数据成就公立医院的精细化运营

我们看到，借助我国快速城镇化和全民医保推行的红利，过去的近10年里城市公立医院纷纷走上了发展的快车道。无论是医院规模（业务用房、设施设备、床位数）、等级评审，还是业务收入、职工薪酬等，均不同程度得到了大幅度的发展。

但也可以看到，从2012年到2016年，我国医疗卫生费用总支出增长率是同期我国GDP增长率约两倍。如果医疗费用继续这样快速增长，国民经济和医保基金将无法承受。为了防止医疗体系出现入不敷出的情况，只有控制医疗费用过快增长，并以此倒逼整个医疗行业内部优化。

2015年，国家卫计委、发改委、财政部、人社部等联合印发《关于控制公立医院医疗费用不合理增长的若干意见》。2016年七部委联合发布《全面推开公立医院综合改革工作》更明确要求：2017年全国公立医院医疗费用平均增长幅度控制在10%以下。2017年底，多地爆发了一场“控费风暴”。包括贵州、四川、甘肃、河北、广东等地医院纷纷下发通知，大力控制医疗费用，停用、限用多种医用耗材。

大环境的变化迫使公立医院旧的扩张发展模式转到新的精细化运营模式，从以前拼规模、拼速度，到现在拼运营、拼数据，医院需要依靠数据挖掘、分析、支持，才能进行更为精细地运营管理。

▌数据挖掘  发现医院运营问题

发现医院运营问题，需要有一个清晰、准确的医院运营分析。

医院完成信息化建设之后，所有的医疗和管理行为都将被记录和存储下来，形成了海量的数据沉淀。

在基于对整个医院运营状况了解的基础上，利用沉淀的数据构建符合公立医院自身特点和属性的数据库，并对这些沉淀的海量行为数据依据不同维度进行精准分析和挖掘，掌握医院运营每一个环节，让管理者清楚自己医院运营的每一个环节发生了什么。

另外还要将数据与医疗行业平均数据对比，在业务和运营方面做一些对标分析，了解医院在行业什么水平，是否需要管理者做进一步优化调整。

▌数据分析 优化医院运营策略

以往医院的医务数据、财务数据、病患数据等各部门数据基本都是相互独立，没有互相整合。医院精细化运营需要进行更细化的大数据分析，把各种指标更加精准地落实到各环节。在对汇集的全院运营数据建立的监控、挖掘及分析机制后，抽象出最优化的医院运营策略。

一个典型例子就是“医生跟着病人走”的病床动态分配策略。

公立医院旧有模式，病床按各专科或各专业组分配。但床位使用率不等、空床碎片化分布的情况在各医院均不同程度存在，碎片化的空床无法充分利用。这些的弊病，制约了床位使用率的提升。

通过“医生跟着病人走”的病床动态分配策略，数据分析后发现各专科或各专业组病床使用率峰值出现规律，把全员空床综合利用起来，改变医生固定管理床位制，按手术计划需要安排入院时间，缩短了病人入院等候时间、术前等候时间和住院时间。医院的入院人数、手术台次增加、床位利用率等均显著提高，病人的平均住院日和单病种的平均费用大幅降低。

▌数据依据 支持医院运营决策

今天大规模的公立医院，单独靠管理者自己的经验和学识是无法做出清晰、准确的医院运营分析。为避免“拍脑袋”决策，在细节上需要更多的靠数据为依据来满足运营和业务决策需求，使用数据依据支持公立医院运营决策。

准确的数据支持可以为管理赋能，让管理者得出准确结论、做出正确决策，据此公立医院进行运营改进和调整，优化医疗服务流程、改善医疗服务质量、提升病患满意度、提高医院效益，优化人力资源管理、财务管理、设备管理、药品及耗材管理，构建一体化的精细管理，并形成整个运营闭环。

同时数据依据也帮助管理者更好的理解整个医疗行为过程，从而更好的支撑各项规划、计划、措施。