上篇戳链接回顾：医院运营管理与医疗数据分析的爱恨情仇
每一个做过医疗业务数据分析的运营管理人员 ， 除了惨痛的教训和焦虑的返工之外 ， 还有对医疗数据建置和重整的实务建议 ， 基于以上数据问题 ， 我们梳理了一些业务数据管理的基本思路 ， 希望在未来的运营管理过程中 ， 压缩数据整理分析的周期 ， 尽早进入方案建议阶段 ， 以更全面更详尽的临床业务实际相关数据协助提高决策质量 。
01
凡走过必留下痕迹
1．重视系统规则与作业定义：以医院信息系统中业务比重最大的HIS （医院管理信息系统）系统为例 ， 假设医院在系统建置过程中未提出任何需求时 ， 中选厂商的HIS系统中也会保留其自带建议参数 ， 这些参数是从HIS厂商实施维护的多家医院所得的经验和教训而来 ， 无论是医疗收费项目的标准码、医保码、院内码、院外码等多套编码的设计 ， 还是数量、单位、部位的阈值和定义 ， 在过去的实际医疗作业中都曾有一些故事甚至事故 ， 院方应充分沟通了解设计立意 。 在系统建置或调整时 ， 系统管理人员在接到临床需求时 ， 应慎重对待与处理 ， 明确项目定义 ， 设定有效阈值 ， 严格把控各字段开放度 ， 分层管理人员权限 ， “预防”数据错误 。
2．梳理数据脉络：医疗服务是一个需要多组织多形式协作的团队作业项目 ， 作业步骤繁多且要求多线程配合 ， 每一个诊疗作业都应该留下医疗记录 ， 不仅仅为了工作量统计、效率分析和检讨改善 ， 更是为了确保病人安全、诊疗溯源和提升医疗品质 。 同时 ， 院内院外各个不同单位之间的医疗协作 ， 不仅需要注重医疗作业本身的记录数据 ， 而且要关注数据流转过程中对应的病患信息、指定医令衔接及环节信息交换等数据脉络 。
02
话不可随口 ， 事不可随心
1．作业流程设计数据化：“事不可随心”这一提法与“改善心智模式”有异曲同工之妙 ， 每个人都会因为过去的经历、习惯、知识素养、价值观而形成基本的、固定的思维方式和行为习惯 。 通常人们不易察觉自己的心智模式和它所带来的行为影响 。 在医疗团队作业过程中 ， 每一个成员初始都会从某个自觉合理的角度去理解工作任务及行动方案 ， 这时候 ， 医疗作业流程的设计就尤为重要 ， 因为通过这样的沟通、讨论、确认 ， 让大家最终站在同一个认知角度去执行作业内容 。 那些在作业流程中根本性的、必要性的、有附加价值的活动将被固化 ， 以实际作业流程改善优化后调整系统参数设置 ， 预先确认医疗作业流程中的真实关键数据提取来源与方式 ， 才能为作业追溯检讨与现况改善的赢得时间 。
2．数据相互勾稽与校验：我们在接触多个医院项目时 ， 常常会遇到院内多方数据矛盾的情况 ， 甚至由此让科室之间产生嫌隙 ， 这样的问题通过精细化运营可以逐步解决 。 医院医疗业务系统出HIS外 ， 仍有LIS、RIS、手麻系统、报到系统、第三方系统及各类检查系统单机终端等不同系统之间的数据流转 ， 而在数据交换过程中如果不注重数据对应关系 ， 不利于后续的诊疗作业追踪 ， 也可能会产生医疗不良事件和医疗差错 。 例如A病患CT检查对应的简略数据化设计（资材管理、人事管理等系统未列入） ， A病患检查医令开立数据（HIS系统）-A病患缴费数据（HIS系统）-A病患预约检查数据（预约报到系统）-A病患报到数据（预约报到系统）-A病患检查数据（CT终端）-A病患检查报告数据（RIS系统）-A病患胶片打印数据（胶片打印机终端）-A病患检查报告打印数据（报告打印机终端）-A病患检查报告反馈数据（HIS系统） ， 在这样的闭环数据设计中 ， 可以抓取开立与执行、耗材收费与消耗、作业预期与实际等多种数据对应 ， 通过数据相互勾稽与校验 ， 确保临床规范化诊疗 ， 不断改善提升医疗品质 。
03
认真你就输了？
【检查|医院运营管理与医疗数据分析的爱恨情仇（下）】