基于病案数据的运营数据分析系统 \* { margin: 0; padding: 0; outline: 0; } body { font-family: "PingFang SC", system-ui, -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Helvetica Neue", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif; line-height: 1.6; } .\_\_page\_content\_\_ { max-width: 667px; margin: 0 auto; padding: 20px; text-size-adjust: 100%; color: rgba(0, 0, 0, 0.9); padding-bottom: 64px; } .title { user-select: text; font-size: 22px; line-height: 1.4; margin-bottom: 14px; font-weight: 500; } .\_\_meta\_\_ { color: rgba(0, 0, 0, 0.3); font-size: 15px; line-height: 20px; hyphens: auto; word-break: break-word; margin-bottom: 50px; } .\_\_meta\_\_ .nick\_name { color: #576B95; } .\_\_meta\_\_ .copyright { color: rgba(0, 0, 0, 0.3); background-color: rgba(0, 0, 0, 0.05); padding: 0 4px; margin: 0 10px 10px 0; } blockquote.source { padding: 10px; margin: 30px 0; border-left: 5px solid #ccc; color: #333; font-style: italic; word-wrap: break-word; } blockquote.source a { cursor: pointer; text-decoration: underline; } .item\_show\_type\_0 > section { margin-top: 0; margin-bottom: 24px; } a { color: #576B95; text-decoration: none; cursor: default; } .text\_content { margin-bottom: 50px; user-select: text; font-size: 17px; white-space: pre-wrap; word-wrap: break-word; line-height: 28px; hyphens: auto; } .picture\_content .picture\_item { margin-bottom: 30px; } .picture\_content .picture\_item .picture\_item\_label { text-align: center; } img { max-width: 100%; } .pay\_subscribe\_notice { margin: 30px 0; padding: 20px; background: #fffbe6; border: 1px solid #ffe58f; border-radius: 8px; } .pay\_subscribe\_badge { display: inline-block; padding: 4px 12px; background: #faad14; color: #fff; border-radius: 4px; font-size: 14px; font-weight: 500; margin-bottom: 12px; } .pay\_subscribe\_desc { font-size: 15px; line-height: 1.8; color: rgba(0, 0, 0, 0.7); margin-bottom: 12px; } .pay\_subscribe\_hint { font-size: 13px; color: rgba(0, 0, 0, 0.4); } .\_\_bottom-bar\_\_ { display: flex; justify-content: space-between; align-items: center; position: fixed; bottom: 0; left: 0; right: 0; height: 64px; padding: 8px 20px; background: white; box-sizing: border-box; border-top: 1px solid rgba(0, 0, 0, 0.2); } .\_\_bottom-bar\_\_ .left { display: flex; align-items: center; font-size: 15px; white-space: nowrap; } .\_\_bottom-bar\_\_ .right { display: flex; } .\_\_bottom-bar\_\_ .sns\_opr\_btn { display: flex; align-items: center; user-select: none; background: transparent; border: 0; color: rgba(0, 0, 0, 0.9); font-size: 14px; } .\_\_bottom-bar\_\_ .sns\_opr\_btn:not(:last-child) { margin-right: 16px; } .\_\_bottom-bar\_\_ .sns\_opr\_btn > img { margin-right: 4px; }
基于病案数据的运营数据分析系统
原创 Hi您好 恒健知行 2025-12-18 00:00 安徽
1.引言
目前医院的BI运营决策支持系统或精细化运营系统主要涉及异构数据，从HIS、EMR、LIS、RIS…..等各类业务系统进行数据采集、加工、处理、治理等等，大型的医院都建设了数据中心，将这部分工作在数据中心层面做了处理。进而，基于统一的一个数据源再进行各类指标定义、加工、计算，绘制统计报表和驾驶舱仪表盘。
病案数据是具备这种模式的天然属性，首先病案主要功能之一是信息存储与归档，它已经从EMR、HIS系统同步数据并进行处理。其次，病案科会做一些质控、编码等工作，针对EMR、HIS系统缺失的信息进行一定的补充、修正和完善。最后，其归档的属性确定了它是结果数据，不再变更。这些特点都非常有利用数据挖掘。
2.决策分析
数据驱动决策分析的本质是多维度呈现数据、描述运营现状，通过数据反馈运营管理中存在的问题、风险；或通过比较分析，反馈医院管理措施是否有效；或预测未来的可能，为决策提供概率上的支撑。
2.1病案数据概览
基于病案数据（结构化）所涵盖的信息，可以运行效率、手术质量、费用控制、医保管理、患者安全、诊断质量、护理质量、高危病历预警等角度进行分析。综合展示上述维度相关的核心指标，及重点关注的维度排序：
2.2运行效率
统计平均住院天数（日）、平均费用、手术占比（率）、药占比、耗材占比、自费占比等占比。
1.综合评分，评分规则需要自定义，综合多个指标并赋予不同权重。
2.平均住院日分析，进行平均住院日排序，并识别存在超长住院的患者情况
3.进行平均住院日和平均费用的波士顿矩阵分析，识别科室在两个指标上的分布情况。
2.3 手术质量分析
手术质量围绕手术例数、择期手术完成情况、切口甲级愈合率等核心指标进行分析。同时可以以手术级别、科室等维度对相关指标进行细分分析。
2.4 费用分析
围绕给为费用结构进行分析，如统计药品费、耗材费用、检查检验费、治疗费等各类费用占比，及趋势分析。
也可以针对费用使用IQR或Z-score方法识别异常费用的异常病历情况。
2.5 临床路径
2.6 医保费用
统计各医保类别的费用结算情况，进行趋势分析，比例结构分析等，识别医保可疑结算的病例等
2.6 患者安全监控
针对患者安全指标，如跌倒、用错药、压疮、院感等进行频次统计，趋势分析。尤其是可以结合患者安全重点检查活动周等专项活动进行分析，验证相关管理活动的有效性。
2.7 诊断质量
诊断质量是反映医院医疗水平最重要的指标，诊断符合率统计必不可少。诊断质量分析需要对重点指标进行重点监控。尤其是结合目标管理，不同颜色展示距离目标达成情况。
2.8 护理质量
护理工作是医院诊疗工作的必不可少的组成部分，护理质量与患者安全更是息息相关。由于护理管理涉及维度较多，可以结合综合评分反馈科室综合护理水平。
2.9 高危病历
病案数据是结果数据，针对例数数据分析高危患者的特征。如进行各科室高危患者比例，患者例数等，综合数据可以提示需要重点关注的高危患者分布情况。此外，可以结合历史高危患者的特征进行挖掘分析，基于历史数据的分析，用于反哺临床在院患者的高危预警。
3.数据质量
上述所有的分析需要有个前置条件，即需要高质量的病案数据进行支撑。因此，有必要对病案数据进行全方位的质控。针对病案历史数据，也可以集中反映医院一段时间内的病案数据质量，如统计数据完整性、数据准确性、一致性等，识别一些异常值等。
系列文章
恒健知行
 阅读 赞  分享 ’%3E %3Cg transform=‘translate(0 -2.349)’%3E %3Cpath d=‘M0 2.349h24v24H0z’/%3E %3Cpath fill=’%23576B95’ d=‘M16.45 7.68c-.954 0-1.94.362-2.77 1.113l-1.676 1.676-1.853-1.838a3.787 3.787 0 0 0-2.63-.971 3.785 3.785 0 0 0-2.596 1.112 3.786 3.786 0 0 0-1.113 2.687c0 .97.368 1.938 1.105 2.679l7.082 6.527 7.226-6.678a3.787 3.787 0 0 0 .962-2.618 3.785 3.785 0 0 0-1.112-2.597A3.687 3.687 0 0 0 16.45 7.68zm3.473.243a4.985 4.985 0 0 1 1.464 3.418 4.98 4.98 0 0 1-1.29 3.47l-.017.02-7.47 6.903a.9.9 0 0 1-1.22 0l-7.305-6.73-.008-.01a4.986 4.986 0 0 1-1.465-3.535c0-1.279.488-2.56 1.465-3.536A4.985 4.985 0 0 1 7.494 6.46c1.24-.029 2.49.4 3.472 1.29l.01.01L12 8.774l.851-.85.01-.01c1.046-.951 2.322-1.434 3.59-1.434 1.273 0 2.52.49 3.472 1.442z’/%3E %3C/g%3E %3C/g%3E %3C/g%3E%3C/svg%3E) 推荐 ’ fill=’%23000’ fill-opacity=’.9’/%3E%3C/svg%3E) 留言