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大数据时代 美国医院评价带给中国什么启示

http://www.pharmacy.hc360.com2015年07月30日10:02 来源:健康界T|T

    【慧聪制药工业网】7月30日讯,2015年7月21日《美国新闻与世界报道》公布了美国2015-2016年最佳医院排名。紧随其后的7月22日,由中国医学科学院、中国研究型医院学会主办的现代化医院评价与评估高峰论坛举行,国家卫计委医疗管理服务指导中心主任赵明钢指出,中国将基于数据,科学、规范和准确地建立全国医疗机构的统一评价体系。

    其实,《美国新闻与世界报道》对全美医院的评价排名已进行了十余年,类似的评价体系在美国还有很多,例如:消费者报告(ConsumerReport)、医院安全指数(hospitalsafetyscore)等。与美国已经相对健全的医院评价体系相比,中国在此领域才刚刚起步。

    本文将简单梳理中美在医院评价体系上的异同,并希望从中获得对大数据时代中国医院评价体系发展的启示。

    数据至上

    数据是医院评价的灵魂。如果去问一个美国医院评价者最重要的是什么,答案一定是数据。《小王子》中说:真正重要的往往是无法通过双眼直接看到的(L'essentielestinvisiblepourlesyeux)。虽然医院的硬件条件可以反映一定的事实,但是更重要的信息往往埋藏在海量的医院运营与病历数据中。

    在美国,联邦政府的CMS部门构建和维护庞大的数据库,用于跟踪每一笔医疗保险报销并监控其背后的医疗行为。美国医院协会和一些专业医疗机构也拥有大规模、跨地域的病历数据库。而这些客观的数据库就成为第三方评价的最主要信息来源。当然,这些数据库往往记载的是较为表层、未经处理(或经过简单处理)的原始医疗数据。第三方的评价功力,就体现在如何利用这些数据合理、客观地进行医院排名。

    其中有一些指标较易取得或计算,如某些重点疾病的30天死亡率,显然与医院医疗质量和安全有着密切的关系。但有些指标,如住院期间发生的感染,手术之后出现的并发症等信息,则可能深深埋藏在数据(例如病程记录)之中,而这些信息对于真正关心医疗安全和质量的患者,以及真正希望医院管理能够精细化的管理者,有着极高的价值。

    近年来,随着美国医院数据的全面电子化,数据量已经不再是问题的关键(相信中国在自上而下的医疗改革过程中很快也会如此),而数据挖掘的相关技术,才是医院评价的关键所在。试想,当面对上千万份电子病历,其中一大部分却都是运用医生式的语言来描述患者病情,那又如何能完整地呈现患者的就医经历,是否存在院内感染,检查是否恰当而不过度,疾病是否好转或治愈,以及出院后特定时间内是否再次入院?

    在中国,虽然HIS和电子病历已在大医院中普及,但即使排除行政层面的重重限制,现阶段可供整合的数据仍十分有限。多数医院还是愿意使用传统的方法统计简单、表层运营数据,且仅局限于内部使用。

    今年6月27日,国家卫计委医疗管理服务指导中心相关负责人透露,中国将建立一个基于国家医疗数据中心的医院综合评价体系。该体系包括基于病种对比的医疗服务能力分析和基于DRGs的医疗服务绩效分析两大部分,将充分运用大数据理念,依托国家医疗数据中心。

    在具体操作中,医管中心将病案首页的第一诊断和疾病疑难危重的分级指数来作为分级,同级别病种比对包括时间消耗指数(平均住院日)、费用消耗指数(均次住院费用、费用结构)、医疗服务质量(住院死亡率),并将这三项内容综合比对医师医疗服务能力水平;而不同级别病种数量比对体现的是则是专科医疗服务能力水平,即大型医院的疑难病种到底有多少。

    翟晓辉承认,做到上述这一切的前提是对国家医疗数据中心实行网格化管理,各成员单位及时准确地上报医疗数据。

    虽然在规模与评价方式上还有较大的差距。笔者认为,随着对医院评价关注热度的不断提高,国内在规模上超越美国只是时间问题。然而,在优化评价方式方面,中国的路还很漫长。

    下一步我们亟需考虑的是如何充分挖掘并整合大数据,将其纳入医院评价体系。使真正跟医疗质量相关的变量(如住院的感染、并发症、可以避免的二次住院),代替如今主宰评价体系的表层变量(住院时长等),真正用于医院质控。

    医疗大数据的应用

    下面将用几个当今大数据在医院评价领域的应用展示数据挖掘的重要意义。需要指出的是,这些应用只能展现大数据在医疗领域贡献的的冰山一角。还有无限的宝藏等待高手挖掘。

    1.患者安全评价

    一所医院的产出很大程度上取决于患者是否能够安全地在医院接受救治。所谓安全,可以表现在几个方面:首先,导致患者入院的疾病能够有效地被控制甚至治愈;其次,病人留院期间,不会因为医院的环境或治疗方式产生其他不必要的症状(如感染,术后并发症等)。但还没有明确的指标准确反应此类事件,所以需要我们使用适当的技术从海量的病人数据中发现此类现象。

    通过对电子医疗数据的系统分析,数据提取与统计分析,我们可以知道一所医院是否经常导致某类病人的不必要感染。如果属实,是否是由于医院运营或某些医疗过程的操作不当导致。在美国,某所医院患者感染率居高不下,专家通过分析其原因得出病房格局设计不合理导致交叉感染的结论。

    美国新闻与世界报道最佳医院排行自2013-2014年最佳医院排名中使用了6个患者安全性指标(PSI)。根据RTI的数据分析后增加了两个额外安全性指标,它们是AHRQPSI03和AHRQPSI08,分别代表了皮肤破裂(褥疮性溃疡)的发生率和术后髋部骨折的发生率。这将更加全面地反映医院的安全性。

    2.医院质控

    医疗改革领域中的临床转型实际上就是在品质提升、风险管理、绩效考核和成本控制几者之间保持微妙的平衡。一旦将大数据技术应用于医院,我们便可以从一个新的高度分析医院的运营情况。目前英国NICE(国家卫生与临床技术优化研究所)、德国IQWIG(质量和效率医疗保健研究所)、加拿大普通药品检查机构等都开展了类似项目并且取得了初步成功。

    谈到排名,也许很多医院都敬而远之,担心一旦名次较低会影响医院长期发展。然而,没有评价与竞争就无所谓优化与长远的发展。在和其他医院的比较中院方往往可以发现自身的不足。如果医院再入院率(readmissionrate)居高不下,我们就需要反省,对某些病人的出院决定是否太草率了,又或许是病人出院后的用药指导不够明确。而无论如何,一旦能够发现问题并尝试解决,医院的发展只会蒸蒸日上。而数据的共享,无论对医院的科研还是运营,均有着战略性价值。

    3.患者寻医指导

    不幸罹患疾病,病人总是想得到最好的医疗服务,这也导致了有些专家号被炒至几百甚至上千元。

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