行心导读:
10月9日,国家卫健委官方网站发布《关于征求综合医院建设标准(修订版征求意见稿)意见的函》提到,综合医院的建设规模,按病床数量分为6个级别。其中第四十二条明确提到综合医院信息化建设相关标准。
10月9日,国家卫健委官方网站发布《关于征求综合医院建设标准(修订版征求意见稿)意见的函》,对综合医院新建、改建、扩建工程项目提出建设标准,涉及建设规模与项目构成、选址与规划布局、建筑面积指标、建筑与建筑设备、医疗设备等多个维度,其中第四十二条明确提到综合医院信息化建设相关标准。
《标准》提到,综合医院的建设规模,按病床数量分为200张床以下、200~399床、400~599床、600~899床、900~1199床、1200~1500床及以上6个级别。《标准》说明中提到:实践证明,在同一区域,综合医院规模过大,会产生患者过于集中、工作人员过多,管理难度加大、医疗环境和服务质量下降、综合效率及效益偏低等诸多问题。因此,综合医院建设规模应综合考虑所在地区经济发展水平、医疗卫生资源现状和现有需求及增长趋势等因素,按照区域卫生规划和医疗机构设置规划合理确定。
此外,关于信息化建设《标准》还提出明确要求:“综合医院应配置与其建设规模、医疗业务和医院管理相适应的智能化、信息化系统,并确保医院数据和网络信息安全。”即:综合医院应按照“全国医疗卫生服务体系规划纲要”、“健康中国2030规划纲要”、“智能建筑设计标准”、“全国医院信息化建设标准和规范”等国家、行业要求,达到相应智能化、信息化水平,推进我国智慧医疗建设。
医 院 信 息 化 管 理 系 统 介 绍
ü 医院信息系统(Hospital Information System,简称HIS)
近年来国际上兴起的计算机信息产业,在国际学术界已公认为新兴的医学信息学(MedicalInformatics)的重要分支。按照卫生部数字化工作领导小组办公室颁发的《医院信息系统基本功能规范》,它的准确定位为:医院信息系统是指利用计算机软硬件技术、网络通讯技术等现代化手段,对医疗机构及其所属各部门对人流、物流、财流进行综合管理,对在医疗活动各阶段中产生的数据进行采集、存储、处理、提取、传输、汇总、加工生成各种信息,从而为医疗机构的整体运行提供全面的、自动化的管理及各种服务的信息系统。
数字化医院解决方案
目前,国内大多数医疗机构均不同程度将计算机技术应用于医疗机构管理。HIS的开发已从最初的“以财务管理为中心”为主要模式逐步向“以病人为中心、以医疗信息为主线”的全新管理模式转变。
面向基层医疗机构推广已由中华医学会深度本地化的“最佳临床实践”,目的在于帮助基层医疗机构医生提高诊疗水平,规范诊疗标准,保障服务质量,降低医疗费用,最终达到帮助患者改善健康的目的。
BMJ最佳临床实践是先进的临床决策支持工具,基于全球循证医学证据数据库和专家共识发展的临床知识数据库,内容覆盖1000多疾病和症状、10000多种诊断方法、3000余项诊断性检测、4000多篇国际指南,100余篇中国指南。旨在为医务工作者在临床诊疗和学习过程中即时提供精准、可信并及时更新的诊疗知识,以帮助他们做出最佳诊断、优化治疗方案、改善患者预后。
行心临床辅助决策支持系统将“BMJ”进行深度结构化,简称BP系统。系统建设采取集中部署一套平台,诊疗机构按各单位业务特点选取建设相对应的常用业务模块,特色业务模块也可定制开发集中部署,未来其他机构选用时开通站点即可。
BI指的是商务智能(Business Intelligent)。医疗机构数据分析系统用于整合医疗机构和组织的各个信息系统及数据库中的业务数据。数据不等于信息,信息是数据处理、分析和层层升华的结果。科学的管理决策依靠信息数据的挖掘 和联机分析,正如HIMSS6级要求真正的管理者要会使用信息、利用信息,根据信息数据整合,及时、准确地了解医院运行情况,以便支持和辅助决策系统。
医院成本核算报表
根据HIMSS6级标准的要求,行心BI系统重点实现:(1)整合不同来源信息,包括HIS、LIS、RIS、PACS、手术麻醉、结构化病历以及财务收费等。(2)建立主题数据库。确定医院运营、医疗质量和绩效管理三大主题,建立主题维度和指标体系。(3)数据仓库与挖掘工具应用。依据不同医疗管理需求,通过联机分析处理工具( OLAP On-Line Analytical Processing)确定主题,建立满足用户需求的多维数据模型。 采用Excel或运用ExcelWeb Service、Power Pivot及 PowerView、Power Map等数据展现或者数据挖掘工具进行报表及界面设计,实现数据组合交叉分析。同时,通过仪表盘、决策树、动态报表等多种形式,满足管理人员和医务人员信息利用需求。(4)BI应用内容包括医院运营管理分析、医院评价指标统计学分析、HQMS 医疗质量管理和控制指标分析、单病种质量管理监测以及个性化数据深度挖掘,如急性心肌梗死DtoB时间、检验危急值管控等。