北大肿瘤医院数据中心的建设与应用.docVIP

北大肿瘤医院数据中心的建设与应用 　　北大肿瘤医院的信息化建设是从2000年开始起步的，2005年医院开始加大投资和建设力度，进行系统升级。从最开始的以财务为中心、以HIS为主导、各个部分分割的系统，经过10余年的建设，已经建立了覆盖较为全面的基础应用软件，包括HIS、CIS、EMR、临床路径、LIS、PACS、OP、物资、设备等支撑医院业务各个环节的应用系统，逐步建成了以电子病历为中心的临床和管理全覆盖的信息系统，能够满足医院各方面的日常业务需求。 　　北大肿瘤医院在2004年就开始尝试建立数据仓库，先后进行了两次升级，现已初步建立了医院运营管理平台。经过近8年的摸索，信息部门在实践中得出结论：数据仓库（DW）和临床智能（CI-Clinic Intelligence，即企业的Business Intelligence）技术，是现阶段满足医院数据利用需求的有利手段之一。 　　医院的信息化需求 　　数据的整合和利用，是医院进行信息化建设的出发点和归宿。在信息化建设过程中，逐渐发现医院数据存在数据结构、标准化、数据质量、数据时效性、分析功能效率等多种问题。 　　医院发展信息化的动力，来源于医院的发展战略和业务需求。医院的需求有四点：临床业务精细化、运营决策数字化、科研数据采集自动化。 　　从院领导、科室主任到其他管理和临床人员，都对医疗信息有所需求，具体涉及查账、核算、科研、临床实验、绩效考核等各个方面。如今，管理决策、运营以及医疗改革测算都依赖于信息的整合、分析、计算和再利用。各业务科室的需求越来越强，对信息部门提出的数据分析需求甚至达到一天数次，这就要求信息部门数据整理的完整性和统一性，并能够实现快速检索和分析。要满足医院各层面统一高效的信息需求，信息部分需提供以下几项内容： 　　灵活的分析平台：灵活可靠的工具和平台支持各部门对数据的“自助式”分析和利用。 　　数据统管和共享：统一的数据资源管理平台对数据进行统一管理，真正实现数据的全方位共享。 　　患者综合信息统一视图：将源自不同系统且标准不统一信息，整合在一个界面中进行综合处理，存在巨大的障碍，并有分析效率低下、界面风格不一致的问题。 　　运营分析平台：对医院管理者所关注的医院运营效率、质量、绩效等进行分析、监控和跟踪的系统。 　　临床科研分析平台：临床科研数据自动化采集、支持单病种数据整合、分析和查询便利的临床科研平台。 　　大数据应用实践 　　面对如此众多的数据问题和需求，依靠手工实现数据分析以及应用已经不再适合。那么，信息部门应该如何应对数据分散、处理效率低、一致性差等手工作坊时代的问题呢？北大肿瘤医院在2004年就开始尝试建立数据仓库，先后进行了两次升级，现已初步建立了医院运营管理平台。 　　数据中心是按照医院中长期业务需求，将医院的现存数据，按照统一数据字典进行清洗、集中整合到数据仓库中，并通过后台的运算和分析，以临床智能工具为客户端，满足不同的用户需求，达到良好的用户体验。 　　北大肿瘤医院在建立数据中心平台的过程中，根据医院的需求紧迫程度、难易程度，逐步建立了不同的应用。临床是医院之本，尤其是全国三级医院评审和临床路径管理、单病种管理的紧迫需求，医院首先建立了以临床管理为中心的医院运营管理系统，设计了一套运营监控指标体系（Hospital Operation KPIs），帮助解决北大肿瘤医院临床管控中的诸多挑战。通过对信息的统一管理和利用，提供统一的数据视图和综合管理分析支撑环境，最终形成面向各个专题的医院运营管理的分析、监控。包括全院、科室、个人的三级运行指标（工作量、医疗质量、患者安全、运营效率），分析医院业务的增长点和滞后点，医院合作（分院建立、私营医院机构合作）等领域的运行预测和盈亏分析，重点问题的捕捉与跟踪，以及医院业务流程的监控与优化。 　　在实践中，北大肿瘤医院在全院建立了统一的数据字典，统一的患者ID索引，统一的统计公式标准，为全院系统打造一个统一的数据共享平台，解决了全院统计口径的一致性问题，实现了数据标准化；将业务数据和分析数据分离，生产系统和查询系统分离，有效地解决了高效、稳定的前台业务与多变的综合展示业务之间运行效率的矛盾，极大地提高了基础业务系统的维护性与稳定性；数据中心的数据是经过质量控制、清洗、转换后的结果，由此分析的结果更具有准确性，能对使用者提供更有效的决策支持；海量数据在数据仓库中长期保存，当业务系统进行升级换代更换厂商时，不会影响数据分析的延续性，保护了历史数据。 　　数据中心建设经验及目标 　　北大肿瘤医院在近十年面向医院管理的数据中心的建设中，在规划、设计、实施过程中既有难点，也有通过大数据挖掘分析强化医院管理时所面临的独特挑战。 　　医院管理性需求的收集与归纳：在项目建设