文
中山大学附属第一医院质量控制科科长
李菁
2013年2013年，中山大学附属第一医院（以下简称“中山一院”）在文卫平副院长亲自主抓下，启动了以互操作性HIE平台为核心的全院信息化建设和改造项目。
建设伊始，文副院长就十分明确地强调，信息化建设的目的是要切实提升医护人员和管理层的服务水平，进而为患者提供更好的服务。因此，在建设过程中，不能单纯追求新概念，不能只为了评级、评审等外在目的，更不能全盘照搬其他单位的信息化建设模式。上一个系统、选一个产品、改一个功能，都要对能够解决哪些问题、对医护人员的操作、对医院管理带来哪些好处，进行充分论证、形成清晰认识后再启动。
医疗服务质量监控，是提升医院专业服务水平和管理水平的重要环节，通过对医疗服务质量进行监控、检查、分析、评价，通过量化统计和非量化的事件分析，及时发现影响服务质量的问题，予以解决、干预、纠正，进而推动医疗质量的持续改进。在信息化建设之前，质控工作存在许多困难和不足，在缺乏有效的信息化手段情况下，许多改进和提高的措施，都只能流于想法。
问题分析
数据质量差的源头在管理
院领导对数据质量问题高度重视，专门成立了数据质量工作小组，作为全院信息化建设项目团队的重要组成部分，由质量控制科牵头，协同信息科、医务科、病案管理科、各临床科室，以及厂商，对各部门医疗数据中存在的问题进行梳理。调查发现，当时严重影响数据质量的因素包括数据元定义不清晰、病案首页填报错误、病历结构化不足等，这些因素与统计规则不清晰、业务流程不完善、医务人员对数据质量重视不足等相关。此外，还有大量的数据质量问题是由于信息化建设不完善、较多数据需要手工输入和统计造成的。
根据这些情况，工作小组制定出一系列针对性改进措施，包括对各个部门数据需求进行分析；严格定义数据的来源和统计规则；强化首页质控、将重点指标纳入科室质量考核；加强各级人员对数据质量重要性的认识；加速重点科室和关键岗位的流程优化，从源头上减少和消除低质量数据的产生。
信息孤岛是大难题
中山一院的信息化建设从上世纪90年*开代**始，已经陆续上线130多个子系统，反映医疗质量的数据分散在各个子系统中，形成“信息孤岛”。为了形成质量统计报表需要到各个系统中人工收集，费时费力且易出错。即使从数据范围较广的HIS系统、病案管理系统中提取数据，形成统计报表，也因为各子系统的异构性、数据标准不统一，缺乏数据传输的交换和验证机制，各系统中的数据存在大量不一致、错误，或者缺失，形成垃圾数据。例如因为缺乏唯一号管理，患者来医院多次就诊的数据关联不上，造成患者病历资料不完整，影响了临床诊疗质量与质控数据准确。
实时性、一致性差降低了数据可用性
手工从各个子系统中收集数据，无法得到最新的数据，只能以按月或季度的频率进行数据收集，形成上月或上季度的统计。同时，各个系统相互独立，从不同渠道采集的数据进行横向比较时，常会出现不一致的现象，这对质控部门的数据汇造成极大困扰。更严重的是，根本无法通过这些数据及时地发现服务质量的问题，并做出反应。
例如效率指标中，床位使用率、出区人数、手术例数等指标，之前根本无法做到每天甚至每小时的实时统计。即使是各子系统做出的统计数字，也常常由于不实时、不一致，造成汇总错误。
无法实现灵活的数据展示和分析，数据分析能力低
手工方式从各个子系统收集数据，难以从不同维度进行统计计算，当统计的维度和口径发生变化时，不仅工作量巨大，而且容易发生错误。如果发现异常的统计数值，希望对数据进行分析和挖掘时，无法依靠系统进行。如需要追溯产生问题的具体案例，需要花费很大的人力和物力收集信息，效率很低。
解决之道
互操作性平台是医疗质控数据的基础
中山一院新一轮的信息化建设中，选择了具有互操作性的医疗信息交换HIE平台（上海岱嘉医学信息系统有限公司HiUP）作为实现院内信息系统数据共享的基础设施。采用平台建好后，根据需要逐步对各个子系统进行新增、替换或改造，按照统一行业标准接入平台，通过平台进行各系统之间的数据交换。
依据医疗信息交换框架，各子系统与平台之间在数据生成的时刻进行实时的通讯，例如当移动护理系统中产生一个不良事件相关的数据，即刻推送至平台的临床文档中心（CDR）进行数据同步，相应的，需要对该项数据进行利用的所有其他子系统（包括医生工作站、管理系统等）就能同时实现数据同步。这种双向的、实时的数据交换技术，确保了各个子系统中数据的一致性，解决了信息系统不完善造成的数据质量问题。
基于HIE的医院管理与决策系统
在HIE平台搭建完成后，通过各种商业数据挖掘（BI）工具，实现了丰富的数据应用。2016年初，将各类数据应用综合，正式推出了医院管理与决策支持系统（HEADss）。
由于HIE平台较好地解决了异构系统的数据共享难题，平台上具备了支持日常业务的实时、完整的数据，在此基础上开发的管理与决策支持系统，具有非常广泛、丰富的应用功能，经过筛选，形成包括领导驾驶舱（院领导关心的实时的运营总体情况）、医院日常统计、绩效分析等，共9大类300多项统计指标和“分析型报表”，为医院和科室的精细化管理、医疗质量控制、运营管理决策提供了数据支持。
其中涉及医疗质控工作的KPI指标主要包括效率指标、安全指标和政策指标三大类。安全指标包含住院患者医疗质量与安全监测指标、治疗质量指标、诊断质量指标等；效率指标包括工作效率指标、工作负荷指标、医技部门预约报告时间指标等；政策指标包含合理用药指标、临床路径指标和单病种指标等。
数据质量和实时性
信息化改造后，质控部门最直观的感受就是数据实时性和数据质量的提高。2016年初，中山一院为了更严谨地评价信息化效果，组织了一次全院规模的数据对比测试：将平台上整合的数据与医院各个部门的数据进行逐一对照，结果由科室负责人签字。所有数据分为绩效分析、实时在院分析、病例分析三大模块，包括住院重点手术总例数、死亡例数、术后非预期再手术例数等上百个项目，几乎涵盖了医院所有部门。
测试结果显示由HIE平台整合的数据与来自各一线部门产生的数据完全符合，并能按要求及时更新。
本次测试给了包括质控部门在内的医院管理部门极大信心，有了实时、高质量的数据做基础，质控部门就能根据需要提出需求，与信息部门合作不断开发应用BI。
多维度数据展示
应用HEADss提供的丰富BI，可以实现三方面功能：首先，向上级提交的报表更为全面、客观、详实，避免了过去数据“所出多门、互不协调”的局面；其次，医疗质量数据分析监测系统可以根据管理者职能不同，实现权限管理；第三，实现了医疗质量数据集成功能，职能部门能够实时监控和跟踪医院多项运营指标、灵活按日、周、月、年等时间间隔进行对比统计，数据可实现实时监控、呈现，支持图表显示和*载下**，报表可根据管理需求导出明细。
分析型统计报表
信息化改造给医疗质控带来的另一好处是，统计展现的分析型报表，多层链接至最底层全景病历展现，可追查质量缺陷的根源。在PDCA管理模式的指导下，医院形成制度每周召开多部门联席会议，及时将数据统计中发现的问题进行讨论并制定对策方案，完成在信息技术支撑下的PDCA循环，促进管理持续性改进。现在中山一院的重点质控指标，如病例分型和手术级别的错报率有了明显下降。信息化建设在帮助医院实现闭环流程改造、精细化管理方面发挥了巨大作用。
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e医疗2016年8月刊原创文章，转载请注明来源。