扫清数据应用障碍,广东这家医院的做法让人拍手叫好

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小亿 管理员

发表于2021-3-29 11:53

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大数据正在改变各行各业,医疗行业也不例外。目前,医疗行业的发展面临着各种挑战,例如医疗数据分散存在于不同厂家开发的院内外多个子系统中,造成孤岛太多等。为保证医院各项工作顺利开展,医院也应顺应时代潮流,建立医院大数据平台,将医学技术水平与数据信息完美融合,不断完善医院数据处理与信息管理,提高综合服务水平。

作为深化医疗改革的试点单位,广东某医院引入亿信华辰BI系统,建立医疗数据报表系统,提升医疗管理效率,促进医疗工作创新发展。

数据困境:亟需挖掘数据价值
广东某医院是我国近代史上最早的中医医院之一,其凭借在中医传承、精细化服务的管理优势和华南广泛的中医文化基础,年服务患者量连续20年位居全国同行前列,2018年的年门诊服务患者量甚至达到702万人次,位居全国所有公立三甲医院的No.1,在规模与实力上均处于全国中医医院前列。

为了探索中医药在预防保健领域的优势,凭借庞大的患者人群基础,广东某医院率先成立了全国第一家“治未病中心”“中医慢病管理中心”,逐步形成了未病、欲病、慢病三个层次的中医“治未病”服务体系,用以支撑医院中医药临床管理标准化和疗效研究工作。

随着中医慢病科研系统、临床管理系统、临床科研一体化系统及院外服务移动端软件的逐步开发和完善,中医慢病管理中心已经积累了超过10万慢性疾病就诊病人的各类临床和科研以及跨院外服务的数据,在此基础上的进一步整理、挖掘和中医量化疗效、服务绩效评价的业务需求就此产生。

定位症结:快准狠锁定问题所在

正是基于以上背景,广东某医院梳理当前医院慢病数据现状后决定开建慢病大数据项目,由北京信泰慧智医疗科技有限公司承接,与亿信华辰携手合作,共同帮助广东某医院建设慢性病管理报表系统。在接到医院诉求后快速响应,并着手排查问题,快、准、狠定位症结所在。

1、数据孤岛严重

所需的病人就诊信息、慢病临床、科研、中医特色疗法服务、院内外功能仪器设备的检验检查等数据分散存在于不同厂家开发的院内外多个子系统中,虽然有长期的收集,但仍需做进一步汇聚和清理。

2、数据分析难

各类信息跨越时间周期长,且没有按照“治疗主题”、“中医特色疗法”或“患者”为索引再存储,不利于进一步的疗效评价和研究。

3、关键指标不统一

疾病关键指标通常被用于衡量慢性疾病的轻重程度,各科室病种虽有不同方式的监测,但未做到统一和及时,更没有利用指标进行疾病发展预测,从而作为提升疾病认知的抓手提升患者依从性。

4、数据可视化弱

各类信息的展现方式基于原产生系统的设计而存在,不美观、不统一、不灵活、扩展性差。

正本清源:直击痛点完美匹配

该慢性病管理报表系统严格遵循DW/BI项目建设方法论,以综合统计分析需求为导向梳理统计指标,设计DW数仓模型,再通过ETL按照数仓模型将未充分利用的分散在不同系统的慢性疾病相关数据进行清洗整合,最后基于亿信华辰ABI一站式数据分析工具进行统计报表设计开发。


△系统技术实现架构图

1、指标梳理及数仓建模
基于院方提交的可视化分析展现需求,由信泰慧智与亿信华辰一起,基于需求对院方现有业务系统数据,从院内、慢性临床科研领域、其他业务系统三个模块进行梳理。一方面打通并整合了已有业务数据,让数据充分发挥价值,另一方面为后续可视化分析提供了统一的数据口径和标准,保证统计数据质量的同时提升数据价值,辅助医生科研和医院管理者决策。

2、ETL数据抽取整合
ETL抽取分两步走,一部分已有的存储过程由信泰慧智持续维护,另一部分新增的数据抽取工作由ABI数据整合功能完成,其中ABI的工作流程如下:

  • 将既有慢病业务系统的数据库表通过业务逻辑梳理抽取至ODS层进行可视化分析展示,通过简单的组件拖拽即可实现复杂的数据抽取工作;
  • 添加ETL作业调度,每天定时从医院集成平台、慢病业务ODS库、其它数据源进行数据抽取、更新,形成DW数据仓库。

3、可视化报表开发展现
数据整合好了之后,亿信ABI可直接通过JDBC连接获取数据,进行可视化统计报表开发,整个开发过程无需任何脚本定制,全程界面化组件拖拉设计。

(1)综合服务绩效管理报表

  • 利用系统已有统计图组件如柱图、线图、饼图、雷达图等,采用图表可视化表达方式,让数据看起来更加直观明了;
  • 从科室及时间多角度分析数据,全面掌握院内医疗状况;
  • 再从科室、病种进行多角度钻取,多维度查看明细数据,层层追溯,发现问题解决问题。

*数据已脱敏

(2)分病种的患者全病程报告展示

基于全病程的院内外数据积累,为患者自动生成阶段性的《个人健康报告》,其中承载着各项院内外检验检查数据、穿戴设备数据、关键指标变化、接受医疗服务统计,以及诊疗调养全程中各时点的阶段性评估和医生的总结报告。


*数据已脱敏

(3)分病种的慢性病关键指标预测

医生可为各自的病种设置一个或多个关键指标加以跟踪分析。例如慢性肾脏病,医生可根据“肾小球透过率(eGFR)”的指标值变动情况预测患者将来上透析的时间。

成绩斐然:帮助医院数据高效运转
根据医院数据现状,助力建设慢性病管理报表系统,逐步按需推进数据应用落地,最终实现慢病大数据汇聚,辅助多病种中医量化疗效研究和服务绩效评价。

总体而言,此次项目中用亿信ABI对业务系统的数据进行分析展现:

一方面,使多来源的医疗数据得到了充分利用,使慢病门诊各科室医生护士对患者的基本情况有了更直观快捷的把握,也帮助其对慢病患者进行更好的跟踪、回访及管理,继而改善患者依从性;

另一方面,亿信ABI强大的报表展现功能解决了原业务系统查看数据不灵活,图表展示不美观等问题。



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