。
1. 医院营收模型收入分析主要针对医院整体的收入、门诊收入、住院收入、药品收入、特殊单元收入、人均费用、收入结构等方面进行数据分析。
2. 财务分析模型财务分析主要针对运营分析、收入分析、支出分析、成本分析、利润分析、现金流分析、医保分析等方面进行数据分析。
3. 医疗总量模型收入分析主要针对医院整体的收入、门诊收入、住院收入、药品收入、特殊单元收入、人均费用、收入结构等方面进行数据分析。
4. 医院监控模型
5. 医疗效率模型医疗效率主要针对平均住院分析、在院患者床位使用情况、手术人次、投入产出贡献率等方面进行数据分析。
6. 医疗质量模型医疗质量主要针对出入院诊断符合率、抢救成功率、治愈好转率、住院总死亡率、医院感染发生率、手术并发症例次率、出院30天内重返住院率等方面进行数据分析。
7. 患者情况模型患者情况分析主要针对门诊各类病患人次比例、门诊各类病患收入比例、门诊患者来源分析、住院各类病患人次比例、住院各类病患收入比例、住院患者来源分析等方面进行数据分析。
8. 病种分析模型病种分析主要针对诊治例数、平均住院日、平均费用、费用结构、治疗效果等方面进行数据分析。
9. 医保分析模型医保分析主要针对医保、非医保数据进行数据分析。
10. 人力资源模型人力资源分析主要针对岗位、人员结构、学历学位、专技职务、绩效、薪酬等方面进行数据分析。
11. 资产物流模型资产物流分析主要针对器械物资出入库、医疗物资出入库、入库出库对比、科室物资分析、设备折旧等方面进行数据分析。
永洪科技医疗行业DEMO示例
结语
随着“互联网+医疗健康”的迅速发展，健康医疗大数据的应用也日益广泛。除了满足个人的健康需求外，大数据也培育出新业态、创造了新价值，成为保障全周期、全方位健康的重要突破口。然而，目前大数据技术在医疗领域大规模应用的条件还未完全成熟，但我们相信随着高速网络、云计算中心等基础设施的日趋完善和大数据技术的不断发展，远程及移动医疗技术的结合，区域化医疗平台的建立，大数据技术在医疗领域发展的趋势必将越来越深入、越来越广泛。
在此阶段，永洪科技愿助力医疗大数据应用更进一步，创造更多价值，推动行业健康发展！来源：永洪科技
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