朱福英，杨秀芝

(福州大学 物理与信息工程学院，福建 福州 350116)



商业智能在区域公立医院绩效管理系统中的应用

朱福英，杨秀芝

(福州大学 物理与信息工程学院，福建 福州 350116)

研究应用商业智能(Business Intelligence，BI)技术，进行区域数据中心的构建、系统架构、多维数据模型及绩效分析展现设计，实现商业智能技术应用到区域公立医院绩效管理系统中。该系统操作便捷、界面友好，具有强大的扩展性，用商业智能技术进行绩效分析，分析更加综合、更加深入，充分利用宝贵数据，明显提高卫生管理机构对公立医院的管理水平。

商业智能；BI；区域；公立医院；绩效管理

0 引言

虽然国家政策不断提出强化公立医院公益性和加强政府监管，但仍然存在卫生资源布局结构不合理、政府对卫生资源配置的宏观管理能力不强、区域卫生规划实施过程中存在权威性与约束性不足、科学性与前瞻性不够等问题[1]，这些问题从一定程度上导致了“看病难、看病贵”的问题。2015年5月国家卫计委[2]强调，要加强绩效考核和评估。各地按照国家制定的城市和县级公立医院综合改革效果评价实施方案和指标体系，强化对公立医院改革效果的考核评估，并将公立医院改革工作纳入试点城市和县级人民政府绩效考核内容。

同时随着信息化技术的不断发展，为提高医疗卫生服务效率提供了条件，医疗管理模式正往数字化、智能化、精细化方面发展。因此，为有效解决上述医疗卫生服务体系存在的问题，建立一套全面、可操作性强的公益性为核心的科学合理的区域公立医院绩效管理系统是目前迫切需要解决的问题，是政府解决对公立医院进行绩效管理、监管困境的客观选择[3]。

商业智能(Business Intelligence, BI)广泛应用于金融、零售、电信等行业，它融合先进信息技术与创新管理理念，集成企业内外的数据，对数据进行加工、管理和分析，目的是使企业各级决策者获得知识并提高洞察力，做出对企业更有利的决策、实施更有效的管理措施[4]。近年来，商业智能技术日趋成熟，越来越多的企业者意识到需要商务智能保持和提升竞争力。国外已经很多成功实施商务智能的案例。我国的商务智能处于导入期，商务智能应用程度和实际效果都与国外企业有很大差距[5]。本文对商业智能技术在区域公立医院绩效管理系统中的应用进行了研究实践。

1 系统的设计与架构的建立

1.1 系统方案设计

本系统利用Web技术、数据仓库技术(Extract-Transform-Load, ETL)、数据挖据、联机分析处理等技术，实现对区域公立医院绩效管理系统的方案设计。首先从各公立医院的业务信息系统中提取相关数据，将区域原本分散的卫生信息资源，通过资源整合，重新组织和分类存储[6]，构建一个有机整体的数据中心，同时保证网络安全、定时高效提取，并对这些数据进行规范化、标准化清洗转换、汇总等操作，再借助商业智能分析技术对绩效指标，包括社会效益、服务提供、综合管理、可持续发展等方面进行全面分析和深层次挖掘，并实现医院用户在线直报和查询绩效成绩，管理员灵活建立医院绩效指标体系的基础上，为区域卫生决策者提供区域公立医院绩效分析情况及相关决策支持。

1.2 系统架构

从五个层面对系统架构进行设计，如图1所示。

图1 系统设计架构图

第一层是数据获取与存储层。将区域内公立医院各项业务系统，如HIS、LIS、人力资源管理系统、物资耗材系统等的信息数据推送至各自医院的前置机，首先将源数据无损地定时提取到数据仓库中，再经过统一的数据交换格式对数据进行清洗、转换(ETL)并加载到数据中心中，目的是将各医院分散、零乱、不规范的数据进行整合，为绩效管理提供分析依据。该层还包括对标准字典库的管理。

第二层是分析与配置管理知识库。根据管理业务需求，参考国卫人发[2015]94号《公立医院绩效评价指标体系(试行)》及《榕卫医[2016]79号福州市卫生和计划生育委员会关于做好市属公立医院绩效管理监测试点工作的通知》，从社会效益、服务提供、综合管理、可持续发展五个方面进行分析，将公众满意度、公益性任务、医院经济运营情况、高层次人才建设、学科发展等几百项指标都设置到指标库中。比如院内感染发生率及报告率、医疗事故发生次数、护理不良事件上报及整改率等指标，强调对公立医院的医疗服务质量及安全方面的实时监控，并及时提出预警或改进意见。

第三层是BI分析与展示层。绩效指标分析采用甲骨文公司的Oracle商业智能平台企业版(Oracle Business Intelligence Enterprise Edition, OBIEE)分析工具，它是一个全面的商务智能平台，提供一系列全面功能——包括交互式信息仪表板、即席查询、联机分析处理技术(OLAP)、通知和报警、企业和财务报表编制、积分卡和战略管理、业务流程调用、搜索和协作、移动应用、集成的系统管理等。充分利用BI分析工具，对绩效指标进行分析，以多样的方式展示绩效结果。利用联机分析处理技术对区域、医院等多层次数据进行钻取，实现多层级、多维度的深层次复杂分析，以直观形象的各种图形方式，满足用户快速从纷繁复杂海量数据中获取有效的知识。同时，借助数据挖掘技术，采用模式匹配等挖掘算法分析数据间的联系，提高数据分析的准确性和有效性[7]。

第四层是访问接入层。绩效管理系统主要是用于查询分析、获取知识及简单数据录入，无需处理复杂的事务，所以系统采用B/S(Browser/Server) 三层体系结构[8]，可以大大简化客户端载荷，减轻系统维护与升级的成本和工作量。

2 商业智能在区域公立医院绩效管理中的应用

绩效管理不单单是进行考评，重要的是为管理者提供分析数据[9]。BI分析是实现即席查询、多维钻取、智能化分析、支持决策的关键，其中，联机分析是基于多维数据库和多维分析的一类技术，是专门用于支持复杂的决策分析、信息管理和业务管理人员决策活动的一种决策分析工具[10]，它具有很好的数据聚合与多维组织机制[11]，通过组织和汇总数据而为高效分析查询创建多维数据集，可以让管理者对海量数据进行轻松高效的查询分析。进而，管理者又能够通过调整考评方案，解决区域及各公立医院不同阶段存在的问题及矛盾，从真正意义上实现通过绩效来加强对区域公立医院的管理水平。

管理系统的绩效分析模块采用OBIEE的多维数据模型，可以提高数据访问的效率，实现对大量数据进行快速查询和多角度展示，由此得出有利于管理决策的信息和知识[12]。构建多维数据模型即建立BIEE的Repository，它相当于BIEE的元数据层，包含了数据源的定义、多维数据模型和业务展现层的定义。

物理层保存了对各个数据源的描述，其中包括数据源类型、连接方式及数据库的表名、主键、字段名、字段类型等基本信息。基于绩效分析的需求分析，并结合多维数据模型的特点和规则，设计出符合绩效分析根本需求的多维数据模型。OBIEE的展层面向数据分析人员，建立一个主题区域，用户即可在前段展示工具中看到展示层中的定义。

利用BI管理工具创建好业务主题后，采用BIEE前台报表工具BI Answers创建展示图表等。其中构建图表分析过程中采用管理统计分析方法，比如比较法：横向比较，统计描述；纵向比较：增长率分析、时间序列分析；标准比较；多指标/多因素分析方法：相关、预测分析；综合评价法：质量控制与评价。

绩效分析实现对区域、医院及其各单指标进行分析，实现多角度、多层次分析目的，具体划分为区域绩效总览、医院绩效总览、区域绩效指标总览、区域单指标分析、医院单指标分析和绩效报表六大模块。

利用商业智能分析，对分析数据设计维度，制定科学的访问路径，在时间上，建立时间维度，如从年->半年->季度->月份的分析路径，循序渐进，逐层深入挖掘，在管理层面，从区域到医院，实现自顶向下的挖掘路径。同时，应用商业智能，很容易实现区域绩效指标的同比、环比、纵比、横比等分析。如图2所示，在区域绩效总览展示项，主要通过以一段叙述方式进行统计描述区域得分情况、参评医院数量、平均分、最高最低分及不同成绩段的医院数量对比情况，并辅以仪表盘、性能评估图与饼图突出效果。同时通过表格、折线图、雷达图等多样方式的对比展示，管理人员对区域内的总体情况把握便一目了然。

图2 区域绩效总览(部分展示)

图4 医院绩效总览之数据透视图(部分展示)

如果需要具体了解每家医院的绩效及关键绩效指标情况，可以通过选择医院以链接跳转(下钻)方式或者直接选择页签“医院绩效总览”查看。如图3所示，通过选中需要了解的医院、年份，从而可以对该院绩效情况进一步了解，包括得分、排名、评级及各关键指标得分情况等。而接下来以表格形式展示哪些指标得分较低，从而分析低分原因，逐一下钻，最终明确低分根源，从而得以重视并采取措施。其中，以雷达图的方式显示指定医院各个指标的完成情况，能快速发现医院考评中的短板指标与差距水平(这里将指标得分换算为百分比，从而各个指标有统一的比较标准)。

图3 医院绩效总览(部分展示)

OBIEE具有钻取功能，利用维度关系，沿着自上而下的方向，获取更加详细的数据。在医院绩效分析中，利用数据透视图提供医院详细的考评体系中各个指标完成情况，如图4所示，可通过点击指标名称跳转到“医院单指标”展示页面，比如为进一步了解该院的院内感染发生率指标具体情况，通过“院内感染发生率指标”名称，查看该院的院内感染发生情况，进而把握易发生院内感染的高峰期，从而加强干预。

3 结论

通过利用数据集成、联机分析处理和数据挖掘等技术，充分利用医疗信息资源，实现对区域内公立医院绩效考评指标的有效分析与监测，为卫计委提供科学、智能的社会服务效益、医院运营管理、人才培养、医疗质量等方面的管控，提供了实行院长目标年薪制的科学有力依据，有助于卫计委做好对公立医院的成本管控、对疾病预警、药品管理、医保决策等卫生政策的制定与落实，有利于合理配置资源，加强对公立医院的行政监管。同时也可以逐步延伸到单病种控费、合理用药管理等方面进行分析挖掘。

[1] 国务院办公厅.全国医疗卫生服务体系规划纲要(2015-2020年)[EB/OL].(2015-03-30)[2016-12-19]http://www.gov.cn/zhengce/content/2015-03/30/content_9560.htm.

[2] 国务院办公厅.深化医药卫生体制改革2014年工作总结和2015年重点工作任务[EB/OL].(2015-04-26)[2016-12-19]http://www.gov.cn/zhengce/content/2015-05/09/content_9716.htm.

[3] 郑见立.公立医院绩效考核指标体系及评价系统设计[D].武汉：华中科技大学,2012.

[4] CHAUDHURI S, DAYAL U, NARASAYYA V. An overview of business intelligence technology[J].Communications of the ACM, 2011(8):88-98.

[5] 赵英杰.基于商业智能技术的决策支持系统设计与开发[D].北京：北京工业大学,2012.

[6] 李恒武，高勇，陈庶民.多校区信息资源共享的实践与探索[J].微型机与应用，2016，35(15):96-97,100.

[7] 王觅也,黄勇,毕永东,等.商业智能系统的应用[J].医疗卫生装备,2012,33(1):82-84.

[8] 陈娟，李元，李万国.基于B/S模式的嵌入式系统测试方法与实现[J].电子技术应用，2016，42(2):50-52，56.

[9] 张宇，张诚.基于ORACLE BIEE的商业智能系统建设[J].知识经济,2011(14):104,110.

[10] 周学思.传染病监测数据仓库的设计与实现[D].北京：中国人民解放军军事医学科学院,2014.

[11] 何红燕，毛春，张继勤,等.运用关键业绩指标法构建护士绩效考核体系[J].中国卫生质量管理，2010,17(4):72-74.

[12] 周立柱.多维与度量数据结构基础[M].北京：清华大学出版社,2011.

An application of business intelligence inregional public hospitals performance management system

Zhu Fuying, Yang Xiuzhi

(College of Physics and Information Engineering, Fuzhou University, Fuzhou 350116, China)

This paper studied the application of the business intelligence technology, built the regional data center, designed the system architecture, multidimensional data model, and performance analysis display, realized the application of business intelligence technology in the regional public hospitals performance management system. This system is convenient to operate and has friendly interface and powerful scalability. Using the business intelligence technology makes the statistics and analysis of the performance more comprehensive and more in-depth. Making full use of the valuable data obviously improves the intelligent management level of health authorities on public hospitals.

business intelligence; BI; region; public hospitals; performance management

TP274

A

10.19358/j.issn.1674- 7720.2017.12.028

朱福英，杨秀芝.商业智能在区域公立医院绩效管理系统中的应用[J].微型机与应用，2017,36(12)：94-97.

2016-12-19)

朱福英(1991-)，女，硕士研究生，主要研究方向：通信系统、数据分析、商业智能。

杨秀芝(1963-)，女，学士，教授，硕士生导师，主要研究方向：图像处理、数字电视技术。