医院数据管理与质量控制

摘要：大数据时代的背景下，随着医疗改革的不断深入、医院对精细化管理水平的要求日渐提高，理论管理已经不能满足医院发展要求，医院数据管理建构的建设对医院质量控制至关重要，在医院管理过程中拒绝“经验论”、“感觉论”“粗犷论”，要做到用数据说话、用数据决策的理念。因此医院数据管理框架的构建至关重要，需要医院领导层的支持、各职能部门的协商讨论、临床科室的执行。本文关注重点在于医院管理框架构建、数据的分类，通过对数据的管理，发现医院发展过程中的问题，为医院走向与决策奠定基础，期望为各医院的数据管理与质量控制提供有用帮助。

关键字：数据管理体系、数据库、异常数据分析

1.数据管理与质量控制的意义

常言道“用数据说话，以结果导向”，大数据时代下，数据的统计管理能够提高医院的医疗和服务水平。

1.1.规范医院质量评价与考核体系，提高就医体验感

统一医院数据出口，加强对医疗过程中的数据收集，通过对相关数据的统计与分析，及时发现医院优势与存在问题。根据数据内容，整改医院考核评价指标与目标值，及时改善。能够为医院科室与员工提供行为导向，约束不恰当行为，鼓励优质服务。增强医院整体水平、提高患者服务体验感。

1.2.利于医院作出正确决策，加强医院管理运营

传统医院管理主要以感性为主，医院管理者根据自己经验、感性，粗放式的判断对医院进行经营管理，具有浓重的个人性格色彩。随着医院精细化管理理念的深入，大数据时代下，医院管理需要用数据说话。在收集、分析的前提下，为医院经营决策提供有力的保障。

1.3.促进整合医院信息资源

医院发展包括了人力资源、药物控制、门诊均次费用增幅、物资采购、不良事件等各个方面。数据统计能够将各方面进行追踪分析，数据共享打破了各部门数据盲区现象，加强了各部门之间的有效互动，为管理者决策提供有效方案，实现医院资源有效利用，决绝资源不合理利用与浪费。

2.数据管理现状与存在问题

尽管医院数据化管理理念已经逐步得到关注与重视，但是在医院发展之路任然存在普遍的共性问题。

2.1.部门各自管理，各自统计。由于数据的保密性、无统一管理部门等原因，大部分医院在数据管理的过程中会有“各自为营”的现象。导致出现各自管理，数据信息闭塞，讨要数据困难，分析不全面的现象。不能为管理者提供有效的数据分析。

2.2.数据无归类，多而杂。在医院快速发展，信息化建设不断深入的情况下，医院运行与就诊过程中产生大量数据，数据多而杂，拥有大量有用信息。医院管理包含各方面数据，有不良事件上报、危急值处理、医疗纠纷投诉等医疗安全方面的数据，也有门诊均次费用增幅、住院次均药品费用增幅等医院运营类数据，在医院数据分析中，时常未能有效的对数据进行分类分析，数据显示多而乱，不能提供最有效的思路。

2.3.信息化建设薄弱，无数据库展示。虽然大数据时代下，信息化建设已经普及渗透人们生活各个方面，在医院发展中，信息化建设依然需要进一步加强，一方面为医院管理层的忽视，一方面为信息化技术支持薄弱，使得医院信息化数据库建立实现困难。因此导致数据查询和分析极其分散，在收据收集过程中耗费大量人力成本与时间成本。

2.4.数据进行分析而无改进。虽然提倡“用数据说话”，在医院管理中，任然存在“经验论”决策。数据统计后，只有数据分析、问题发现，没有后续的持续改进与追踪，缺少了持续改进过程。不能真正的促进医院管理水平进步与发展，只是仅仅停留在数据层表面。

3.实施对策与方案

为促进医院精细化发展，提高医院数据管理与质量控制，针对上述不足，根据医院的管理经验，拟定以下解决方案。

3.1.数据管理体系构建

医院层面加强对数据的重视，构建指标管理体系，责任分工落实到人。在指标管理体系中，以“确定牵头管理部门、各部门分管”的模式为主。通过牵头部门的领头羊作用，纵横联络医院各部门，加强各部门联系与数据的探讨。可以以党政综合办或质管处作为牵头部门，作为全院指标的中枢机构，起到承上启下的作用。

管理体系主要包括领导层、职能层、临床层三个层面。领导层负责根据数据情况进行管理决策，职能层负责指标统计与分析、政策拟定，临床层负责政策落实与本科室数据的分析与改进。

3.2.大数据分类与具体明细

对数据进行二级分类，在大类的基础再分类。本院在数据管理中，一级分类称为“指标组”，二级分类称为“指标类型”。比如指标组中其中一组的名称为“医院医疗质量核心指标”，在该指标组后进行再次分类，包含了日常质量与安全管理指标、医院基础数据、运行管理类指标等。

在数据分类的前提下，对数据具体内容进行规范，保障数据来源的准确性、确定数据责任部门。数据具体内容包含：编号、指标组、指标类型、关联科室、指标名称、指标内涵、目标值、预警值、目标值类型、单位、目标值来源、数据收集频率、分析频率、分析工具、指标收集人、指标负责人等内容。

3.3.指标数据库的建立

以信息化为基础，高效的数据储存、传输、图文分析为支撑，建立指标数据库。在医院精细化管理的背景下，信息化数据库是大势所趋，构建完整、可分析的数据库势在必行。数据库需要满足数据分享、查询、数据趋势分析的基本功能，一方面能够为职能部门数据统计、对策拟定提供直观的趋势，另一方面为临床科室自身数据分析与行为趋势提供依据。

3.4.数据分析与整改

数据统计后，需要对数据趋势进行分析，达标数据进行常规监控，异常数据进行分析改进。数据展示可采取“绿、黄、红”的形式，即绿色未达标，黄色为未达标，红色为预警区域。当数据在预警值范围内，负责职能部门需要数据进行异常原因分析与改进措施分析，为管理者提供决策依据，可将异常指标纳入考核评分内容，作为临床科室和人员的行为导向。临床科室需要在医疗安全会议上对本科室异常数据进行分析与改进。数据改进需要持续监控，按照指标统计评率，对上次措施的有效性进行分析，如仍未达标，则继续改进。可根据实际情况，纳入科室优先改进指标，进行PDCA改进。

4.小结

精细化管理是现代医院发展的趋势，在大数据、信息化的背景下，医院要充分发挥数据管理在质量控制中的作用，将数据管理应用到医院管理决策的各个方面，发挥数据对质量的控制作用，为医院发展方向保驾护航。保障医院为患者提供更优质的医疗服务，提升患者就医体验感，更具有市场竞争力。

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