提升医院数据质量,必须做好这两件事

2021
06/08

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海森健康
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医院的数据到底是“大数据”,还是“数据大”,关键在数据质量。

“数到用时方恨少、方恨差”,这是很多医院在数据利用时面临的尴尬。经过多年的信息化建设,各家医院都积累了大量数据。当前,很多医院已从信息系统建设阶段迈入了数据利用阶段,并成立了专门的部门,如大数据中心、数据管理中心等,或独立于信息中心,或从属于信息中心。

医院数据不仅数据规模大,而且种类多、价值高、增长速度快,完全符合大数据的特点。但您家的数据到底是不是“大数据”还真不好说,有可能只是“数据大”而已,其中的关键就在于:数据质量。

数据质量低下带来的问题

数据质量是大数据、人工智能等新一代技术与应用能否有效落地的关键因素。如果没有高质量的数据,一切基于数据的应用都无从谈起。总结来看,医院数据质量低下将在如下几方面带来问题和挑战:

首先是病历质量。病历质控是保证医疗质量的重要手段,也是临床数据的重要源头之一,源头没有把好关的话,后面就会带来一系列问题。在病历方面,通常会面临首程书写不及时、手术记录不完善、疾病诊断和操作诊断不准确、病案首页不完整、上级医师冠签缺乏、抗生素使用指征不明等问题。

二是医疗纠纷举证。目前医患关系比较紧张,患者维权意识较强,一旦发生医疗纠纷,在举证倒置的前提下,将会使医务人员及医院处于非常不利的位置。

三是“国考”成绩。“国考”是以数据说话的。2019年4月,国家卫生健康委发布《关于启动2019年全国三级公立医院绩效考核有关工作的通知》,三级公立医院绩效考核的大幕从此拉开。考核指标共有55个,涵盖4个维度,分别是:医疗质量、运营效率、持续发展和满意度评价。一方面,医院要按照要求上报数据;另一方面,国家卫生健康委要自动采集病案首页数据。数据质量与“国考”密不可分,成为医院管理者重点关注的问题。

四是医保控费。医务人员如果不重视信息系统的规范操作与数据的及时准确录入,就会造成医保违规扣费,如:疾病诊断及手术操作填写不全、项目与材料不匹配、超频次、限定适应症用药、单张单据药品种类异常、超量取药等违规行为。部分地区正在进行的DRG/DIP改革也要靠数据说话,数据质量低下就无法反映出医院的真实水平。

五是临床研究。不管是前瞻性研究、回顾性研究,还是其他类别,都需要收集患者数据,要根据研究内容,从电子病历、HIS、LIS、PACS等系统中提取数据,并对数据进行加工处理。如果没有高质量的数据支撑,科研工作将难以开展。

技术+管理,“两手抓”提高数据质量

医院提升数据质量没有捷径可走,在数据质量方面投机取巧是不可能的。在严格遵循国家标准的前提下,医院唯有在数据采集的各个环节,将管理措施和技术手段相结合,才能严控数据质量。

2021年1月,国家卫生健康委与国家中医药局联合印发了《公立医院内部控制管理办法》,在“第三十九条 信息化建设业务内部控制”中明确要求:“医院应当建立信息数据质量管理制度。”

1.从书写源头提高数据质量。电子病历是临床数据的重要源头之一,要加强病历质控,从管理和技术两方面加强源头质控。一方面,医院要制定严格的质控管理规定,优化质控流程;另一方面,要利用先进的质控管理工具,通过应用AI病历内涵质控、AI病案首页质控,建立智能化内涵质控规则引擎,实现在医生端、环节质控及终末质控对病历的自动监控、提醒及反馈功能,并通过可视化列表辅助完成质控管理,形成病历质量监管闭环。

2.抓住评审机会,以评促建。“病历质量控制”是电子病历评级标准的39个评价项目中的一项,是电子病历评级的刚需。医院要抓住电子病历评审、互联互通测评等信息系统改造的机会,加强病历质控,提升病历质量。

3.在数据利用过程中提升数据质量。数据收集上来后,不能束之高阁,而是要利用。只有在利用的过程中,才能不断发现短板,再有针对性性地加以改善,比如用科研带动数据质量提升。

正如北京大学第三医院信息管理和大数据中心主任计虹曾在一次公开演讲中所述:“大数据科研应用带来了一个意想不到的效果——提升临床采集的数据质量。很多医生在科研过程中发现数据质量不好,根本原因在于源头的电子病历质量存在问题。只有促进病历采集源头的质量,再辅之以AI病历质控,才能有效提高数据质量。”

4.应用智能化手段,进行数据质量探查及治理。在大数据、人工智能时代,医院要运用信息技术进行数据质控、数据清洗和数据治理等,针对关键变量缺失、数据不一致、格式不规范等问题,进行及时探查和治理。

智能化的数据质量探查及治理(图片来源于计虹主任演讲PPT)


在当前的数字化时代,“数据是资产”的理念已被广泛接受,数据作为生产要素的价值正在被挖掘。越来越多的医院管理者开始重视数据质量,通过将管理措施和技术手段落实到位,真正从源头进行“两手抓”,并常抓不懈,定能全面提升医院管理和医疗质量。


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关键词:
信息系统,医院,数据,质量,科研

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