医院管理系统决策分析

医院管理系统决策分析（精选7篇）

医院管理系统决策分析 第1篇

1 我国公立医院现状

1.1 公立医院的作用

公立医院是我国公共医疗卫生体系中最重要的组成部分, 在医疗卫生事业的发展中具有重要地位。在构建基本医疗卫生制度中, 公立医院有其特殊的地位, 是确保广大人民群众“病有所医”的重要力量。从客观上讲, 公立医院在整个医疗服务市场体系中发挥着技术服务稳定器和价格稳定器的作用, 对医疗服务市场有着有力的调控能力。同时, 公立医院是突发事件医疗救治的主要责任主体, 突发公共卫生事件和其他突发公共事件卫生应急是政府职责所在, 属于公共医疗卫生服务范畴, 具有较强的社会公益性, 是基本医疗卫生制度的重要内容。

新中国成立以来, 特别是改革开放以来, 我国医疗卫生事业取得了举世瞩目的成就, 其中就离不开公立医院发挥的巨大作用。与此同时, 也应该看到, 当前我国医疗卫生事业的发展水平与人们群众健康需求及经济社会协调发展要求不适应的矛盾较为突出。整体上讲, 我国医疗事业目前存在的问题主要体现在以下几个方面:医药资源配置不合理, 医疗服务公平性较差;政府财政投入不足, 致使医院运行机制逐渐市场化, 导致社会公益性弱化;药品生产流通秩序混乱;人民群众看病难、看病贵等。

1.2 公立医院发展的瓶颈

随着国家整体医疗卫生事业的大发展, 我国公立医院经历了前所未有的高速成长。但是由于特殊的发展环境、经济政治背景以及国家卫生整体发展战略, 公立医院在近几十年的发展中存在着许多问题。

公立医院总体布局不合理, 分工协调机制不健全, 导致城乡、区域之间发展不平衡。同时, 政府对公立医院财政补偿机制不健全。公立医院是我国医疗机构的主体, 但面临着经费不足、自谋生路的压力。医院要完成其社会功能, 必须对其在医疗服务中的消耗予以补偿, 以维持医院的发展, 满足人民群众日益增长的医疗服务需求。如果政府财政对医院的补偿不足或补偿方法不合理, 必然引发不良的医疗行为, 影响医疗卫生事业的发展。随着政府补贴的大量减少, 医院为了生存和发展, 必然出现一些“趋利”行为[1]。一些公立医院中, 药品收入占到了总收入的半壁江山, 存在着大处方、大检查等现象。医院的趋利动机也在一定程度上导致医患关系紧张。政府对公立医院放权过度, 监管约束不足, 使得公立医院的发展逐步脱离政府的有效控制[2]。体制上的问题已将成为影响我国公立医院快速合理发展的最大障碍。

2 医院管理分析框架建立的必要性

2.1 新时代的挑战

新的时代对公立医院的发展提出了新的要求, 医院经营决策者必须准确把握国家政策和医改要求, 将医院外部环境与内部管理问题综合考虑。这就要求医院经营决策者站在更高的高度, 全面综合审视医院, 把握医院发展的方向, 变革医院的管理方式, 以更加合理有效的手段在提高医院自身实力的同时促进我国医疗事业的发展。

2.2 传统医院管理决策的局限性

不可否认, 近些年公立医院的发展取得了令人瞩目的成绩, 极大地促进了我国医疗卫生事业的进步。然而, 在充分肯定医院经营决策者的工作时, 也应该看到在新形势下工作的不足与缺陷。在实践中, 管理者们将主要精力倾注于医院内部工作量控制, 通过严格控制医疗工作量指标去把握医院整体发展状况。例如通过控制平均住院日天数、控制药品在医药收入中的比重等来控制医院整体效益。通过对工作量指标的控制固然简洁明了, 但有其内在的缺陷。工作量指标以及各种财务指标更多地将视角集中于医院内部的运营环节, 将决策者视角过度集中于运营环节将导致目光狭窄, 无法站在更高的角度去全面审视医院的发展。医院的经营决策者, 需要掌握的绝不仅仅是医院的内部信息和财务信息, 对于更多非财务信息以及医院外部环境信息也必须全面掌握, 这样才能以一个更加开放的角度去审视医院。

2.3 全面管理分析框架

全面的管理分析框架需要将医院内外部环境紧密结合, 综合考虑医院面临的宏观和微观环境, 将外部价值分析包括战略选择和内部价值创造串联起来。不仅要从财务视角分析医院, 更要注重非财务视角, 包括公立医院的整体社会定位与战略选择、医院的行业环境、人力资源、创新及科研以及医疗服务等各个视角。将医院涉及的各个方面全面综合考虑, 以更加系统的方式将各种财务信息和非财务信息进行整合, 从而可以做到全面把握医院的整体情况。

3 医院管理分析框架

3.1 医院社会定位及总体战略视角

我国卫生事业是政府实行一定福利政策的社会公益事业, 医院的医疗服务是为了满足人们的共同需要。医院的任务是“以病人为中心, 在提高医疗质量的基础上保证教学和科研任务的完成, 并不断提高教学任务和科研水平, 同时做好扩大预防, 指导基层计划生育的技术工作”。因此, 公立医院基本定位就应该是基本医疗服务, 社会公益性是公立医院的首要战略定位。

医疗卫生服务体系公益性的含义是, 医疗卫生机构不以其自身或其成员的利益为主要的追求目标, 而追求提高医疗卫生服务的公平性、节约医疗支出、提高医疗服务质量等社会目标。按照市场经济的理论, 自发的市场竞争并不能保障医疗卫生机构自身的利益和患者、社会的利益一致。因此, 医疗卫生事业的发展必须强调公益性原则, 并采取一系列措施保障医疗卫生机构的公益性。

3.2 行业环境及核心竞争力视角

在全面分析医院的社会定位及国家政策背景后, 医院经营决策者需要对自身医院进行行业环境和核心竞争力分析, 可以借助著名的五力模型进行分析。

五种力量模型将大量不同的因素汇集在一个简便的模型中, 以此分析一个行业的基本竞争态势。五种力量模型确定了竞争的五种主要来源, 即供应商和购买者的讨价还价能力, 潜在进入者的威胁, 替代品的威胁, 以及最后一点, 来自目前在同一行业的公司间的竞争。一种可行战略的提出首先应该包括确认并评价这五种力量, 不同力量的特性和重要性因行业和公司的不同而变化。

医药行业分析的核心在于了解行业竞争的基本状况和发展态势。利用波特的“五力模型” (见图1) 对行业因素进行评价, 使医院对自己所面临的行业竞争态势有个正确的认识, 并对自身的发展有个最佳的定位, 这样才能制定有效指导医院长期发展的战略规划[3]。

买方分析:对医院来说, 买方就是患者, 医院的服务对象是病人。随着生活的改善, 人民群众的健康观念日益增长, 健康消费有较大幅度的提升。不仅仅是病人来医院接受医疗服务, 普通群众在日常健康维护、健康检查等主动健康消费方面有着大幅度的提升。同时, 随着社会财富的积累, 群众的消费能力产生差别, 形成多层次医疗服务需求, 多层次、多元化医疗服务市场正在逐步形成。但是由于医疗服务的专业性很强, 这种专业性的信息集中被医院和相关医生所掌握, 患者一方面无法获得这方面的信息, 另一方面由于信息的高专业性使得其根本无法完全理解信息的含义, 这导致患者与医生对信息掌握不对称, 其选择医院和服务的要价能力很小。

供应商分析:公立医院的上游产业药品、医疗器械、卫生材料生产及流通商非常分散, 规模普遍很小, 基本没有知识产权, 彼此间竞争非常激烈, 而公立医院由于历史形成的垄断性优势, 加之医疗服务中患者的药品和器械消费需要由医生决定消费的数量和品种, 即患者的消费是由医疗服务的提供方代为决定的, 因此, 供应商在公立医院群体面前要价能力很弱。

替代品分析:医疗服务的疾病治疗、恢复健康特点决定了其基本没有替代性, 目前, 有一定替代性的康复医疗、干预医疗概念初步引进、推广, 但我国的社会经济发展水平总体还处于初级阶段, 目前还很难从经济条件、健康知识和健康观念以及从业人员素质上得以保证, 因此, 替代品基本没有对公立医院的医疗服务形成竞争。

潜在进入者分析:本世纪初, 配合我国进行的国有企业主辅分离, 剥离企业办医院, 以及部分公立医院改制的浪潮, 各类资本纷纷准备、或己经进入医疗领域, 但随着2005年以来国内关于我国医疗改革十年成败的大讨论, 目前有基本医疗由国家提供, 多层次医疗服务由民营社会资本和外资提供的倾向, 加之医院行业专业性强, 投资较大, 运营回报率并非当初想象那么高, 目前这部分竞争威胁并不大。

同业竞争:随着我国进入世界贸易组织, 服务贸易总协定规定, 将逐步开放医疗市场, 民营医院和合资、合作医院的发展将是公立医院生存和发展的有力竞争对手。但从目前看, 虽然民营医院发展较为迅速, 但普遍实力不强, 同时由于我国对民营医院在医保定点、税收、大型设备配置、人才发展、科研支持等方面的限制仍然较多, 因此, 公立医院的垄断地位在短时间内还难以撼动。

医院经营决策者应结合自身实际情况, 运用五力模型对公立医院产业进行分析, 并进一步结合SWOT分析工具找出自身的核心竞争力。SWOT分析法是将医院面临的外部环境中的机会与威胁以及内部环境中的优势和劣势整合在一张二维表格中, 通过分析机会、威胁、优势和劣势来发掘医院的核心竞争力。医院核心竞争力是医院相对于竞争对手, 具备特有的占据领先地位的、经过医院长期积淀的、融入医院内质的、并通过管理整合、能为医院创造出可持续性竞争优势的核心能力。医院核心竞争力作为特定医院个性化发展的产物, 必须是医院特有的, 并且是同行对手在一段时间内难以模仿和超越的, 甚至某一部分具有垄断的优势, 是医院独树一帜的能力。

行业地位及核心竞争力分析视角可以帮助医院经营决策者进一步明确医院在行业中的地位及自身的核心竞争力, 从而把握医院发展的动力与需要改进的不足。在医院自身核心优势的基础上设立相应的关键控制指标, 通过对其考察控制, 使得医院可以持续保持发展自身核心竞争力。

3.3 财务分析视角

财务分析需要对医院的收入、支出、资金状况、财务成果、财产物资的使用情况进行对比分析、趋势分析、结构分析和因素分析, 客观评价医院业务计划的完成情况, 具体判明医院的财产、资金的管理和使用是否合理, 资产运营是否安全、有效, 并从错综复杂的财务活动中查明影响医院社会效益和经济效益的因素及影响程度, 同时为医院的经营者就如何加强医院的经济管理, 合理地使用人力、物力和财力提供可靠依据和最佳经济方案, 以尽可能少的劳动消耗获得尽可能好的社会效益和经济效益。通过加强财务分析, 能够更加客观地总结理财经验, 揭示财务管理中的潜在问题和蕴涵的发展趋势, 认识和掌握财务活动的规律, 改进财务管理工作, 不断提高医院财务管理水平, 更好地为医院发展服务。

在财务分析视角中, 经营决策者需要从不同的财务点出发全面分析医院的整体财务状况, 加强成本预算管理。包括经济效益分析、现金流量分析、负债情况分析、变现能力分析、财务管理水平分析以及病人费用分析。同时, 需要经营决策者格外注意的是在财务分析的同时要注重收集非财务信息, 在实施财务绩效分析的同时注意严格控制医院的财务风险。

3.4 人力资源分析视角

分析医院人力资源及其管理的现状、政策及其发展趋势, 对于深化医院改革, 提高服务质量和经营效率, 具有重要的意义, 必须建立一支优质、高效、低耗的人才队伍, 从而实现医院发展的科技之路。

医院人力资源配置应跳出单纯追求高科技、高水平、高素质的人才发展思路。由于医院的公益性性质使得其在进行人员配置时应区别于一般的企业。医院应根据其社会定位及特定发展使命设置相应的组织结构和岗位, 根据岗位设定人员编制, 根据人员编制进行员工配置。由于医院的面向对象是患者, 其服务特点决定了医院岗位设置的阶梯性, 即需要满足不同服务需求的全方位式人员配置。因此, 医院人力资源管理的重点应在于审视是否按照人员编制在不同的岗位配置了合适的人员, 通过调度不同岗位、各方面人员的积极性, 使得其发挥最大的作用。

同时, 医院经营决策者需要考虑引进合适的人才及留住人才的问题。通过引进人才, 填补医院相关领域空白, 在相互促进并发挥了最大效应后要留住人才。这就要求医院必须建立良好的工作环境、良好的人际关系和医院文化, 使每个员工有归属感, 并对医院未来发展充满信心。医院要建立良好的激励机制, 促进高素质医疗人员能够劳有所得, 并具有较强的公平竞争文化。医院要有完善的人力资源管理和配套措施, 并且能有序地开展, 形成对人才的强大凝聚力。

3.5 创新及科研分析视角

首先, 医院要树立人人参与科研的意识, 强化相互协作。科研意识是开展科研工作的前提。科学研究是一个范围很广的概念, 包括基础研究和应用研究, 分工不同, 各有侧重, 但又互相渗透[6]。医院内部要形成人人参与的意识和氛围, 每一个临床医技科室, 每一个临床医生都应该有积极从事不同层次研究和创新的任务。医院必须扬长避短, 充分发挥综合优势, 广泛开展院内、外协作。

其次, 医院要树立良好的学术风气, 强调竞争观念。营造浓厚的学术气氛并开展广泛的讨论和争鸣, 有利于新思路的形成和新技术的完善。科研选题要求具备科学性、实用性和先进性, 先进性代表其技术水平, 先进程度是在与同类研究的比较中确立的, 也就是通过竟争和拼搏实现目标的[7]。

最后, 医院要加大科研投入。科研需要经费支持和财政投入。科研需要耗费大量的人力、物力、财力和时间。因此, 没有财政经费的支撑很难有良好的科研成果。对于公立医院科研创新来说更是如此。但加大投入并非面面俱到。对于好的、有研究前景并可能取得突破性成果的课题要重点支持, 而对于一般的、没有研究前景无法取得良好成果的课题则要进行淘汰。

3.6 服务质量分析视角

公立医院的宗旨是为人民服务, 因此, 必须时刻将病人、患者作为考核自身业绩以及实力的重要参考标准。

医院服务质量包括诊断治疗的质量, 满足病人来院期间甚至出院以后社会、心理、生活、教育等方面需要, 全面提升病员生命质量和生存质量的程度[8]。医院服务质量体现在医院工作的方方面面, 贯穿于以病人为中心的服务各个环节。从医疗市场入手, 按经济规律和市场法则办事, 提供高质量的服务以最大限度地满足病人的需要, 是医院在市场竞争中处于不败之地、保持持续发展的必备条件, 质量赢得病人, 市场产生效益。同时, 不断提升公立医院的服务质量, 提高患者的满意度也是新医改对公立医院提出的重要要求。

从医院经营决策者角度出发, 提升医院服务质量, 提高患者满意度首先要加强医院管理, 通过加强管理以提升效率和效益;其次, 要深入落实“以病人为中心”的理念。要使全院医务人员努力做到时时、处处替病人作想、急病人所急、满足病人所需, 着眼于病人权益维护, 着眼于医院服务质量的提高[9];再次, 要保障和完善监督机制, 具体跟踪, 使服务质量的跟踪监督形成一种工作流程, 促进质量的稳步提升;最后, 要努力改善就医环境。积极改善内外环境条件, 努力为患者提供一个安全、舒适、优雅、整洁的治疗、康复环境, 创建医院文明, 提高医院服务档次和质量。

4结论

传统的医院管理多强调国家财政补贴, 注重对医院收入和奖金的管理, 以收入和奖金为导向实施控制决策, 忽视成本预算管理在医院整体管理中的重要作用。同时, 视角单一, 主要通过对医院重要经营指标的分析而做出决策。本文以医院经营决策者为主体, 以医院为整体单位, 综合考虑公立医院的内外部环境, 以外部环境为背景, 结合医院内部管理, 试图建立一种多角度、全面综合的面向医院经营决策者的全面管理分析框架。通过全方位的审查可以使经营者清晰明了地掌握自身的实际情况, 并从中发现问题, 做出改进, 这对于公立医院在医改浪潮中保持持续竞争力具有重要意义

摘要：试图以医院经营决策者为主体, 以医院为整体单位, 综合考虑公立医院的内外部环境, 以外部环境为背景, 结合医院内部管理, 建立面向医院经营决策者的全面管理分析框架。

关键词：新医改,公立医院,分析框架

参考文献

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医院管理系统决策分析 第2篇

基于联机事务处理(OLTP)的医院信息系统(HIS)经过多年的使用,累积了大量的历史信息,其容量呈几何级数增长,这些信息除了在医院的日常业务中发挥重要作用之外,它还是医院的宝贵财富。如何对大量的历史数据进行深层次地挖掘,通过信息的分类、整理、分析,从中发现医疗业务和经营的内在规律,从而为管理人员的决策提供支持,已成为现代HIS系统的发展目标。因为以病人为中心的HIS系统,除了能协助医院开展高效的医疗服务之外,还能辅助医院发现医疗业务和管理中的深层次的、潜在的问题,并通过问题的解决,不断提高医院的医疗水平和管理水平,实现技术、信息和人的全面集成,提高医院整体水平。基于此,本文将在基于数据仓库的HIS分析与设计的基础上,研究数据挖掘技术在医院信息系统的统计分析与决策中的应用。

1 数据仓库技术

数据仓库是面向主题的、集成的、随时间变化的、非易失性的数据集合,用于支持管理层的决策过程。数据仓库中的数据不是将业务处理系统中的数据简单集合,而是对各种源数据进行抽取、筛选、清理、综合而得到的数据集合。数据仓库中所存储的数据不经常进行更新处理,它主要用于查询和分析[1]。

以主题为导向的数据仓库是围绕着医院的基本实体设计的,如HIS中数据仓库的设计主题可以医疗业务、病人结构、病人流动状况、床位占用率、资金流动等情况考虑,它们都是密切联系的,通过数据仓库的建立,可以有利于实现数据的关系化、规则化,并可提供动态的、多维的数据统计、分析和查询。

2 基于数据仓库的HIS体系结构

为了充分利用信息的使用价值,并挖掘有用信息,建立有效的信息框架,进行信息的规范化、标准化是不可或缺的基础工作。但是,由于HIS是一个综合管理信息系统,医疗信息的结构复杂、数量庞大、应用繁杂,导致数据规范化的工作难度很大,信息的挖掘技术也非常复杂。因此,HIS一方面应在数据支撑方面,通过对数据的集成,建立数据仓库,提供数据准备,使HIS具备一定的决策支持能力,至少应是一个功能完备的、数据全面的信息报告系统;另一方面,通过使用合适的数据挖掘技术产品,构造一个实用的决策支持平台。完整的基于数据仓库的HIS体系结构见图1。

3 HIS数据仓库逻辑模型的设计

逻辑模型是对业务进行抽象的工具。它采用面向主题的方法来有效组织来源多样的业务数据,是构建数据仓库的重要基础。由于系统的数据是按照决策分析的主题来组织的,每个主题对应一个宏观的分析领域。因此数据的逻辑模型是多维数据模型,这样可以用多维分析的方法从多角度、多层次对数据进行统计分析[2]。常见的数据模型有:星形模型、雪花模型、星座模型、雪瀑模型等。

在HIS数据仓库逻辑模型的设计中,根据医院的业务特点,我们确定了“医疗业务”、“病人”、“药物”、“处方”、“床位”、“资金”几个主题,在这几个主题中,“医疗业务”主题将其它几个主题有机联系在一起,因此确定“医疗业务”是数据仓库的主题。根据主题集中涉及的数据信息,选择医疗业务、资金流动、床位占用、病人流动为发生事实,并选定与之相关的医疗业务维、病人维、账单维、处方维、药物维、床位维、时间维。HIS数据仓库逻辑模型结构见图2。

4 数据挖掘技术在HIS中的应用

4.1 医学数据挖掘技术

数据挖掘(Data Mining)是一个多学科交叉领域,它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、面向对象方法、信息检索、高性能计算等学科。数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,提取隐含在其中的、事先未知的、潜在有用的信息和知识的过程。提取的知识表示为概念、规则、规律、模式等形式[3]。目前主要的数据挖掘方法有统计分析方法、神经网络、机器学习、遗传算法、模糊集法、近似推理等。数据挖掘不一定需要建立在数据仓库的基础上,但基于数据仓库的数据挖掘能简化数据挖掘过程的某些步骤,提高数据挖掘的效率,同时能更好地满足高层战略决策的需求。

用于医学数据挖掘的数据虽然具有一定的特殊性,但仍遵循一般的知识发现过程,用于医学的数据挖掘不仅能对过去的数据进行查询和遍历,并能够找出过去数据之间的潜在联系,从中提取辅助决策的关键性信息。用于医学的数据挖掘的步骤[3]如下:

⑴确定挖掘目标

理解医学领域及相关的经验知识,定义需要解决的问题,从用户角度确定医学数据挖掘的目标和结论的评估标准。

⑵理解数据

根据数据挖掘的需要,搜索所有与医院对象有关的内容和外部的数据信息,完成数据的初步收集,对原始数据进行抽样分析,列出数据属性。

⑶准备数据

由于医学数据的冗余性和多样性特征,需要对原始数据进行审核与整理,并针对各种类型的数据采取相应的数据预处理方法,并根据数据挖掘方法的目标和数据的特征,选择合适的模型,实现数据的转换。

⑷数据挖掘

使用合适的数据挖掘算法完成数据分析,这是医学知识发现过程中的一个关键性步骤。实现数据挖掘的方法包括概念描述、关联分析、分类与预测、聚类分析、趋势分析、孤立点分析和偏差分析等。挖掘结果在实际运用中需要反复求证,以检验其合理性。

⑸结果分析

对发现的知识进行医学解释,并与最初的研究目标相比较,其结论对使用者来说必须是可理解的。

⑹知识同化及应用

将挖掘结果集成到HIS的实际医学过程中,并有计划地实施和控制。

医学数据挖掘的流程见图3。

4.2 HIS中的数据挖掘与统计分析功能

运用数据仓库和数据挖掘技术,在源数据库和医院联机事务处理(OLTP)系统的基础上,根据医院管理要求,HIS中的数据挖掘与统计分析功能主要完成医院管理、医疗服务、经济运行等各种统计信息查询,以便及时了解医院资源的规划和配置情况、医疗质量信息及经营状况,最终为医院决策提供第一手信息和科学化根据。具体的功能见图4。

4.3 HIS中的数据挖掘与统计分析方法

HIS中的数据挖掘与统计分析功能主要完成医院管理、医疗服务、经济运行等领域的各种统计和决策信息的生成和查询,数据仓库中数据的组织方式为进行这种分析与查询提供了可能,但仅仅依靠数据仓库并不能完成一些复杂的分析与查询,因此,为了完成上述功能,可以采用如下方法:

4.3.1 统计汇总。

定期和不定期地对历史数据进行加工汇总。根据统计需要,统计汇总包括单项统计、复合统计。

⑴单项统计

医院单项统计主要指标已达几十种,涉及医疗工作数量、工作效率、工作质量、经济活动等方面。主要包括:医疗工作质量分析指标、医院工作效率分析指标等。医院单项统计主要采用描述统计方法,它只对所收集数据某些现象的内容做出统计加工。具体的描述统计主要有:平均数和变异程度、比和率。平均数是描述一组计量资料的集中趋势,也称平均水平。在应用中应根据资料的分布特点选择适当的平均数计算方法。一组计量资料除描述集中趋势外,还应说明其变异程度,也称离散趋势。只有将平均数及变异程度结合才能全面了解资料的分布情况及特点。最常用的变异指标有:方差、标准差和变异系数等。比和率虽然都是由两个相互关联的统计量的比值来表示,但比和率是不同质的两个指标。

⑵复合统计

复合统计指标使指标功能得到增强。它可以采用综合法和平均法。复合指标与单项指标相比,具有以下几个特点:(1)较单项指标更为全面、更加综合,增强了指标的功能,具有对比分析的作用。如床位利用指数、床位疗效指数等。(2)部分复合指标可直接用来评价医院工作,用于不同医院之间及同一医院不同时期的综合比较与分析。如综合指标数、治愈指数、诊断指数等。

4.3.2 统计分析。

实现对资料的多导向、多因素、多层次的统计分析。统计分析包括统计描述和统计推断两大部分。统计描述是用统计指标、统计表和统计图描述资料的分析规律及其数量特征;统计推断是以概率论为基础,把数理解析过程作为主要内容的统计方法,它包括总体参数估计和假设检验两个内容。参数估计是用样本统计量估计总体参数所在范围;假设检验是利用样本的实际资料来检验事先对总体某些数量特征所作的假设是否成立。

医院要面临自负盈亏,实现价值补偿和价值增值,以取得最佳的经济效益为保障。医院社会效益和经济效益的评价是建立在大量统计信息基础上的综合指标评价体系,该体系包括:病人主要疾病疗效分析、门诊和住院工作量分析、床位和设备利用率分析、病人负担程度分析、手术情况及手术并发症发生情况工作分析、医疗服务质量分析、职工业绩分析、医院规模分析、医疗管理分析等。

4.3.3 预测和决策。

运用现代数学模型和决策方法,提供多方式的预测和决策。面向医院的预测和决策模型主要采用时间序列预测法。该法是将历史数据按时间顺序排列,构成时间序列,并以此为依据,推算现象的未来发展状况和结果。在面向医院的预测过程中,常用的方法有:利用趋势推测法进行预测、利用趋势和季节成分进行预测。利用该方法,可用来预测医院总收入、门诊人次、住院人数等。

4.3.4 数据挖掘。

医院数据仓库是一个复杂的数据集,它包括电子病历、医学影像、病理参数、化验结果等数据。因此,需要结合医学信息自身具有的特殊性和复杂性,确定挖掘过程中所需要的技术。

利用聚类分析方法,可以进行医疗费用的分析。采用神经网络模型可以对出院病例的医疗费用进行统计学分析。利用数据关联分析方法,可以对HIS中相关信息进行分析、挖掘,对药物的用量、耐药性、联合用药、疗程、预防用药、用药途径及治疗效果等指标实行自动监控,从而实时、有效地监测药物使用情况。利用决策树分析法可以形成恶意配药训练模型,用此模型在线监测医保人员配药情况,并将监测结果输出给医院药房配药人员,使药房配药人员能够及时发现、制止恶意配药行为的发生。利用CHAID方法,可从病例自动提取诊断规则,以辅助疾病的诊断和研究。采用ARIMA模型、BP神经网络模型、GM(1,1)模型对某些发病率进行预测分析。利用数据挖掘技术中的聚类和孤立点等分析方法分析医生用药的不合理性和其它目的。利用人工神经网络方法可以完成分类、聚类、关联规则挖掘等多种数据挖掘任务,从而能够找出某些药物与疾病发作的关系。Apriori关联分析模型可以作为医生的辅助工具,揭示两种疾病之间的真正关系,利用该算法还可以对医院门诊病人并发症的挖掘。基于粗糙集理论的规则产生模型可以自动发现临床数据库中的正例和反例知识。利用进化算法从任一初始的群体出发,通过随机选择、交叉和变异等过程,使群体进化到搜索空间中越来越好的区域,从而实现对某些症状疾病进行诊断和分类。

5 结束语

随着HIS的不断完善和医院信息的不断积累,如何利用数据挖掘技术构造先进的医疗诊断和管理决策支持系统,这将对提高医院的医疗水平、充分发挥数字化医院的效能具有重要的意义。而HIS充分利用数据挖掘技术和统计方法,从医疗数据和经济数据中挖掘出相关的内在规律,使整个HIS脱离了简单的查询、报表和图形模式,从而对决策支持具有更深层次的作用。

摘要：数据仓库和数据挖掘技术是信息技术领域的新兴技术,而如何应用到医院的信息化建设中是医院信息系统(HIS)面临的问题。建立基于HIS的数据仓库并使用数据挖掘技术,可以将大量源数据有效地转化为有用的知识信息,并服务于决策过程。本文结合医院医疗业务提出了系统实现的解决方案,并给出了基于医院医疗业务数据仓库的体系结构和逻辑模型,以及基于医院医疗业务的数据挖掘技术应用方法。

关键词：医院信息系统,数据仓库,数据挖掘,逻辑模型

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医院会计电算化预测与决策功能分析 第3篇

一、医院会计电算化预测与决策的内涵

预测与决策既是一门学科, 也是现实工作的一门工具。在实施信息化处理之后, 会计电算化能够汇集大量的数据, 并能对这些数据予以集中处理, 这为实施进一步的预测和决策功能提供了基础和依据。所谓医院会计电算化的预测与决策, 就是指在医院组织中, 管理人员对会计电算化中的数据进行更深入的分析和处理, 为未来的工作提供预测和决策的依据。例如, 医院的管理人员根据当月某种药瓶的销售量, 对下月 (或下个季度) 的销售量进行预测, 并将这些预测结果最终反映到药品采购的决策上。

二、会计电算化预测与决策的障碍

1. 缺乏利用数据进行预测和决策的意识。

尽管会计电算化已经在各类组织中都得到了实施, 但是绝大数的组织仍然只把它当作一个减负的工具, 很少意识到这些会计数据可能会为预测和决策提供方便和基础。正是因为这种意识的缺乏, 很多会计人员都不会主动对数据库中的数据进行分门别类的保存和管理。对于过去的数据, 也很少有人会对它们进行分析。这实际上严重削弱了会计电算化的功能。在医院这类公共组织中, 每天都会产生大量的会计数据, 倘若不对这些数据进行更深入的分析, 将会减缓医院迈向现代化的管理进程。

2. 缺少数据挖掘和分析的人才。

在引入会计电算化初期, 既懂会计又懂电脑操作的人才是非常缺乏的。但随着计算机的逐渐普及, 这方面的人才已不是稀缺, 反而是那些能对会计数据进行深入挖掘和分析的人才非常少见。由于数据挖掘本身具有很强的技术性, 再加上医院是一类非常独立和特殊的组织, 行业知识是进行数据挖掘和分析的基础, 在这两方面的影响下, 导致具备医院会计数据挖掘和分析能力的人才较少, 进而减弱了医院会计电算化的预测与决策功能。在当前, 这方面人才的缺乏已经成为实现会计电算化预测和决策能力的瓶颈。

3. 领导者科学预测与决策的能力不足。

知识经济时代和信息时代最突出的特点就是用科学决策取代了传统的经验决策, 会计电算化实际上为科学预测和决策提供了依据。但是, 面对庞杂的数据已经五花八门的数据结果, 很多管理者难以从中发现客观的规律, 并将这些规律应用到管理的决策中来。这一方面与医院管理者的预测和决策的习惯有关, 即过去他们习惯于“拍脑袋”式的决策, 而不愿意甚至排斥基于数据进行决策, 这种路径依赖导致他们科学预测与决策的能力不足;另一方面, 多数的医院管理者没有受过相关的培训, 对利用会计数据进行决策的方式还很陌生, 从而导致他们利用会计电算化进行预测和决策的能力严重缺乏。

三、会计电算化实现预测与决策的对策

鉴于以上存在的问题, 笔者认为要实现会计电算化的预测与决策功能, 需要从以下三个方面予以解决。

1. 增强科学预测与决策的意识。

要有效发挥会计电算化的预测与决策功能, 首先应该在组织内倡导科学预测与决策的意识。医院要在单位内提倡科学预测与决策的文化, 善于保护会计数据, 并在各自权限的范围内尽可能地利用数据。医院内的各科室可定期或不定期地举办交流会, 相互共享在会计电算化过程中进行预测和决策心得和体会, 从而广泛提高全院的科学预测与决策的意识。当然, 由于一些根深蒂固的原因, 改变这个意识的过程可能是比较缓慢的, 这需要组织采取各种方式对这种改变予以强化和督促。

2. 培养或招聘数据分析和挖掘的人才。

由于医院的数据信息量较大, 对技术人员数据挖掘和分析的能力要求较高。医院应该定期把这些技术人员送出去参加与专业相关的培训, 也可以从外面请一些专业的老师对相关人员进行培训。由于这方面的人才比较稀缺, 医院应使该方面的人才形成有效的梯队, 避免一名人才流失导致整个数据分析工作都停滞的窘境。如果医院内部技术员工的素质无法满足相关的要求, 应从人才市场上公开招聘这些员工, 并通过有竞争力的福利待遇吸引这些稀缺人才加入。

3. 培养领导者科学决策的能力。

会计电算化的预测和决策的效果如何, 在很大程度上取决于领导的能力。领导者本身要不断加强学习, 与时俱进, 培养科学决策的意识, 同时在实践中还要不断练习和实践如何利用会计数据进行预测和决策。

参考文献

[1].郭鸿然.加强医院会计电算化管理的对策建议.经济师, 2009 (6)

[2].孟冬军.医院会计电算化的现状及对策.会计之友, 2008 (8)

[3].赵侠峰.略论我国医院会计电算化发展现状、趋势及对策.会计之友, 2006 (7)

医院数据中心及决策管理平台的建设 第4篇

从上世纪90年代初开始,医院信息化在大型综合性医院开始应用。发展到今天,医院的信息系统已经从单纯的计费系统向决定医院重大决策和预期走向的综合性决策支持系统发展。为响应国家的“十二五”规划,大型综合性医院信息化的重点放在了以电子病历为中心的临床信息系统的建设上。另外,出于对医院自身发展的考虑,以医院资源计划(hospital resource planning,HRP)为主体的医院运营管理系统也被列为医院信息化建设的重点。随着两大系统的建设和发展,医院决策管理平台将是医院信息化建设的下一个重点,是医院进行管理工作的核心。要想全面、准确地反映医院目标、规范来引导医院人员的行为构建对医院业务进行决策的决策管理平台是关键[1,2]。

2 医院2个数据中心的建设

在构建医院决策管理平台之前,医院需建设其立足基础的2个数据中心,即医院临床数据中心和医院运营数据中心。只有构建完成2个数据中心,完善基本的医疗数据和运营数据,医院决策管理平台才能真正的运行起来。

2.1 临床数据中心

临床数据中心是“以患者为中心”的业务平台。患者的医疗信息核心是患者的病历,从患者挂号建立主索引卡片,到入院登记、入科记录、医嘱、病程记录、检查检验结果,直到最后的病案编目,所有的信息加工处理都是围绕病历进行的。通过在不同医疗业务环节上对患者信息的收集,逐步建立电子化的病历系统,是医院信息系统的发展目标。按照这一观念,可对信息内容的组织及数据结构表示建立一套规范来统一不同的业务系统。

2.1.1 电子病历系统的建设

2.1.1. 1 医疗文档结构化与标准化的建设

数据结构化和标准化可以看作是电子病历的第一要素。结构化数据在标准化过程中已赋予了它们医学原理和医学概念的内涵,并规范了各数据间相互的逻辑关系。结构化数据为电子病历的数据挖掘、循证医学、科学研究提供了基础。

2.1.1. 2 电子病历质量控制管理的建设

通过质量管理部门的电子病历质量控制工作站进行事前提醒、事中监督和事后考核等工作。通过严密的时效质控和内容质控2个方面,来把握和控制病历文书中各个部分的病历质量,并且需要按照病历书写规范提供病历质控内容,来制定病历质量控制规范。

2.1.1. 3 闭环医嘱管理系统的建设

在整个医疗过程中,医嘱的及时执行以及执行的结果具有十分重要的临床意义。在电子病历系统中,围绕整个医嘱处理过程,基于工作流技术构建了一个闭环的医嘱管理系统,将医嘱从下达、修改、转抄、校对到执行以及执行结果的监控、反馈整个过程管理起来。对医嘱执行过程进行全程监视和控制、纠正和信息反馈,减少医疗差错,确保用药安全和医疗行为安全。

2.1.1. 4 临床路径管理的建设

临床路径管理是一种诊疗标准化方法,以缩短平均住院日、合理支付医疗费用为特征,按病种设计最佳的医疗和护理方案,根据病情合理安排住院时间和费用。它不仅可以规范诊疗过程,减少一些不必要、不合理的诊疗行为,而且还可以规范诊疗行为应完成的时间等,增强了诊疗活动的计划性[3]。

2.1.1. 5 电子病历数据中心的建设

通过电子病历系统的建设,建立电子病历数据中心。电子病历数据中心是所有医疗信息的静态文档存储仓库,也是电子病历的核心[4]。它既可以实现患者医学信息纵向的长期保存和管理,又可以实现不同专业、不同系统、不同业务流程中患者相关医学文档和信息的横向抽取、整合和归档。

2.1.2 就医流程优化建设

2.1.2. 1 预约挂号诊疗平台的建设

挂号诊疗预约平台是由通信供应商、医院以及运营商三方所构建的一个全方位信息服务平台。挂号诊疗预约平台从预约挂号信息流、医疗工作流多角度考虑数据流向,它对外是预约诊疗的公众信息网站;对内则是查看用户预约信息的医疗业务平台[5]。因此该平台既是医院内部挂号与诊疗信息数据采集加工的基地,也是对外公示预约诊疗信息的窗口与信息交汇点。

2.1.2. 2 短信平台的建设

手机短信作为一种新的沟通方式,具有随时、随地、随身、方便、普及的特性,在医院搭建短信平台后,逐步扩大使用范围,越来越多的人乐于接受这种时尚、新颖的沟通方式,提升了医院的服务水平,效果显著。

2.1.2. 3 诊疗预付费模式建设

诊疗预付费是指卫生部为优化服务流程,提高医疗资源利用效率,借鉴住院患者预缴押金的诊疗服务模式,实行先诊疗后结算。患者在门急诊先预交部分押金,看完病后统一结算。患者也可以采取信用卡预授权的形式,在完成诊疗后,再结算费用。对于和医院签约的单位,职工可以不交押金,就诊后再结算,减少了患者排队交费的次数,节省了时间。

2.2 医院运营数据中心

医院经济管理在现今的医疗服务机构管理中,占据着重要的地位。建设医院运营数据中心,是医院“人”、“财”、“物”在“医”、“教”、“研”的业务空间上的行为管理。此中心的建设,医院将从以下几个阶段进行。

2.2.1 医院办公自动化(OA)系统建设

将OA里的基础模块应用于整个医院,在平台上建立起信息数据的沟通机制、流程机制、门户信息机制、知识积累和知识共享机制,通过基础平台的构建首先让医院对平台有个熟悉和了解的过程,同时也为第二阶段构建打下了坚实的基础。

2.2.2 HRP的建设

将相应的职能科室部署跟业务工作密切相关的协同模块进行整合和互通,真正做到把医院业务与平台紧密结合起来,实现业务平台信息化和业务平台信息共享,建设医院资源计划(HRP)。HRP的实现,一是对医院的人力资源进行规划,实现规范的管理,建立以“绩效管理”为导向的医院人力资源规划。二是建设以预测、计划、决策、控制、分析、考核的财务管理模式,把业务管理与财务核算延伸到各个业务环节;财务数据随业务活动实时进入系统,动态地反映了医院的运营情况,可全方位地反映、控制和优化医院的资源,强调事前计划、事中控制和事后反馈。三是实现对医院物资的入库、出库、移动和盘点等操作进行全面的控制和管理,帮助管理医院物资,以达到降低库存,减少资金占用,杜绝物资积压与短缺现象,提高医院服务水平,保证医院经营活动顺利进行的目的。

3 医院决策管理平台的构建

在建设临床数据中心和运营数据中心的基础上,医院可构建决策管理平台。它是支持医院不同层级管理调控而应用的商业智能系统。这一层完全利用下两层所产生的数据、按照医院管理者的要求,经过加工计算,提取供各级管理者所需要的数据信息。医院引进商业智能(business intelligence,BI)的概念,将其与医院信息系统相结合。通过对医疗业务数据和医院运营数据的收集、管理、分析以及转化,将信息和数据通过驾驶舱、仪表盘等图表的方式直观展示,再通过商务智能(BI)和数据挖掘(Data Mining)工具做到对医院的运营数据进行智能分析,为医院管理者的决策提供数据依据[6,7]。

在2个数据中心构建完成的基础上,对医院决策管理平台的绩效考核部分提出BSC和KPI相结合的管理思想。

平衡计分卡(BSC)从战略和远景出发,在财务、客户、内部流程和学习成长4个层面分解战略目标,量化考核部门和员工,再与员工能力管理、浮动薪酬相连接,将战略变成具体的行动。

关键绩效指标(KPI)是指将组织战略目标经过层层分解为相应各层级的KPI指标,以检查计划、行动过程和绩效结果,使绩效向预期方向突出发展,促进目标达成的一项绩效管理工具,反映最能有效影响医院价值创造的关键驱动因素。一般地,医院关键绩效指标由以下3个层级构成:一是院级关键绩效指标,它是由医院的目标演化而来的;二是部门级关键绩效指标,它是根据院级关键绩效指标和部门职责来确定的;三是由部门关键绩效指标落实到具体岗位(或子部门)的业绩衡量指标。

4 建设医院决策管理平台的步骤

建设医院决策管理平台分为3个阶段:

4.1 建立数据仓库

在建设医院临床数据中心和运营数据中心的基础上,创建医院决策管理平台的数据仓库,将有效地整合各种医疗业务数据。统一对数据进行利用和管理,给业务部门及领导决策层提供了统一的数据视图和综合管理分析支撑环境,为医院相关管理部门和其他各部门提供报表和分析应用所需的数据。

4.2 联机分析处理及数据展现

联机分析处理及数据展现是基于数据仓库的具体表现。根据预设的关键绩效指标(KPI),从数据仓库中直接抽取并通过图标等各种方式将数据展现出来[8]。从数据仓库里抽取出医院运营管理中涉及的业务分析、效率分析、财务分析,同时抽取医院临床业务中涉及的医疗业务分析等。

4.3 绩效考核系统

根据平衡记分卡和关键绩效指标设立的绩效考核系统,从财务管理、医疗服务质量、医疗流程和科研成果等4个方面对全院职工进行绩效管理和考核,使医院对科室和个人的管理有了明确的量化指标,医院管理更为科学化。

(1)财务管理:财务管理是其他3个方面的出发点和归宿。据此,设立接治患者人数、住院服务床日数、医疗收入药品及诊疗费用比例、收治危重患者情况、门急诊人数、手术服务人次数和会诊收入等指标。

(2)医疗服务质量:设立投诉纠纷次数、患者综合满意度、出院患者调查、意见箱和投诉电话等考核项目。

(3)医疗流程:这个方面是指从确定患者的需要开始到创造出能够满足患者需要的医疗服务和医疗护理过程的一系列活动。设立了医疗质量管理水平、医教管理水平、护理质量管理水平、感染数量管理等一系列项目。

(4)科研成果:主要指考评期间的科研成果、教学成果、发表论文、获奖成果和学习计划、获得的荣誉称号等指标。

5 结语

构建医院决策管理平台是一个漫长而艰难的过程,为了实现医院长期的战略目标,我们在构建医院2个数据中心的同时,对医院决策管理平台不断地进行完善,对医院工作人员的工作行为进行引导和规范。通过2个数据中心的建设,对医院的业务数据进行深层挖掘,形成具有决策性的管理信息,使医院高层领导始终掌握医院各种动态和运行情况,从容应对医疗服务市场,提供更好的医疗服务,从而提升医院的经营管理决策力。

参考文献

[1]陈英.运用关键业绩指标法(KPI)建立医院绩效考核指标体系的思考[J].中国卫生资源,2010,13(3):109-111.

[2]陆慧青,李琳,杨广黔.医生绩效考核模型的建立和应用[J].中国卫生信息管理杂志,2006(3):48-54.

[3]安继业,薛万国,史洪飞,等.临床数据中心构建方法探讨[J].中国数字医学,2008(10):13-16.

[4]王占明,黄志中,王景杰,等.临床路径管理与电子病历结合应用研究[J].医疗卫生装备,2008,29(8):50-51.

[5]蒋小佳,周骅.网络预约挂号系统的设计与探讨[J].医疗装备,2005(12):17-19.

[6]谢榕.基于数据仓库的决策支持系统框架[J].系统工程理论与实践,2000(4):27-30.

[7]Adelman S,Moss L T.数据仓库项目管理[M].薛宇,王剑锋,译.北京:清华大学出版社,2003.

医院管理系统决策分析 第5篇

1 方 法

决策支持系统( decision support system,DSS) ,其普遍定义是辅助决策者通过数据、模型和知识,以人机交互方式进行半结构化决策的智能化计算机应用系统[7]。本研究建立的医院管理决策支持系统,基于数据仓库( data warehouse,DW) 理论和商业智能( business intelligence,BI) 技术架构,允许用户创建并管理多维数据模型,以多样化的图表实现数据分析和展示。系统的架构如图1所示,数据经ETL( Extract-Transform-Load) 过程,即抽取、转换、装载过程进入预先定义好的数据仓库模型,再利用与数据仓库技术相关的联机事务处理( online transactionprocessing,OLTP) 技术和联机分析处理 ( online analytical processing,OLAP) 技术处理仓库中的数据。应用OLTP技术,原始数据可以立即传送到计算中心进行处理,用户可以即时处理数据,即时地回答。OLAP技术是系统的前端展示工具,是以海量数据为基础的高级分析技术,能对数据进行聚集和汇总,建立多维的分析、查询报表,实现各种数据展现形式。本研究建立医院管理决策支持系统旨在使海量、分散的数据成为可用的信息,提供决策支持服务,让管理者和决策者获得必要的洞察力和理解力。

2 应 用

2. 1 数据仓库提供稳定的人力数据集成分析平台

数据仓库( DW) 技术是决策支持系统的基础,是一个面向主题的、集成的、随时间变化的、非易失的数据集合[8]。建立面向主题的数据仓库,将分散在不同业务系统中的人力资源相关数据集中存放在存储容器内。为从不同角度分析和观察数据,在人力主题集中设计了数据期( 年、季度、月) 、科室、学历、性别、专业技术资格等主要维度以及人员数、各类人员构成等主要指标。

数据仓库为人力资源管理提供了稳定的人力数据集成分析平台,其主要特点有: ( 1) 面向主题,排除于决策无用的数据;( 2) 不同来源的人力数据的集成和共享; ( 3) 数据不易丢失;( 4) 主题之间的数据可互通互用。目前,医院人力资源信息管理相对落后,部分医院人力资源管理仍是多部门人事档案管理,人力资源信息化停留在单机版管理软件水平,信息不能共享和及时更新与联动,部门之间的信息协同服务无法实现[1,9]。在数据仓库人力主题下所有的数据都紧紧围绕人力资源这一主题,数据不再分散。此外,各主题之间的数据可互通互用,如人力主题可以和医疗服务、财务收入主题关联,方便开展科室绩效以及医疗服务效率的相关分析和探讨。

2. 2 数据质量控制

数据质量是分析结果可靠性的基础,为确保分析结果准确可靠,医院管理决策支持系统所分析数据均来自数据仓库建立的唯一数据中心。数据资源与业务系统“剥离”,在数据中心集成共享,数据仓库不受业务系统运行或变动的影响。全院各类业务系统中的数据必须进入数据中心方可进行分析,克服了统计数据数出多门、数据分散、形成“信息孤岛”的困境。为实现不同业务系统数据整合,本研究以法定报表为基础,制定全省统一的医院业务系统数据交换接口标准规范,定义医院各业务系统数据采集入口标准,对数据入口进行了统一[10]。如HIS系统的数据在进入数据中心前要先经过ETL过程,即抽取、转换、装载过程,在抽取过程中进行数据清理,保证了进入系统的数据质量。此外,系统数据采集应用了先进的商业智能( BI) 数据采集工具,并通过设置严格审核条件、加强数据之间的关联性和指标自动生成等功能,从源头上对数据质量进行严格控制,提高了医院医疗数据的质量。

2. 3 医院人力数据分析展示

本研究以医院法定上报的《卫生人力基本信息调查表》为例,收集了某地某医院数据,根据调查表内容构建人力资源业务主题。如图2所示,系统按医院人力数量、人力分布、人力结构、人力预测、分析报告和同级比较5个方面对人力数据进行分析展示,其功能有以下3个突出特点: ( 1) 结果内嵌统计表和多种统计图; ( 2) 每个分析表格都支持自由组合查询; ( 3) 支持数据下钻。用户根据需求从多维下拉菜单选择不同的维度,如数据期( 年、季度、月) 、科室、人员类别等进行多维展示,满足了个性化需求。查看汇总表可以下钻到明细表,层层下钻直到源头,如从部门下钻到科室和个人,提升了查询纵深度。

2. 3. 1 医院人力数量及分布

人力资源管理一项最基本的任务就是不断调整组织所承担的工作总量与其完成该工作总量所需要人员总数的比例关系。系统从卫生人员总量、各科室人员分布和历年卫生人员总量变化3个角度分析,不仅展示医院整体的人员编制及其历年变化规律,而且兼顾细节反映医院各个部门、科室、各类卫生人员的配置情况。如表1、图3展示了按卫生人员标准分类,2013年卫生技术人员、管理人员、工勤技能人员和其他技术人员的分布情况。用户可按需求,选择数据期( 年、季度、月) 、科室、人员类别等维度,多维组合查询人力数量分布信息; 如表1、图3,在数据期维度选择了年,科室选择所有科室,人员类别选择卫生人员进行了展示。丰富的图表展示、多维查询以及数据下钻的特点,支持管理人员获得医院动态人力信息,辅助编制总量控制,定编定员管理,更加高效的组织人员配置。

注: 数据来源于年报

2. 3. 2 医院人力结构

医院大多数人员都是专业技术人员,从事的是专业技术工作,其工作性质不同,工作任务复杂,工作弹性大,工作效率和工作量定额难以量化。因此,定编定员,组织人员架构和职位设计工作细致复杂。为保证运作快捷、有效、精简和节约,人力资源管理不仅需要协调各个部门的人员配置,还要考虑年龄结构、学历结构、职称结构和性别比例等各类人员结构的合理性,形成梯队保证医院人力资源方面的持续性。如图2所示,本研究就从学历、年龄、性别、职称等结构的合理性出发分析展示医院人力结构,方便人员结构管理; 而图4展示了2013年医院卫生人员职称聘用情况。用户可以通过多维查询从不同角度获得人员结构的信息,辅助决策者参照行业标准不断改善组织架构,实现合理地进行劳动组合,防止人员比例失调、机构臃肿和人浮于事等现象,从而有效开发人力资源,提高劳动生产率。

注: 数据来源于人力个案

2. 3. 3 医院人力预测

随着社会医疗服务需求的增加,医院尤其是公立医院的规模不断扩大。医护、医技、行政和后勤在内的工作人员数量和流动性都较大,再加上进修、实习人员等交流频繁,传统的人员统计不能满足医院长远的人力资源管理规划需要。商业智能( BI) 工具为用户提供聚类分析、预测分析、回归分析和相关性分析等多种数据挖掘分析方法。在使用时,用户可根据数据类型选择模型,得到较好的预测效果。在人力资源数据挖掘方面,本研究在预测卫生人力数量方面做了初步探索。影响人力资源需求的因素主要来自组织的内部和外部: 内部因素如技术和设备、医院规模、经营方向等; 外部因素如经济水平、政治环境、技术环境和竞争对手等[11]。如表2,在影响人力资源需求因素不变的假定基础上,运用时间序列模型分析历年医院卫生人员数量变动的规律,预测了未来5年医院各类卫生人员人数的变化区间,为单位组织提供未来一定时间内人员需求参考依据。

注: 数据来源于年报

2. 3. 4 医院人力同级比较

由省卫生信息中心分析省直报法定报表数据,将医院人力资源管理的核心指标、排序位次数据放置于医院管理决策支持系统,方便医院与省内及地区内同级医院平均水平进行比较。如表3,2012年该医院与本地区92家、省500家同级医院卫生人力情况的比较结果,方便管理者了解机构在本地区、本省同级机构中的位置,便于加强管理。

注: 本地区( 市) 同级机构数 92 家,全省同级机构数 500 家

2. 3. 5 人力分析报告

统计分析报告一般有相对固定格式,包含大量重要指标和统计图表。系统的BI工具提供了类似Word界面的分析报告功能。用户可根据业务需要从决策支持系统内部抽取相应数据和统计图表,综合人力数量、结构和预测等信息,定期( 月、季、年) 快速生成人力资源状况分析报告,提高工作效率。见图5。

3 讨 论

3. 1 医院人力资源信息化管理的意义

新医改提出以医院管理和电子病历为重点,推进医院信息化建设,对医院信息化建设和人力资源管理提出了更高要求。人力资源信息化管理,即充分调动一切可利用的信息数据资源,利用现代信息技术的网络化、智能化、数字化特点,通过对物资流、资本流、人才流、信息流等要素的科学分析,推动人力资源管理在更深更广层次的提高和拓展,使人力资源对医院各个领域产生更大的影响力[1,12]。信息化、智能化手段的引入将逐渐打破传统人力资源管理模式和人力信息利用的局限,深入挖掘各类业务系统积累的海量数据,得到可供管理、决策的有参考价值的结果。

3. 2 满足数据利用需求

目前,在医院信息化的应用上存在数据来源分散、无统一标准和利用效率低等不足[5,6]。医院各业务系统中积累了海量数据资源,但是数据集中整合程度不高,利用效率较低,很多机构依然采用手工和信息系统相结合的方式管理。统计人员从各个部门、科室或各业务系统中收集数据,没有业务系统支持的分析表还需手工统计,再经过分析才提交给管理者。这样定期提供决策支持的工作周期过长,有滞后性,决策支持需求往往因数据无法归集利用而搁浅。为满足日益增长的数据利用需求,需要更加智能化、现代化的工具来管理庞大的数据资源,促进医院信息化应用。

决策支持系统辅助医院人力资源管理的优点有: ( 1) 管理规范化; ( 2) 管理现代化; ( 3) 降低劳动强度; ( 4) 提高决策质量。数据仓库提供稳定的人力数据集成分析平台,信息采集入口标准统一,分散在各类业务系统中的人力数据经ETL过程进入数据中心,整个过程有章可依,数据质量得以保证,管理更加规范化、现代化。信息化的管理流程替代了手工和半手工的人力信息收集方式,减轻了劳动强度。商业智能( BI) 工具支持多种统计分析模块,分析结果图文并茂呈现在信息化界面上,不仅让管理者对信息一目了然,而且可以整合信息预测人力需求,为单位组织未来人员需求做长远规划,整体上提高了决策水平。

3. 3 辅助医院人力资源精细化管理

联机分析处理技术( OLAP) ,其技术核心是“维”这个概念,是决策支持系统的前端分析工具集合,以海量数据为基础的高级分析技术。数据聚集汇总和数据多维组织,可辅助医院人力资源精细化管理。如医院的卫生人员数量在时间维度上不仅存放每月卫生人员数,还存放每季、每年的人员数量; 各科室卫生人员数还可聚合成部门、机构的人力数量; 年龄、性别、学历、职称等维度可以进行交叉组合得到人力数量、结构的分析结果,如各部门卫生人员学历情况,各科室医护构成情况。得益于多维性、快速响应性、可分析性和共享性的数据探查方式,管理者思维不受固定查询模式限制,可任意组合分析问题的角度和目标,跟随其思维得到不同形式的结果。为调整组织架构提供参考依据,合理地进行劳动组合,实现人力资源合理配置从而有效提高劳动生产率,更好地为临床一线服务。

3. 4 促进人力资源管理模式改革

医院管理系统决策分析 第6篇

1 加强信息网络建设

建立在院长直接领导下的信息科和质量管理委员会, 设有专兼职统计、信息员和病案、医疗质量管理人员, 形成以信息科为核心, 以科室为辐射点的信息管理网络。

2 制订缩小统计误差措施

2.1 保证统计资料原始记录准确、可靠

①作为统计资料来源之一的各项统计报表, 我们制订了具体措施, 注重原始记录的填报和搜集。这不仅使报表数出有据, 而且也便于统计核对, 做到了门诊人次与挂号人次相符, 医技科室工作量与原始登记相符, 病房工作日志与住院处出入院人次相符, 等等。由于严格质量控制, 使各项数据的错报率由8%降低为2%, 漏报率由6%降低为1%, 大大提高了统计数字的准确性。②作为统计资料来源之二的病案, 过去月末科室交多少算多少, 现在将每日上交的病案与病房工作日志中的出院病人姓名、住院号一一核对。使病案、统计和住院处形成一个相互联系、相互制约的有机整体, 使病案的收集完整无缺。

2.2 及时处理各种流动信息

将大量、准确、分散的原始资料进行加工、综合, 使之成为系统的、能够使用的资料 (如各种统计报表) , 及时提供给领导, 为其决策服务。

2.3 定期综合评定质量信息工作

院长定期召开科主任、护士长参加的质量信息工作会议, 强化质量信息管理意识, 随时发现和纠正问题, 并将报表的准确率和病案质量与奖金挂钩, 奖优罚劣。

3 重视统计资源的开发和利用

坚持每季对全院医疗质量和工作效率进行1次综合分析, 并不定期对门诊、住院病人就诊动态以及单病种医疗质量等进行专题分析, 通过分析来观察各科室工作动态和差异, 找出医院管理工作的规律, 并为领导提出建设性改进措施;同时还通过信息报、信息卡等对各科室工作情况进行“反馈”, 使他们能够对照“镜子”找差距, 不断提高自己。

高校图书采购决策系统分析与研究 第7篇

数量和品种在一定程度上代表和反映了图书馆的价值功能、地位以及社会服务的能力与效应。[1]

1.1 图书采购工作的分析

图书采购工作是图书馆的一项重要的基本工作, 其主要任务是:图书采购是促进图书馆新陈代谢, 增强馆藏活力, 发挥最佳馆藏功能的基本手段。任何一个图书馆都十分注重图书的馆藏数量。因为没有足够的品种和数量, 图书馆便无法满足各类读者的需求。

图书采购工作对于提高藏书质量、满足读者需求、合理调整馆藏、优化文献资源结构、乃至更好地发挥图书馆的效益和价值都具有十分重要的意义。只有不断地进行补充读者需求喜爱的图书和有价值的新图书, 以保持馆藏的合理结构, 增强馆藏的活力, 才能及时有效地向读者奉送最新、最有价值的精神食粮, 提高馆藏的使用价值, 才能更有效的为读者服务, 使图书馆更好地发挥其在人类进步、社会发展中的特殊功用[1]。

1.2 购采用决策系统的必然性

图书采购是图书馆工作的起点, 是图书馆其他各项工作的基础, 图书采购的质量直接影响着馆藏质量, 从而在很大程度上决定着图书馆整体服务水平。图书馆的用户非常多, 读者的年龄不同, 工作性质和专业方向不同, 研究领域更是差别很大, 读者也给图书馆提出了不同的个性化要求。如何满足用户的需求, 提高用户的满意度, 从而给用户更好的服务, 是一个值得研究的问题。

利用数据挖掘技术, 我们可以了解用户访问图书馆的目的, 特征和趋势, 了解用户的兴趣和需求, 改进服务质量, 变被动服务为主动服务。在图书馆的文献管理信息系统中应用数据挖掘技术来为图书馆管理提供决策支持, 国外已经开了这个先河[2,3]。如何遵循目的性、系统性、计划性、经济性等藏书原则, 建立一个合理有序的、与读者需求契合的、富有鲜明特色的藏书体系, 达到图书的复本量适中、利用率高、拒借率低, 是每一个图书馆采访工作人员都要经常思考的问题。知识信息的大量增长和人们信息需求的与日俱增、文献载体的多样性、书价的持续上涨和购书经费的不足、采访途径的多样化等, 都对图书采访工作提出了挑战。科学合理的采购决策, 对高校图书馆的采购工作起着非常重要的作用。高校图书采购采用决策系统是高校图书采购必然的选择[1]。

二、高校图书采购决策需求分析

2.1 图书采购业务流程分析

图书馆的采购工作主要由图书馆的采访部负责。一般中小型图书馆的采访部有1~2人, 负责图书采购。在采购计划中, 采访部的工作人员, 负责图书采购计划的制定与采购工作的实施。所采购的新书到达图书馆, 还要由图书馆的相关部门进行查收, 编目, 入库。

在图书的采访过程中, 发送采购函、进行采购、编目、入库操作在图书馆文献管理信息系统中都是固定的操作, 不会影响图书的采购数量与质量。从图书的采购业务流程中, 不难看出, 采购读者需求的、有价值的图书, 关键是采购清单的制定[5]。

2.2 用户需求分析[5]

软件开发的第一步是做好需求分析[6]。根据调查, 高校图书采购决策系统所面对的用户主要有两类人群:读者与采访员。下面从读者和采访员角度对高校图书馆图书采购决策系统进行用户需求分析。

2.2.1 读者需求分析

不同身份的读者, 对于图书的需求以及图书的利用情况不相同。针对高校的特殊性, 图书的使用对象是学生与教职工, 其他人员很少, 不影响图书的利用率。

1. 学生

学生借阅图书的目的主要是娱乐和学习。对于借阅娱乐方面的图书由学生个人的兴趣爱好所决定, 一般相对而言只是去了解, 而很少去研究。而借阅学习方面的图书主要是提高自身学习工作的能力、与课堂教学以及自己的追求相关。

每个读者借阅图书的情况, 都记录在流通数据库中。通过对读者借阅历史的分析, 它提供了一个这样的信息:读者比较喜欢的图书, 它的流通次数相对比较频繁, 在图书馆所滞留的时间比较短, 即该图书的利用率就高。通过分析可以进一步的掌握下面几个方面的信息:

第一, 读者对图书的喜好情况。

第二, 各类图书的读者阅读趋势。

第三, 各类读者的学习方向、态度、兴趣等。

在采购时, 根据目的不同, 采购时候有所侧重。对于兴趣爱好方面的图书, 在可能的情况下尽量满足;对于专业学习, 在教学中教师推荐, 采购时在允许的情况下尽量满足。

学生到图书馆借阅图书时, 有时也发现想借阅的图书找不到, 这时可以向图书馆推荐所需求的图书。从图书馆的角度而言, 希望能满足各个读者的需求。但由于许多方面因素的影响, 不能把天下所有的图书都采购来而囊括其中。那么在图书采购时, 根据给定的图书经费按照各类图书的需求急迫程度, 有选择地购买。

2. 教职工

教职工借阅图书主要用于教学与科研两个方面。目前高校图书馆在图书采购时, 也区分教学用书和科研用书。其中教学用书主要是指教学上用的教材与参考书, 科研用书主要是用于科研上的研究学习而使用的图书。

高校图书馆, 教材与其他图书的采购一般是分开的, 由独立的部门——教材科负责教材的采购。教材的采购计划由各开课院系负责制定, 上报至图书馆教材科。每一门课程的教材由担任该门课程的资深教师, 负责选择。教师在选择教材时, 根据自身的教学经验、学术水平, 结合该课程的教学计划, 预订合适的教材。教材的数量根据教学行政班级的人数的确定。这个模式对于教材的采购是很好的模式。

教学参考书主要用于教师教学和学生的自学。教师依据自身的经验向图书馆推荐一些教学参考书, 由图书馆决定是否采购。针对不同学科, 不同课程的参考资料, 购买策略也不同。有很多专业基础理论课程, 内容在近5年内变化都不是很大。该类图书若利用率高、需求量大且紧缺的图书可以考虑购买一些新版本的图书, 根据读者需求决定复本量的采购。而有的图书内容变化很快, 1~2年内可能都发生很大变化, 如时政方面, 计算机应用等方面的图书。这个方面的图书购买时, 考虑该类图书利用率, 以及图书需求量 (专业方向的规模) , 需求量大的复本量较大, 需求量少的复本量较少[4]。

对于科研用书, 某方向的图书更多的由该科研方向的专家推荐而采购。专家主要依据自身的学术水平、以及图书的新颖程度向图书馆推荐。一般地, 某方向的研究人员, 经常在同一个院系, 而且人数不是很多。所推荐的图书如果馆藏中已经有一定的图书, 此时一般不宜采购, 即使采购, 图书复本量也不宜多。

2.2.2 采访员需求分析

随着人类对世界认识越来越广泛深刻, 知识载体文献的数量急剧增加, 内容也越来越复杂。图书采访人员的知识面是有限的, 他不可能熟知每一门学科, 每一个研究方向。这种知识的分化、整合与图书采访人员知识结构的反差导致了文献提供与需求的不对等。由此造成一方面购书经费不足而另一方面“压架书”的比例上升。这种现象使得图书采访必须寻找一条文献提供与生产科研对接的有效途径。采访部人员要考虑的因素很多, 利用外部可利用的条件来弥补自身的局限与不足[7,8]。

第一, 借专家的智慧, 优化馆藏文献体系结构

高校图书馆既要有通俗性、普及性的资料, 又必须有研究性、学术性的文献, 以满足不同阶层、不同类型读者的需要。启动专家推荐机制的目的就是借专家的智慧来优化文献资源体系结构。根据专家提供的有关本专业的最新发展信息及研究趋向, 采购相关的文献资料使图书馆的研究性馆藏更加趋于科学、实用, 以满足研究型读者的需求[7,8]。

第二, 综合学校的办学方针、教学计划、专业设置统筹分配采购经费

随着社会的飞速发展, 高校教学体制的改革, 学校的办学方针、教学计划、专业设置等情况的变化都直接影响着图书馆的工作。各高校都相应调整了专业结构, 加强了重点学科的建设, 增强了自身竞争和办学优势, 突出了办学特色, 相互之间形成学科交叉、优势互补的局面。作为代表高校蕴藏丰富教育资源的图书馆, 必须根据客观情况的变化, 不断加大对馆藏结构优化的力度, 以满足不同读者的需要。各高校在自己的重点学科领域显示独特的优势。图书馆在收录了大量相关文献的同时, 相应加大对重点学科特色专业文献资料的收藏和开发力度。重点收藏、重点建设、优先致力于那些专业性、学术性、权威性的文献资源建设, 使之尽可能地丰富、系统、完整, 形成图书馆的特色馆藏[4]。

第三, 选择最佳的合作伙伴

图书采购时, 在考虑了读者借阅情况、专业图书使用情况以及馆藏需求之后, 有时还要考虑供应商的信誉度, 出版社的出书质量等等情况。科学及时地分析供书商的信誉度, 送书是否及时, 所送图书是否受欢迎等情况。这个方面的考察主要依赖于问卷调查与信息的积累。在对图书馆的流通数据库的分析中, 我们也可以得到各个书商配送图书的使用情况, 通过对各个书商所送图书进行分析, 可以得到所送图书的受欢迎程度。有了这个方面的信息, 采访人员在选择书商的时候能有目的的选择信誉度高的书商进行合作。当然在分析了各个出版社出版图书的使用情况之后, 肯定是选择出版质量高的出版社进行采购了。

三 系统功能分析

对图书采购决策系统的需求分析中, 可知图书采访人员需要准确地掌握图书的流通借阅情况, 各类型、各学科的图书需求情况, 供应商提供的新书到馆及使用情况等。结合用户需求, 该决策系统的主要功能应该主要包括:

(1) 用户管理

主要防止有人利用有效账户恶意修改信息。

(2) 图书借阅历史分析

依据图书分类进行管理, 分析流通数据库中读者借阅历史。

(3) 图书推荐管理

根据推荐者的身份对教学、科研、收藏以及消遣等方面图书的推荐。

(4) 图书特征信息管理

主要是对图书内容的新颖程度、图书的类型、图书的价格、图书作者的知名度、图书出版社的知名读、图书的馆藏需求、图书读者的需求程度等图书特征的信息管理。

(5) 图书采购决策与经费分配

采购决策管理模块主要利用图书的特征信息, 图书的推荐以及图书利用率, 综合高校的办学方针, 合理地分配经费, 给出图书采购计划的建议。

(6) 数据维护

实现图书馆藏信息的更新, 图书到货情况的更新, 数据库备份和维护, 以及图书使用情况的反馈等。

(7) 系统帮助

系统帮助主要实现图书采购决策系统的使用权限等说明与提示。

四、系统流程分析

需求分析的任务, 在于完全弄清楚用户对软件系统的确切需要, 用软件需求规格说明书表达出来。软件需求分析阶段形成的“软件需求规格说明书 (SRS) ”是软件设计与软件验收阶段的依据。SRS中经常使用数据流 (DFD) , 数据字典 (DD) 和加工说明等作比较详细的介绍[5]。

根据用户需求分析和系统功能需求分析, 绘制出系统数据流图, 如图4.1~图4.5所示。

4.1 系统数据流图

结构化分析 (SA, Structured Analsis) 是20世纪70年中期由E.Yourdon等倡导的一种面向数据流的分析方法。大型复杂的软件系统, 都是从系统的基本模型开始, 逐层地对系统进行分解。每分解一次, 系统的加工数量就增多一些, 每个加工的功能也更具体一些。继续重复这种分解, 直至所有的加工都足够简单, 不必再分解为止。通常把这种分解方法称为“自顶向下、逐步细化 (Top-Down Step Wise Refinement) ”。通过这种分解, 对所分析的系统将获得一组分层的数据流图, 以代替一张含有系统全部加工的包罗万象的总数据流图[5]。

系统从用户登录高校图书采购决策系统, 进行一系列的操作, 可以为采访员提供有价值的采购清单。对顶层的数据流图分解为用户管理、图书借阅历史分析、图书推荐管理、图书特征信息管理、图书采购决策与经费分配、数据维护、系统帮助等七个加工, 如下图4-1所示。

其中数据流图中符号的含义[5]如下:

1) 圆框代表加工;

2) 箭头代表数据的流向;

3) 方框代表数据的源点和终点;

4) 双杠 (或单杠) 表示数据文件, 或者其它的数据存储。

4.2 图书借阅历史分析子系统数据流图

对系图书借阅历史分析子系统进一步细化如下图4-2所示。

4.3 图书特征信息管理子系统数据流图

对图书特征信息管理子系统进一步细化如下图4-3所示。

4.4 图书采购决策分配与经费分配子系统数据流图

对图书采购决策分配与经费分配子系统进一步细化如下图4-4所示。

4.5 数据维护子系统数据流图

对数据维护子系统进一步细化如下图4-5所示。

五、系统总体设计

高校图书馆的图书采购方式主要是以预订为主, 现采为辅的方式进行图书采购方式[1]。高校图书采购决策系统是一个功能基本完备的系统, 由用户管理子系统、借阅历史分析子系统、图书推荐管理子系统、图书特征信息管理子系统、图书采购决策与经费分配子系统、数据维护子系统、系统帮助子系统等七个子系统组成。图书采购决策系统的功能组成如图5-1所示。

图书采购决策系统具有适应性强、可靠性强、成本低、响应快等优点, 并具有持久性、复合性和解释说明性等特性, 这些优点和特性十分切合图书采购工作的需要, 因此在已有的图书采购专家知识经验积累的基础上, 可以建成基于专家系统的图书采购决策系统。

摘要：本文在对高校图书采购应用决策系统的必然性分析的基础之上, 对高校图书采购决策系统需求分析、系统功能、系统流程等几个方面进行了分析。并在此基础设计了高校图书采购决策系统的总体结构。高校图书采购决策系统的分析与研究为高校图书采购决策系统的研制与开发奠定了基础。

关键词：高校,图书采购,决策系统,分析

参考文献

[1]顾正兰.高校图书采购应用决策系统的必然性分析[J].信息系统工程, 2009 (11)

[2]李文峰.数据挖掘技术在图书馆用户管理中的应用研究[D].哈尔滨:哈尔滨工业大学管理学院, 2003.

[3]李玮平.基于数据挖掘的图书馆读者需求分析[J].图书馆论坛, 2004.

[4]顾正兰.高校图书采购决策系统的需求分析[J].科技信息, 2009 (11)

[5]史济民, 等.软件工程—原理、方法与应用[M].北京:高等教育出版社, 2004:13-32.

[6]曾赤敏.试论图书馆专家采访系统[J].图书馆论坛, 2005.