大数据时代下医院统计工作的思路分析

2023-09-11李霞

环渤海经济瞭望 2023年7期

李霞

一、前言

大数据带来了许多新的机遇，但同时也带来了一些挑战，特别是在数据的处理和解析方面。医院作为卫生保健系统的重要组成部分，每天都会产生大量的数据。这些数据包括病人的健康信息、疾病发生的频率、疾病的治疗效果，以及医疗设备的使用情况等等。然而，如何有效地管理和利用这些数据，以提高医疗服务的质量和效率，是一个尚未解决的问题[1]。目前，医院统计工作还存在一些问题，如数据的收集不全面、处理不精确、分析不深入、利用不得当等，严重影响了医院的决策制定和业务运营。本研究分析大数据时代医院统计工作的现状和问题，探索有效的解决思路和方法。希望能够为医院统计工作的改进提供理论支持和实践指导，推动医院统计工作的科学发展，提高医院的运营效率和服务质量，最终实现医院的可持续发展。

二、大数据时代下医院统计工作的特点与挑战

（一）数据获取与整合的复杂性

数据获取与整合的复杂性在大数据时代带来了许多挑战和特点。首先，医院需要从多个参与方获取数据。这包括患者的个人信息、病历数据、诊断结果等，保险公司的索赔数据和支付信息，以及医疗设备供应商的生产数据和维护记录等。每个参与方都有自己的系统和数据存储方式，这就需要医院用不同的方式去获取这些数据，而这些不同的方式和格式会给数据获取带来复杂性。

其次，不同数据源可能采集的是不同的数据格式。有的数据可能是结构化数据，如数据库中的表格或者Excel 文件，有的数据可能是半结构化的，如日志文件或者XML 格式的数据，还有的数据可能是非结构化的，如医疗记录中的文字描述或者影像资料。不同数据格式的处理要求不同的处理方式和工具，对统计工作提出了更高的要求。

（二）数据保密性和隐私保护的要求

数据保密性和隐私保护成为医院统计工作中不可忽视的要求。首先，医院处理和存储的数据涉及患者的个人信息，如姓名、身份证号码、联系方式等，以及与患者健康和病情相关的敏感数据，如病历、诊断结果、检查报告等。这些数据具有高度的保密性，医院需要确保这些数据不被未授权的人员访问和使用。

其次，医院还需要考虑数据共享和合规性的问题。在某些情况下，医院可能需要与其他机构或合作伙伴共享数据，以进行更全面和深入的统计分析。然而，在数据共享过程中，医院需要确保数据的安全性和隐私保护，并遵守相关法律和道德要求。医院需要与共享方签订合同或协议，明确数据的使用目的、范围和期限，并限制共享方对数据的进一步处理和传播[2]。

（三）竞争压力与经济效益的要求

竞争压力和经济效益是医院统计工作中必须考虑的重要因素。首先，医院在大数据时代下面临着竞争加剧的压力。医疗市场竞争激烈，患者更加注重医疗质量、服务和效率。为了在市场上保持竞争力，医院需要通过统计工作对自身的运营情况进行深入分析，了解患者需求和市场趋势。统计工作可以帮助医院评估患者的偏好和满意度，了解竞争对手的优势和劣势，以制定相应的策略来提高竞争力。

其次，统计工作需要关注经济效益。统计工作的目的之一是帮助医院提高效率和质量，控制成本。通过统计分析，医院可以了解资源的分配情况，优化医疗流程，减少资源浪费和冗余。统计工作还可以帮助医院评估投资和决策的效果，及时调整和优化经营策略。通过统计工作的有效实施，医院可以提高医疗服务的效率和质量，降低成本，实现经济效益的提升。

（四）决策支持与政策制定的需求

在大数据时代，医院管理层需要根据市场需求和竞争情况做出战略决策，同时，需要遵守相关政策和规定。统计工作扮演着重要的角色，为医院管理层提供决策和政策制定的依据。统计数据的准确性、全面性和及时性对于决策和政策制定具有重要影响，需要统计工作人员具备数据分析和解读的能力[3]。

三、大数据时代下医院统计工作的思路分析

（一）数据收集与管理

在大数据时代，医院统计工作的一个关键环节是数据收集与管理。这个过程涉及如何有效地收集数据，以及如何对这些数据进行质量控制和管理。

在医院环境中，数据收集的途径可以多样化。首先，医疗健康数据主要来源于医生、护士和其他医疗人员的日常工作记录，可以通过电子病历系统或者其他数据采集工具进行收集。其次，患者满意度调查、服务质量评估等问卷调查也是重要的数据来源。此外，医疗保险和支付数据可以从相关的金融和保险机构获取。更进一步，公共卫生数据和疾病监控数据则可以从公共卫生部门或者疾病控制中心获得。在数据收集方法上，现代化的信息技术已经极大地改变了医疗行业的数据收集方式。例如，远程医疗和移动健康应用的普及使得数据收集更加实时和精准。人工智能和机器学习技术也为大规模的数据分析和解读提供了可能。

数据管理是确保数据质量和数据安全的关键环节。在医疗行业中，需要遵守一系列的法规和标准，例如HIPAA（美国健康保险可移植性和责任法案）等，来保护患者数据的隐私和安全[4]。数据质量控制也是数据管理的重要部分。这包括数据清洗、数据验证以及数据完整性检查等步骤。只有通过这些步骤，才能确保数据的准确性和可靠性，从而提高数据分析的质量。

（二）数据分析与应用

在大数据时代，医院统计工作的核心部分是数据分析与应用。这包括两个主要的步骤：统计指标的选择与计算，以及数据分析工具与技术的运用。

首先，统计指标的选择与计算。医院统计工作的首要任务是确定合适的统计指标。这些指标应能够全面反映医院的运营状况，如病人就诊人数、重症病人比例、手术成功率、药物使用情况等。在选择指标时，需要考虑其与医院的战略目标的关联性，以及数据的可得性和可靠性。计算这些统计指标是一个技术性的任务，涉及数据收集、整理和处理的各个环节。有时候，这需要特定的方法和算法，例如，使用贝叶斯统计来处理有关患者疾病发展的不确定性信息。

其次，数据分析工具与技术的应用。在数据分析工作中，合适的工具和技术是至关重要的。常见的工具包括SQL 数据库、Excel 电子表格，以及像Python 和R这样的编程语言和统计软件。这些工具可以帮助医院统计人员有效地处理大量数据，进行统计分析，以及生成易于理解的报告和图表。在医院环境中，数据分析的技术也变得越来越复杂[5]。例如，机器学习和人工智能已经在诸如预测患者疾病风险、优化药物使用等方面发挥了重要作用。这需要统计人员不仅熟悉传统的统计方法，还需要掌握这些新的技术。

（三）可视化与报告

在大数据时代，医院统计工作的核心之一是数据可视化和报告。这不仅涉及如何收集、处理和分析数据，更重要的是如何将数据以有效、直观的方式呈现出来，为决策者提供信息支持。

首先，明确数据可视化的重要性与方法。数据可视化是一种将抽象的统计数字转化为具有直观感受的图像的方法，有助于我们更好地理解数据背后的含义。这在医院统计工作中尤为重要，因为医疗数据通常复杂且难以理解。有效的数据可视化可以帮助医院管理者快速理解数据的关键信息，从而做出更好的决策。常用的数据可视化方法包括：折线图、条形图、饼图、热力图等，不同类型的图表适合展示不同的数据关系，如趋势、比例、分布等。

其次，报告与决策支持也是医院统计工作的重要组成部分。报告不仅需要包含详尽的数据分析结果，更需要通过解释和解读，让决策者能够理解数据背后的真实情况，从而做出有根据的决策。在大数据时代，医院不仅需要关注医疗质量，也需要关注经济效益。因此，统计报告需要提供多维度的数据，包括医疗服务质量、患者满意度、医疗成本等，这样决策者才能全面地了解医院运营状况，做出正确的决策。

总的来说，在大数据时代，医院统计工作更需要注重数据可视化与报告，这对于医院决策者来说，不仅可以提供更全面、更深入的数据信息，也有助于提高决策效率，进一步提升医院的运营水平和服务质量。

四、大数据时代下医院统计工作的挑战与应对策略

（一）数据安全与隐私保护

在大数据时代，医院统计工作面临着数据安全与隐私保护的挑战。随着信息技术的快速发展，大量的医疗数据被数字化并存储在电子系统中，这使得数据的安全性成为一个重要问题。同时，医院作为一个信息集散地，涉及大量的个人隐私数据，如患者的个人身份信息、病历、检查结果等，数据的泄露将严重侵犯患者的隐私权，导致信任危机。因此，医院需要采取一系列的原则与措施来确保数据的安全性和隐私保护[6]。

首先，医院应建立完善的数据安全管理制度。这包括制定相关的规章制度和操作流程，明确数据安全的责任和权限，建立相应的职责与监督机制，确保数据安全管理的规范性和有效性。此外，医院还应加强对工作人员的培训，增强其安全意识和技能，以降低内部人为因素对数据安全的影响。

其次，医院需要加强数据的加密和存储保护措施。医院可以利用加密技术对重要的医疗数据进行加密处理，确保在数据传输和存储过程中的安全。此外，医院还可以采用灵活的权限控制机制，限制不同用户对数据的访问权限，确保数据只被授权的人员访问。

此外，医院应与相关的第三方服务商建立合作关系。这些服务商可以提供专业的数据安全服务，如网络安全防护、数据备份与恢复等，帮助医院提高数据的安全性和可靠性。同时，医院还可以与信息技术公司合作，共同开发用于医疗数据的安全存储和传输系统，提供更安全的数据存储和交流环境。

最后，医院应加强对数据安全和隐私保护的监管与合规管理。医院应制定相应的法规和政策，明确数据安全和隐私保护的要求，加大对违规行为的惩罚力度。同时，医院还应定期开展数据安全与隐私保护检查，及时修复和发现潜在的漏洞和风险。

（二）数据质量与可靠性

在大数据时代，医院统计工作面临着数据质量与可靠性的挑战。数据质量问题可能会导致统计结果的不准确和可靠性的降低，给医院的决策和管理带来不利影响。因此，医院需要对数据质量进行监控和改进，以确保统计工作的准确性和可靠性。

首先，数据质量问题可能出现的原因有多种。一方面，医院统计过程中可能存在人为错误。例如，数据采集、录入和处理过程中，人员可能会出现疏忽、错误和误操作。另一方面，系统和技术问题也可能导致数据质量问题。例如，系统漏洞和故障、数据传输和转换错误等都可能对数据质量产生影响。此外，医院内部的流程问题和管理不当也可能对数据质量产生负面影响[7]。

为了改善数据质量，医院可以采取一系列的监控和改进策略。首先，医院应建立数据质量管理制度和流程，明确数据质量的要求和标准，提供相应的培训和指导，增强工作人员的数据质量意识和技能。其次，医院应加强数据采集和录入的控制和监控。医院可以设立专门的数据质量监管部门或委员会，负责对数据采集和录入过程进行监控和审核，及时发现和纠正数据错误和问题。同时，可以利用数据质量管理系统和工具，对数据进行验证和校验，确保数据的准确性和一致性。

此外，医院还应加强数据质量分析和治理。数据质量分析可以帮助医院识别和分析数据质量问题的根本原因，为问题的改进提供依据。医院可以通过数据质量指标和关键绩效指标的监测，识别和跟踪数据质量问题，及时进行数据质量分析和评估。治理方面，医院应建立数据质量管理体系和机制，制定相关政策和规定，明确数据质量改进的责任和权限。同时，医院可以建立数据质量评估和报告机制，向决策者和管理者提供准确、可靠的数据质量信息和改进建议。

最后，医院可以借鉴市场经济的竞争机制，通过与其他医院的对比和竞争，推动数据质量的持续改进。医院可以建立医疗统计数据的标准化和规范化，推动医院之间的数据共享和比较，促进数据质量的提高和可靠性的加强。

（三）人才培养与组织建设

在大数据时代，医院统计工作面临着统计人才的培养与组织建设问题。市场经济的快速发展带来了对统计人才的新要求，医院需要制定相应的策略，培养和吸引优秀的统计人才，并建设高效的组织机构来支持统计工作。

首先，市场经济对统计人才的需求发生了变化。传统医院统计工作更注重数据的搜集和整理，但在市场经济下，医院需要更多的统计人才来进行数据分析和决策支持。统计人才需要具备数据分析和解读能力，能够利用统计工具和方法提供实用的数据洞察和决策支持。此外，由于市场竞争的加剧，医院还需要统计人才具备市场分析和预测的能力，为医院的市场营销和战略制定提供支持。为了培养和吸引优秀的统计人才，医院可以制定一系列的策略。医院应加强统计人才的培养和教育，建立健全的培养机制和课程体系。医院可以与高等院校合作，设立统计人才培养计划，为学生提供专业的统计课程和实践机会，培养他们的统计分析和决策支持能力。同时，医院还可以开设内部培训课程，提升现有员工的统计能力和专业水平。此外，医院可以建立统计人才的职业发展路径和晋升机制，通过提供良好的发展和晋升机会来吸引和留住优秀的统计人才。

其次，医院需要建设高效的统计组织机构来支持统计工作。医院可以设置统计部门或统计专职岗位，负责统计数据的收集、整理、分析和报告。该部门可以与其他部门进行紧密合作，为医院的经营和管理决策提供数据支持。此外，医院还可以建立数据分析团队，由具有统计专业背景的人员组成，专门负责复杂的数据分析和预测工作。通过建设专业的统计组织机构，医院能够有效地提高统计工作的质量和效率。

最后，医院可以积极开展与相关机构和行业的合作，共同推进统计人才培养和组织建设。医院可以与高等院校、研究机构和专业协会合作，共同开展统计专业的研究和培训活动，及时了解市场需求和技术发展动态，提高统计人才的实践能力和适应能力。此外，医院还可以参与行业标准和规范的制定，促进统计工作的规范化和标准化，提高数据的可比性和可信度。