大数据分析在医院后勤精细化管理中的运用与思考

摘要:

随着医院后勤改革的不断深入，依托于信息化的精细化管理是医院后勤发展的大势所趋已成为业内共识，“一站式”充分利用信息化方法建立起庞大的数据库，对后勤精细化管理起到了十分重要的作用，本文深入研究了信息化条件下“一站式”服务的内涵外延，探讨了大数据对医院后勤发展的意义，及其在医院后勤精细化管理中所起到的重要作用，并给出了具体操作模式，同时对医院后勤信息化建设发展方向进行了大胆设想，为医院后勤改革提供了有益参考。

一、医院后勤大数据的概念

（一）大数据的定义

“大数据”（Big Data）或称巨量资料。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

（二）医院后勤大数据的范围

医院后勤大数据涉及物资流通、财务资产、建筑设备等众多后勤保障部分,就医院总务处而言大数据涉及维修、保洁、订餐、设备、能源、耗材等等。

（三）医院后勤大数据的目标意义内涵

相较于日趋完善的电子病历、手术麻醉、检验和影像等诊疗业务信息系统，后勤管理信息化水平还存在较大的差距。医院后勤工作是医院日常工作的重要组成部分，贯穿医院日常治疗、教学和科研等工作的全过程，是医院服务质量和经济社会效益水平提升的重要保障。随着大数据时代的到来，如何通过医院后勤管理平台收集大数据，保障医院系统改革与发展目标实现，是具有重要意义的现实问题。后勤管理信息系统实时、准确地获取后勤保障信息，是全面提高医院后勤保障服务水平,实现后勤规范科学、优质低耗、高效管理目标的重要途径。

二、大数据给医院后勤带来的改变

（一）大数据对医院后勤的重要意义

通过对后勤大数据的分析统计，得到所需的各类表格、图表曲线和其他重要数据，使数据得到充分利用和共享，从而降低整体后勤运行成本，使资源得到优化配置，实现效益最大化，使后勤管理成为统一体。不仅促进了医院后勤工作的管理变革，同时也成为后勤服务实体核心竞争力的重要内容。

（二）某院大数据的建设

某院后勤“一站式”后勤服务中心已具备了收集大数据的条件，通过引进后勤信息服务平台，根据实际工作情况，不断优化系统模块，通过服务管理、物资管理、设备管理、能源管理四大块，收集分析大数据，为医院相关部门提供有效数据参考，推进医院后勤的信息化、精细化管理改革。其核心思想就是为使后勤服务简单化、统一化、集中化。

（三）大数据对某院后勤状况的改变

某院后勤“一站式”服务平台大数据，整合了维修、膳食、保洁、物资、设备等后勤服务项目，构建了“工作制度完善、责任流程明确、服务质量优异、监督管理严谨”的医院后勤管理体系，使得某院后勤能够更加全面、及时、顺利、周到、有序地为临床医生和病人提供服务。

三、某院后勤工作中大数据的运用

（一）物资类大数据的运用

对于一个大型三甲医院，维修班组二级物资库中庞大的出入库数据只有通过精准的大数据才能准确、便捷掌握。以往的纸质版物资统计登记表，在做物资相关方面统计时，需要耗费大量的时间，并且不能做到完全准确详细。信息化的大数据使我们对需要的数据一目了然，物资出入库数、价格等关键字段随时可查，统计变得直观化、透明化。

（二）设备类大数据的运用

医院后勤的大型设备分散在院区的每个角落，巡查时很容易遗漏。每类设备也只有本班组职工熟悉，对于上级管理人员很难全盘掌握，并进行安全监管。因此设备类大数据的建立，使得巡检、维保正规化，设备台账集中化。上级管理者通过大数据就可以掌握设备的运行情况，提早杜绝安全隐患的发生。

（三）维修类大数据的运用

维修类大数据包含人员维修量、维修周期、维修材料成本核算等诸多板块，每个板块的数据都有其重要意义。维修量及维修周期的统计给班组绩效考核提供了直观的可参考数据，维修材料的使用统计给各用料科室提供了直观的成本核算参考数据。通过维修数据分析结合维修材料消耗，判断出维修率较高的事项，从而进行针对性改进，后勤管理也达到了节约成本的效果。

四、医院后勤大数据未来的发展预期

（一）医院后勤大数据运用的侧重点

大数据的挖掘和运用包括两个侧重点。一是描述性分析，针对过去揭示规律；二是预测性分析，面对未来预测趋势。依靠数据决策，把握规律。后勤工作决策，离不开数据资源的支撑，在出台后勤工作规范和政策时，通过大数据整理和分析，探寻数据间的关联性，从中找到隐藏在数据背后的规律，将数据处理分析结果转化为政策决策意见，提高决策水平和后勤保障效率。

（二）细化后勤大数据发展

要夯实后勤大数据长期发展基础，在医院后勤大数据发展框架指导下，培育大数据文化，从数据、人才和技术等方面逐步积累后勤大数据基础资源。只有具备雄厚的大数据资源、强大的云计算和云存储能力及切实有效的数据分析模型等基本要素条件，才能真正实现大数据技术在后勤各领域的有效运用，最终在医院形成“用数据来说话、用数据来管理、用数据来决策”的理念。

（三）大数据应用的最终目标

大数据不应该是静态存在的，而是与周边数据发生碰撞和聚合。运用大数据最终要达成四要素：预警、预测、决策、智能。预警，即通过数据采集、数据挖掘、数据分析，对已经存在的风险发出预报与警示；预测，是指立足于纵向时间轴，对相对长时间内某些问题的判断形成指导；决策，是指通过所有相关数据的联动，形成基于数据和分析之上的决策或结论；智能，即当我们基于对现实问题的分析与判断，通过技术手段实现智能化的行为。四点要素从功能的角度诠释了大数据的核心，而最终实现这些功能还需要回归到大数据应用，唯有通过应用才能让大数据真正“着陆”。

参考文献

【1】侯哲威,杨岭等.基于大数据的后勤信息系统平台研究.数字技术与应用,2016 (6)：59-60

【2】丁凯、高南.大数据背景下对某三甲医院的分析与思考.中国医院，2016，20（6）：72-75

原创作者：李卓 北京积水潭医院

本文为“第三届全国医院后勤精细化管理高峰论坛”优秀论文评选参选文章。