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某知名三甲醫院的BI應用經典案例

永洪科技
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2021-12-24 17:23
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案例一:“新數據需求立刻看到結果”

建院至今已有100余年的歷史,現已發展成為集醫療、科研、教學為一體的某家三級甲等綜合醫院,通過永洪BI,基于醫院的HIS系統為數據源,分別從運營管理、藥品管理、病例管理、人員管理、患者全流程追蹤等多個主題展開數據分析,完成了一系列的數據分析報告。

業務部門實現了數據化經營決策和數據化績效管理,同時新數據需求立刻即可看到結果,敏捷高效。IT部門從繁重的取數、做報表的工作中解放出來,專注模型搭建,一個平臺支撐全部數據分析需求,維護、集成、實施成本低。

某知名三甲醫院的BI應用經典案例

 圖:某三甲醫院大數據危重病人看板

案例二:“大數據滿足人們日益增長的健康需求”

某家集醫療、教學、科研、康復于一體的綜合性國家三級甲等醫院,也是國家全科醫生臨床培養基地,利用永洪科技大數據平臺開展大數據分析,建立標準的“體檢數據”及“健康管理大數據”,為大數據應用建立良好基礎,建立基于中國人群的疾病預測模型與健康管理服務標準路徑,優化健康管理中心的經營管理,做好體檢的延伸服務,促進健康事業的發展,不斷滿足人們日益增長的健康需求。
以上是兩家三甲醫院數字化轉型利用永洪科技大數據平臺獲得的收益。新冠疫情雖然仍未散去,但是疫情對醫療健康行業數字化水平的影響已經逐漸顯現,醫院自身數字化轉型將迎來高潮。
行業需求:打通不同應用系統,挖掘數據背后價值
醫療行業的發展面臨著各種挑戰,例如,運營低效、不能協同醫療、數據孤島太多、數據不統一等。大數據的出現,助力醫療行業高效地解決當前面臨的難題,有力地推動了衛生部強調的醫療、醫改、醫保三輪驅動,依靠數據作為鏈條,預防為主、防治結合,建成一體化的醫療服務體系。
隨著信息系統的發展,醫院各類信息系統建設已相當完善,如HIS、CIS、PACS 、LIS、EMR、收費管理系統、藥房管理系統、床位管理、血庫管理、公共衛生等。但像輔助醫療、院長決策支持系統、臨床決策支持系統、績效考核系統等應用,應用率非常低。
為了管理決策,醫院統計科、信息科依然過度依賴人工,基于傳統方式做統計工作,造成工作負荷大、數據更新效率低、決策信息滯后,難以將數據價值最大化。管理決策層面對信息科、統計科上報的眾多固定報表,難以真正發現數據背后的價值。

整體方案:洞悉業務流程,搭建完善架構

某知名三甲醫院的BI應用經典案例圖:醫療大數據業務指標體系
通過對醫療行業業務流程進行深入分析,永洪科技醫療行業專家構建了醫療大數據指標體系,搭建完善的醫療大數據架構。

某知名三甲醫院的BI應用經典案例

圖:醫療大數據整體架構
業務數據層:可以通過對接HIS、LIS、PACS等業務系統及人力財務等管理系統數據,并支持數據的抽取。
數據標準治理層:負責數據的抽取和清洗處理,并支持基于大數據運算架構的處理平臺。實現高效地計算加載。支持將業務系統數據通過清洗后進入數據倉庫中。中間建立告警機制,當數據有問題時,通過郵件、短信等多種形式通知相關人員核實數據,并對處理日志留存。
數據分析與展現層:永洪BI提供敏捷分析功能,支持即席查詢、數據報告和挖掘算法,深入挖掘醫療數據的價值,為院長駕駛艙、醫療資源協調、用藥監控、醫院管理提供數據支撐。無論是終端用戶還是IT人員都可以通過Intranet/Internet用主流瀏覽器來訪問BI系統,用戶還可通過移動終端來訪問系統。

方案特點:敏捷數據分析,高性能數據計算

永洪BI提供豐富的數據展現組件,通過永洪BI靈活的展現方式能夠輕松制作管理駕駛艙、KPI看板等報告,實現大屏展示、定時刷新等功能。各頁面間可實現跳轉,對數據逐層下鉆。
敏捷數據分析:數據分析需求經常變化,分析報表需要即時調整,以保持業務分析的思維連續性。分析請求需要達到秒級響應,以支持靈活的業務組合分析和任意的時間窗口分析。
高性能數據計算:永洪提供的基于自有技術研發的MPP數據集市,可以處理TB級和PB級數據,達到秒級響應。系統采用分布式架構的并行處理模式,更適合客戶根據需求進行擴展。

客戶收益:新需求當天看到結果,滿足日益增長的健康需求

文章開篇介紹的是兩家三甲醫院在數字化轉型中的收益,通過對醫院全量數據進行分析做出科學決策、提高業務人員數據分析效率、解放IT人員手工操作等是客戶獲得的一致收益。大數據應用發生在醫院很多部門日常工作中,下圖就是案例二提到的醫院手術情況的展示。

某知名三甲醫院的BI應用經典案例

圖:某三甲醫院大數據手術情況分析看板
 
通過一個看板就可以獲知每天計劃手術臺數、實際手術臺數、每個科室手術數量、每個醫生手術情況、每個病人的詳細狀況等等信息。當然,可以根據需要,提出新的需求,通過永洪BI簡單的“拖拉拽”功能立即就能得到想要的數據分析結果。

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原文標題: 某知名三甲醫院的BI應用經典案例

本文由作者原創發布于36氪企服點評;未經許可,禁止轉載。

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