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互联网+医院信息统计工作的现状与对策

2020-03-05杨业春贺嘉嘉

中国医院统计 2020年5期
关键词:统计人员标准医院

杨业春 贺嘉嘉 胡 伟

广州中医药大学第一附属医院网络数据信息科,510405 广东 广州

以数据库为基石的大数据处理框架的诞生,标志着大数据时代的开始[1]。大数据处理框架凭借本身的优势被逐步运用并流行起来,2016年,国务院办公厅在《国务院办公厅关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》中明确指出,健康医疗大数据是国家重要的基础性战略资源。在互联网+的信息化时代,卫生行政部门通过网络平台收集统计数据信息,并运用到卫生决策和管理的各个层面,统计监督和统计决策功能已不再是“纸上谈兵”。目前,广东省二级以上医疗机构的关键监测指标和基于病案首页产生的DRG综合评价指标已经参与到“高水平医院”“登峰医院”“公立医院绩效考核”等卫生行政管理工作和决策当中[2]。随着“按病种分值付费”“按DRGs付费”如火如荼的研究和开展,统计数据在医院生存和发展中占据着举足轻重的位置。大数据时代让统计人员面临着巨大的挑战,同时也是医院统计发展的重要契机。

1 医院统计工作中的不足

1.1 专业技术人才短缺且重视不足

王艳秋等对吉林省2014年全省信息统计人员的调查结果显示:全省69家县(区)级以上卫生行政部门及232家二级及以上医院中从事统计工作的只有382人,机构平均统计工作人数为1.27人;其中兼职人员154人(40.31%),专职人员228人(占59.69%);统计类专业的仅有68人,占专职统计工作人员的29.82%[3]。2016年的相关调查显示,全国约有37%左右的三甲医院设置了独立的统计科(一级科室),而绝大多数统计部门是挂靠信息科或者病案科[4]。三级医疗机构中,800张床以下,统计人员均数为2.3人、800~1 500张床位统计人员均数为3.1人、1 500张床位以上的统计人员均数为4.6人,与《全国卫生统计工作制度》的规定相差甚远(300~500床配3~4人、500~800床配4~5人、800床以上配5人以上)[5]。统计工作人员往往由临床转岗而来,相关的专业知识和技能欠缺。可见医院统计人才队伍建设任重而道远。尤其在互联网+的大数据时代,对数据的运用已经达到前所未有的深度和广度,统计研究对象已经从单纯的数值型数据,扩展到文本型数据,甚至是声音及图片等多媒体数据,对统计工作人员综合素质有了新的要求,例如掌握不同类型数据的清洗及预处理、数据分析策略、数据可视化展示、程序编写技术、术语编码等,都是必备的基础技能。网络数据时代需要具备统计、信息、医学、情报、管理等综合素质的复合型人才[6]。然而目前大部分医院统计部门的功能定位仍处在收集数据、制作报表的阶段,对于数据的展示和应用、数据挖掘和分析并以此为基础参与医院管理和决策较少。这也是造成医院管理和决策者对数据运用的频率不高和程度不深的原因,同时将统计部门长期置于边缘科室的境地。

互联网信息技术本身的发展日新月异,在网络信息时代统计工作与信息化已密不可分,融为一体。然而无论是统计人才队伍还是信息系统的建设和运营维护都需要大量的投入。但是,目前超过80%以上医疗机构的信息化建设资金和运营维护经费以自筹为主。霍添琪等对广东省东部地区45家医院的抽样调查结果显示,2013—2018年间,当地年信息化投入仅占年均收入的0.54%,省部级医院也只有0.92%;从信息系统建设的角度,仅有25家(55.56%)医院建设了医疗统计系统、19家(42.22%)建设了综合查询与分析系统[7]。医院统计部门的发展相对滞后于信息技术本身的更新速度。即使医院决策者已经看到信息化手段对医院经营模式的巨大冲击,优先考虑发展和优化业务流程,争取效果效益最大化也无可厚非。高素质人才缺乏,信息技术更新滞后,又进一步导致数据收集滞后及数据展示和分析流于表面,缺乏深度,无法发挥其“辅助管理和辅助决策”的效用,从而使统计部门的工作更加被动,形成“恶性循环”。

1.2 缺乏统一标准及动态维护机制

2016年国家卫健委出版了《卫生和计划生育统计调查制度》,里面规范了部分统计分类标准。但在实际工作中涉及到的统计标准已经远远超过这个范围,尤其中医药类的统计标准和规范。有些标准有很多版本,但没有统一执行,如疾病ICD码,除国标版外还有临床2.0版等;有些标准如微创手术目录和介入手术目录等,目前仅在绩效考核项目中运用,没有形成统一标准;有些目录定义粗略简单,如中医医疗技术项目,还需要统计人员联合财务人员、临床专家、工程师开展信息转换才能提取数据;有些标准实际操作性不强,如手术并发症目录,纳入和排除病例非常繁琐;部分网络直报统计指标口径解释不清晰,如“参加政府主办的岗位培训人数”中“政府”的具体范围、“CT人次”按部位计算还是按人次计算等。同时,统计标准随着人们的认识水平和社会发展而动态变化,在广东省对统一的疾病ICD码和手术码已经形成了专家库,并进行动态更新,然而其他的统计标准的动态维护机制尚有待建设。

在医院层面,统计标准和统计口径不一致的情况更为明显。这些系统通常是随着医院的发展需求逐步建设的,源于不同的厂家,基于不同技术,字段编码、分类标准和统计口径也各不相同,系统之间缺乏统一的信息交换标准。如收费系统内对付费方式分类为“居民医保”“职工医保”“生育保险”“工伤保险”等;而病案统计系统则分类为“职工医保”“居民医保”“新农合”等。又如,对“门诊人次”的统计口径,有按“实际就诊人次”统计,有按“挂号人次”统计,指标结果在医院不同部门之间不一致甚至冲突。因此大量医院信息数据以“孤岛”的形式存在[8],如同盲人摸象,统计工作人员无从下手,只能知其然,而不能知其所以然,数据无法对实际运营产生经济效益和社会价值。

1.3 内涵外延不足

目前,绝大多数医疗机构的统计部门主要以“病案统计”或“医务统计”的形式存在,归属于医务部门,数据结果大部分基于“病案首页”;涉及人力、财务、设备和临床等的数据信息不多,数据密度不够细致;而少量涉及人财物的数据,统计部门本身无法获得第一手资料,对数据的统计口径也无从知晓,导致数据不准、数据不全。在这种情况下,统计数据挖掘工作非常被动。此外,患者的信息涉及病案首页系统、电子病历系统、临床医嘱系统、检验检查系统等,包含了海量的健康及诊疗信息,是研究疾病和健康的基础数据库。然而长期以来,除外数据互联互通的原因,医院统计工作外延不宽也导致了这些宝库被束之高阁。在医院面临学科建设、诊疗能力和科研水平并驾齐驱的时代趋势下,科学研究将从以往的学院主导向医院作为大型临床研究中心转换,在此过程中,统计工作者面临着更新观念,更新知识,更新技能,积极参与医院科学研究的巨大挑战。

2 医院信息统计发展的对策

2.1 引进医院数据集成平台,开展综合统计

医院统计数据中心的功能定位,应当转换为数据采集分析运用的兼备技术和管理职能的科室。其功能之一是作为技术部门理解医院管理者、临床一线人员的数据统计需求,通过数据分析为医院管理及临床决策提供数据分析与利用的技术支持。功能之二是基于人们健康与疾病的海量信息,为开展临床诊疗、疾病预防等科学研究提供技术支持和方法学指导。

医院信息系统较多,彼此之间形成信息孤岛,数据利用率低,缺乏信息交换共享平台,无法互联互通。可以通过接口建设的方式打通数据高速公路,但随着新增业务系统的增加和系统升级更新,各系统之间接口建设的压力非常大,牵一发而动全身[9]。可以通过搭建统一的医院数据服务网络平台,将医院各系统的数据输送到网络平台进行交互共享,除满足常规数据上报外,拓展医院运营管理、科学决策、临床诊疗、医学科研、患者服务、区域卫生数据共享等服务外衍,提高服务效率[10]。

2.2 统一数据标准和统计口径,建立动态维护机制

网络数据集成平台的建设运行,医院管理决策的数据支撑,都建立在准确的数据采集来源、规范的数据标准和统一的统计口径上。在医院内部,有必要组建数据统计标准的专家委员会,包含信息工程师、统计专业人员、临床专家和医院管理人员等。专家委员会负责根据各级卫生行政部门等相关部门的标准文件,根据医院的实际情况制定相应的统计数据标准,包括数据采集节点、采集路径、分类标准、统计口径、算法设计、专有名词解释等。同时,根据相关政策和文件规定,定期调整和更新医院统计标准。

要实现区域统计数据的统一互认,则需要从国家或省级的层面建立统一的数据标准以及动态维护机制。规范统计标准和统计口径的具体定义和使用,包括数据来源标准、数据收集依据、行业术语统一代码、字段分类标准等;汇总和编写统计工作手册,并通过科学便捷的渠道发布给每一位医院统计工作者。

2.3 提高专业素质,推进统计深广度发展

在人工智能时代,医院统计工作者的角色定位一定要转换为“数据挖掘者”,为医院的管理决策提供参谋,为医学科研提供方法学指导。多元化的时代为我们提供了多种学习方式和学习内容,但更重要的是如何在工作实践中将知识技能融会贯通,运用到实际工作中,产生实际效用。时势已经不允许我们再墨守成规,闭门造车,我们必须关注卫生行政部门医改动向,关注医院管理部门的执政方向,紧跟医院领航者的步伐,积极参与到医院运营管理当中。例如,可以结合人财物的全面数据,开展基于DRG病组的成本核算等精细化管理;基于DRG开展医师个人临床综合能力的绩效考核评价,以评促管,以评促改;充分发挥统计智慧,深化统计工作内涵。

同时,医院数据仓库中包含了海量的疾病及诊疗信息,是医疗卫生科学研究的总仓库。在国家倡导和大力推进医联体建设的大好形势下,大型综合医院和基层医疗机构形成全新的区域医疗体系。作为数据中心的任务之一,统计人员要积极参与疾病与健康的科学研究,与临床专家共同努力,一方面对疾病的病因、治疗方案优劣、预后、预防等进行研究;另一方面,要将研究结果与区域健康监测数据结合起来,通过建立数据模型等方式,对疾病高危人群进行预测,对某些潜在病例进行早期干预或将疾病的检出时间提前,实现“治未病”的健康目标,提高和体现医疗机构的经济效益和社会价值。

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