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1、医生每天的工作量是多少 ?医院的哪个部门收入最多 ?当天门诊量是多少?医院的病床使用情况如何 ?传染病的分类情况 这些数据信息及分析，北京大学人民医院 ( 下简称“人民医院” ) 已经可以从 BI 平台中实时获悉。BI 建设 水到渠成说到人民医院 BI 的建设，人民医院院长助理、信息中心主任刘帆并没有先讲 BI 的优点，而讲起了人民医院的信息化建设历程。北京大学人民医院信息化始于1996 年，但建设缓慢，直到了十年之后的 2006 年，才又重新开启医院的 IT 信息系统架构规划，完善前台、后台的业务功能。随着医院管理信息系统 (HIS) 、临床信息系统(CIS) 的逐步完善， 2009 年前台
2、业务系统基本建设完成。“医院信息化建设，以前都 HIS、MIS、电子病历 而对于物流、设备等后台系统的建设，显得相对薄弱，也没有成熟、完整的解决方案，我们是摸索着建设。”刘帆说。2008 年 1 月，人民医院启动ERP系统。今年 1 月，包括财务等后台业务全线完成。 ERP系统引入医院管理，实现了医院管理的财务、信息、业务流的统一。“医院ERP是个里程碑的建设，这使人民医院由过去老套的信息孤岛式的后台管理方式，变成了信息一体化的套件式管理模式。”说到这里，刘帆自豪地说：“包括财务和收入、支出、药品、高质耗材、低质耗材等 ERP系统，人民医院做到了。”IT 基础建设成形后，领导开始关注如何利用信
3、息做运营管理的辅助决策。接下来， BI 的建设变得顺理成章。BI 理念 洞察业务像企业一样，医院中不同层次的管理者对数据分析有着不同的需求：院领导希望实时监控医院的业务状况、医疗设备使用率 ; 希望商业智能平台能实时汇总医院整体医疗状况，并跟据这些数据，对未来一段时间的医疗发展趋势做出分析预测，以辅助院领导调整未来的医疗策略。对于部门和科室主任，他们则需要及时获取各种准确的信息报表：如专病专科申报表、医生奖金统计表、部门工作量完成实际进度等。院领导及业务部门的各种需求纷至沓来。但由于数据分散在HIS、MIS、ERP等应用系统中，数据的来源纷繁复杂。更糟糕的是，数据源还可能存在A 系统记录的数据
4、与B系统记录数据有出入，而这种不一至，不但对于医院的管理很不利，也给信息中心出了个大难题，他们对各部门品种繁多且频繁变动的报表与分析需求，总是号费周折才能完成，而且答案也不能令业务部门满意。这种情况令业务部门头痛，也让IT 人员沮丧。刘帆意识到，人民医院尽管掌握大量数据，但只有对数据进行分析、整理，才能服务于管理者的决策。信息部门的当务之急是，将多年来分散在不同系统中的数据整合起来，梳理清晰数据之间的业务逻辑关系，建立统一的业务视图。2009 年 4 月，人民医院启动商业智能项目，共分四期建设。在BI 建设初期，刘帆遇到最大的困难是业务部门不知道自己需要什么数据，提不出自己的 BI 目标。大都
5、还停留在传统的医院管理模式中，关注门诊量、住院量、手术量等表面数据，使得项目实施后与其理想化的预期存在较大差距。为了让 BI 走向正轨，信息中心要引导业务部门对需求进行思考，提出准确的数据及 BI 需求。“其实，同一数据在不同的角度观察，就会有不一样的分析结果。” 刘帆举例说，医院每天都会统计门诊量，如果有一天门诊量增加了许多，要分析是什么原因造成的，是某个大夫的门诊量增加 ?还是某个科室的门诊量增加 ? 了解这些细节数据，才可以调节流程、优化服务。只有挖掘这些信息，实现 BI 才有意义。BI 关键 数据挖掘用数据说话、用数据决策的关键是，拿到数据要做什么?临床业务信息数据对管理者来说究竟意味
6、着什么?前台的业务信息数据如何成为医院管理者的决策支持信息?人民医院对 BI 的认识经历了从“面面俱到”到“专一专注”的过程。刘帆认为，自己之前对 BI 的考虑不够成熟，只是想整合所有的数据，包括财务、运营、临床等。现在来看， BI 的价值不光是看到信息，而是帮助业务部门和领导层做出分析和预测。经过深思熟虑，刘帆最终选择将 BI 的重心放在支持企业运营上。在实施 BI 项目前，信息中心调研了各级用户对BI 的普遍需求，并对全院所有报表及将要开发的报表进行了梳理，共整理出 7 类报表 502 张。其中， HIS 各类报表 231 张， ERP各类报表 58 张，运营分析在用报表 55 张，向上级
7、单位呈报的和院内使用的纸质报表 115 张，医院评价 1300 分中涉及客观数据的报表 27 张，拟借鉴国外同等规模的医院在用的报表 96 张。而在这 502 张报表中，经过逐一筛选形成 BI 系统中较为复杂的“分析型报表”共 186 张。“其实，医院的业务很简单，围绕病人有两个流，一个是患者的财务流，另一个是患者的信息流，也就是临床数据、检查、检验结果等，即业务流。了解业务部门的需求后，才能进行有效的数据挖掘。”刘帆说。BI 难点 数据清理当数据真正有管理意义时，数据的准确性非常关键，刘帆最大的挑战是保证数据的准确。“数据仓库引发了我们对数据的认识。” 刘帆说。实施 BI 后，由于所有数据都
8、要进入数据仓库，各个子系统的数据在统一描述下，数据质量缺陷暴露无遗。刘帆分析了数据不准确的几个原因：一是系统和开发商，由于各子系统上线的时间跨度大，具体实施人员对数据质量的要求参差不齐，很容易出现数据质量的问题 ; 二是早期 IT 系统没全面铺开，各部门统计口径不一致，手工处理较多，处理人员的技能不同或疏漏都可能造成数据统计错误，影响数据质量。“标准不统一是数据质量的最大障碍，对患者姓名的输入都存在几种不同的方式。”刘帆说：“只有解决数据修改不严谨、描述不一致、格式混乱等问题，才能提高BI 系统数据的准确性。”在项目二期中，数据清理将是信息中心的工作重点之一。BI 未来 预测分析经过半年实施，
9、 2009 年 10 月，一期项目上线。人民医院初步构建了以数据仓库为数据平台的商业智能系统，通过 KPI 与大量OLAP分析，为医院管理者提供了全面追踪医院运营状态的辅助工具。人民医院的领导层和业务部门越来越了解和熟悉 BI ，在日常管理中逐步应用 BI 来指导业务。现在，技术部门第天接到管理部门的需求越来越多。每天，管理者收看 BI 平台发送的门诊量、病床使用率的短信已成为一种工作常态。“BI 发现一个问题，系统自动通知到某个负责人，有人进行修正，最终解决问题，这是个完整的闭环。所以 BI 是一种管理方法，而不仅是一个信息系统。 BI 可以应用在任何的系统当中。”刘帆说。 BI 的应用，让信息部门初步实现了从信息系统提供者到决策支持辅助者的蝶变。“目前，我们对数据的利用是滞后于管理理念的， BI 只能进行事后的分析，而不能做前瞻性的预测，所以我们总在疲于奔命。未来，我们希望 BI 能帮助我们做好预测分析，更好的指导业务。”刘帆说。
