在現(xiàn)代醫(yī)院管理中，后勤服務(wù)作為醫(yī)院運(yùn)營的重要組成部分，其效率和質(zhì)量直接影響到醫(yī)院的整體服務(wù)水平。2017年，國務(wù)院辦公廳發(fā)布的《關(guān)于建立現(xiàn)代醫(yī)院管理制度的指導(dǎo)意見》強(qiáng)調(diào)了健全后勤管理制度的重要性，并提出了探索“后勤一站式”服務(wù)模式的倡議。隨后，國家衛(wèi)生健康委在《關(guān)于印發(fā)公立醫(yī)院高質(zhì)量發(fā)展促進(jìn)行動(dòng)（2021-2025年）的通知》中，進(jìn)一步明確了利用大數(shù)據(jù)方法提升醫(yī)院后勤管理水平的目標(biāo)。
然而，盡管后勤一站式系統(tǒng)在許多醫(yī)院得到了應(yīng)用，其在實(shí)現(xiàn)醫(yī)院數(shù)字管理和輔助決策方面的潛力尚未充分挖掘。當(dāng)前，醫(yī)院面臨著醫(yī)藥帶量采購、DRG醫(yī)保支付、醫(yī)療服務(wù)供給側(cè)結(jié)構(gòu)調(diào)整等多重挑戰(zhàn)，有限的管理經(jīng)費(fèi)與后勤信息平臺升級的需求之間存在矛盾。為了解決這一問題，本研究選擇立足現(xiàn)有數(shù)據(jù)，通過對醫(yī)院后勤一站式系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，探索構(gòu)建適合醫(yī)院后勤精細(xì)化管理的數(shù)據(jù)模型。
本研究以南京醫(yī)科大學(xué)第一附屬醫(yī)院為例，通過收集和分析2019年至2022年的后勤數(shù)據(jù)，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法和可視化工具，對醫(yī)院能耗、易損耗材使用、后勤服務(wù)管理、第三方單位評估以及后勤維修D(zhuǎn)RG費(fèi)用等方面進(jìn)行了深入研究。研究結(jié)果不僅為醫(yī)院后勤管理提供了新的視角和工具，也為其他醫(yī)院在后勤信息化建設(shè)中提供了可借鑒的經(jīng)驗(yàn)。通過本研究，我們期望能夠?yàn)獒t(yī)院后勤管理的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供理論支持和實(shí)踐指導(dǎo)
2
案例
2.1能耗及易損耗材的分析管理工具——以水控?cái)?shù)據(jù)分析為例
以住院病房淋浴水控?cái)?shù)據(jù)為切入點(diǎn)，我們結(jié)合地點(diǎn)、病區(qū)、季節(jié)對水控用水進(jìn)行分析，形成一套以折線圖為工具的適用于醫(yī)院能耗及易損耗材管理分析的方法。
2.1.1數(shù)據(jù)收集與處理
在2020年新冠疫情前，我院病房水控策略為每人每天淋浴用水時(shí)限20min，疫情之后為避免水控卡造成院內(nèi)感染，取消了住院病房水控限制，同時(shí)嚴(yán)格落實(shí)一床一陪護(hù)制度。這種情況下，我們得以進(jìn)行水控節(jié)水對照分析。我們從信息系統(tǒng)導(dǎo)出2019年至2022年新大樓住院病房水控?cái)?shù)據(jù)流水共計(jì)484859條，利用Excel中的透視表功能，分別按照年份月度用水量和科室年度用水量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，制作時(shí)間折線圖進(jìn)行對比統(tǒng)計(jì)，得到圖1和圖2。
表格 1用水記錄流水
2.1.2數(shù)據(jù)可視化分析
根據(jù)圖1，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，得到以下信息
2019年水控策略為每人每天用水20min（實(shí)際用水時(shí)間，中途關(guān)斷不計(jì)時(shí)），能有效調(diào)動(dòng)患者節(jié)約積極性。
2022年11月10日起水控服務(wù)器D盤空間用盡，數(shù)據(jù)溢出，此后水控客戶端傳輸數(shù)據(jù)均無法在服務(wù)器端存儲記錄。鑒于11月15日即為第四季度過半時(shí)間點(diǎn)，可以將11日前累計(jì)用水量近似看做第四季度上半季度用水量，從而得出2022年4季度實(shí)際用水量應(yīng)為記錄用水量的一倍。
2020年因?yàn)橐咔橛绊?，醫(yī)院住院量持續(xù)低迷，導(dǎo)致用水量顯著低于同期，數(shù)據(jù)不具有參考性。
水控管控時(shí)（2019年）用水量約為放開水控同期用水量的1/3，節(jié)水效果顯著。
放開水控時(shí)，用水曲線與氣溫呈現(xiàn)一定相關(guān)性，夏季用水高于冬季用水；而水控策略下曲線平滑，冬季用水略少，另外三季用水基本持平。
圖 1 2019-2022 年住院病房用水情況分析
通過病區(qū)用水?dāng)?shù)據(jù)（圖2）和病區(qū)周轉(zhuǎn)率（圖3）的共同分析，我們能得出如下信息
有ICU的病區(qū)淋浴用水量顯著低于普通用水量
有日間門診的病區(qū)淋浴用水顯著低于普通病區(qū)用水量，如眼科、肝膽中心三病區(qū)
肝膽中心五病區(qū)用水量顯著大于同類病區(qū)，需要加強(qiáng)管理
床位周轉(zhuǎn)率與淋浴用水率有一定相關(guān)性，對于外科類疾病的同類大科，宏觀上床位周轉(zhuǎn)率低的病區(qū)淋浴用水量相對更低。床位周轉(zhuǎn)率不僅能提高病區(qū)營收，也對淋浴等病區(qū)能耗成本也有影響。
對于日間病房，由于手術(shù)前后一天洗澡可能性概率較小，日間手術(shù)病人洗澡需求從宏觀來說比長期病人手術(shù)需求低。同理，對于同病種患者，提高了床位周轉(zhuǎn)率，則【洗澡空擋期】增加，也相應(yīng)的減少了淋浴用水。
圖 2 2019年——2022年部分病區(qū)病房用水統(tǒng)計(jì)
圖 3 2019年——2022年部分病區(qū)平均病床周轉(zhuǎn)率
2.2后勤服務(wù)——以氣動(dòng)物流為例
以氣動(dòng)物流為切入點(diǎn)，以一站式后勤系統(tǒng)中氣動(dòng)物流維修為基礎(chǔ)，利用頻度統(tǒng)計(jì)分析、根因圖分析等工具為依托，發(fā)現(xiàn)并解決氣動(dòng)物流運(yùn)營中的痛點(diǎn)、難點(diǎn)、堵點(diǎn)，打造利用可視化工具優(yōu)化后勤服務(wù)的管理案例案例。
2.2.1現(xiàn)有問題的統(tǒng)計(jì)分析
我院氣動(dòng)物流傳輸系統(tǒng)于 2014年運(yùn)行啟用，十年間開放床位從2000上升到4000床，隨著我院床位數(shù)的不斷增加，伴隨氣動(dòng)物流使用時(shí)限和使用量的不斷提升，系統(tǒng)逐漸暴露出傳輸效率下降、故障增多等問題 。為能解決這些問題，優(yōu)化氣動(dòng)物流使用效率，我們對氣動(dòng)物流故障記錄數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，利用二八法則，尋找主要矛盾，針對性進(jìn)行改進(jìn)優(yōu)化。經(jīng)過多年P(guān)DCA改進(jìn)，依次解決了負(fù)載不平衡、機(jī)房溫度過高、傳輸瓶卡扣故障損壞率高等問題。
表格 2 2023年8月氣動(dòng)物流故障原因統(tǒng)計(jì)
表格 3 2023年8月【科室未及時(shí)取瓶】故障次數(shù)前十設(shè)備列表
在對2023年8月的故障數(shù)據(jù)進(jìn)行分類統(tǒng)計(jì)時(shí)，我們利用Excel透視表功能對數(shù)據(jù)進(jìn)行了深入分析。結(jié)果顯示，“科室未及時(shí)取瓶”故障共計(jì)221次，占當(dāng)月總故障的70%。依據(jù)二八定律，我們進(jìn)一步細(xì)化分析，發(fā)現(xiàn)故障頻次最高的前十位設(shè)備（包括并列的12個(gè)點(diǎn)位）共記錄了110次錯(cuò)誤，占到了“科室未及時(shí)取瓶”故障的50%?；谶@些發(fā)現(xiàn)，我們制定了一套結(jié)合技術(shù)改造和管理培訓(xùn)的綜合性改進(jìn)方案。
2.2.2站點(diǎn)改造
為了提升氣動(dòng)物流站點(diǎn)的功能性，我們對其進(jìn)行了一系列優(yōu)化升級。在保留原有功能的基礎(chǔ)上，新增了滿站提示功能 。當(dāng)站點(diǎn)傳輸瓶未能及時(shí)取出時(shí)，系統(tǒng)會自動(dòng)發(fā)出故障提示，并通過蜂鳴報(bào)警和顯示屏信息展示，提醒相關(guān)人員及時(shí)處理。
2.2.3重點(diǎn)人員培訓(xùn)
針對“未及時(shí)取瓶”故障頻發(fā)的站點(diǎn)，我們進(jìn)行了現(xiàn)場調(diào)研，并針對性地加強(qiáng)了科室人員的培訓(xùn)。建議各科室建立氣動(dòng)物流管理制度，并指定專人負(fù)責(zé)氣動(dòng)物流的日常管理，以減少因管理不善導(dǎo)致的故障。
2.2.4設(shè)備故障率顯著下降
通過對比2014至2022年間的總故障率與總傳輸量數(shù)據(jù)，我們觀察到隨著醫(yī)院傳輸量的增加，故障率在2018年達(dá)到峰值后開始逐漸下降。這一趨勢在圖8中得到了直觀展示。
圖 4 2018-2022年總故障率與總傳輸量對比
2.3第三方單位評估可視化——以零星維修單位為例
以零星維修單位單位評估為切入點(diǎn)，利用一站式后勤系統(tǒng)數(shù)據(jù)構(gòu)建考核KPI，結(jié)合多種統(tǒng)計(jì)學(xué)工具，構(gòu)造出一套泛用性的多維度指標(biāo)評估可視化工具。
2.3.1后勤一站式系統(tǒng)與KPI指標(biāo)
現(xiàn)有一站式后勤系統(tǒng)已能滿足對外包單位流程化標(biāo)準(zhǔn)化管理的基本要求，利用其過程中所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)就可以構(gòu)造外包單位多維度KPI考核指標(biāo)體系。以醫(yī)院零星維修服務(wù)為例，我們根據(jù)派工數(shù)、結(jié)算送交時(shí)間、外審審計(jì)核減率、用戶單位滿意度這幾個(gè)指標(biāo)構(gòu)建了一套KPI體系。
核減率（審核后零星結(jié)算核減量零星結(jié)算費(fèi)用水分是否大）
送審間隔天數(shù)（反應(yīng)送交結(jié)算材料是否及時(shí)）
完成項(xiàng)目數(shù)（反應(yīng)施工單位是否能積極響應(yīng)任務(wù)）
滿意度（由用戶單位用百分制打分獲得）
這些指標(biāo)的具體計(jì)算方法和應(yīng)用已經(jīng)在相關(guān)論文中進(jìn)行了詳細(xì)闡述 。
表格 4 2022年施工單位考核數(shù)據(jù)
2.3.2數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理
數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是數(shù)據(jù)分析中的關(guān)鍵步驟，旨在通過數(shù)學(xué)變換將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換至統(tǒng)一的尺度，以便于跨變量的比較和分析。這一過程涉及兩種主要處理類型：無量綱化處理和數(shù)據(jù)同趨化處理。
無量綱化處理通過特定的數(shù)學(xué)方法，如Z-Score標(biāo)準(zhǔn)化、min-max標(biāo)準(zhǔn)化（歸一化）、對數(shù)變換和Box-Cox變換，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換至無量綱形式，消除量綱和數(shù)量級的差異。這使得不同性質(zhì)的數(shù)據(jù)可以在相同尺度下進(jìn)行比較。Z-Score標(biāo)準(zhǔn)化法通過計(jì)算每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)與數(shù)據(jù)集平均值的標(biāo)準(zhǔn)偏差距離，將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。其計(jì)算公式為Z = (X - μ) / σ，其中X代表原始數(shù)據(jù)，μ為平均值，σ為標(biāo)準(zhǔn)偏差。
數(shù)據(jù)同趨化處理則解決不同指標(biāo)趨向不一致的問題，通過倒數(shù)一致化法和減法一致化法等方法，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為具有相同趨勢的指標(biāo)。在本研究中，我們首先應(yīng)用Z-Score標(biāo)準(zhǔn)化法對數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱處理，然后通過減法一致化法將“核減率”和“送審間隔天數(shù)”兩個(gè)指標(biāo)轉(zhuǎn)換為“費(fèi)用合理化程度”和“送審速度”。這一轉(zhuǎn)換使得原本具有不同量綱和趨勢的指標(biāo)變得可比，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和決策提供了便利。
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表格 5 2022年施工單位考核標(biāo)化處理后數(shù)據(jù)
2.3.3數(shù)據(jù)可視化
然而，盡管這些數(shù)據(jù)具有一定的參考價(jià)值，但對于決策者來說，它們?nèi)匀贿^于抽象，難以讓決策者直觀地了解考核單位的情況。為此，我們經(jīng)過多方對比，最終選擇雷達(dá)圖作為圖形化展示工具，以更直觀地展現(xiàn)各個(gè)施工單位的特征優(yōu)劣情況。通過雷達(dá)圖，我們可以清晰地呈現(xiàn)出不同施工單位之間的差距以及他們在各項(xiàng)指標(biāo)上的優(yōu)劣。這種比較有助于我們更好地了解不同施工單位的工作特點(diǎn)和表現(xiàn)，為決策者提供更加全面和直觀的數(shù)據(jù)支持。
圖 5 2022年施工單位考核雷達(dá)圖
2.3.4總結(jié)
經(jīng)過對零星維修單位的評估可視化實(shí)踐，我們總結(jié)出多維度數(shù)據(jù)評估可視化的一般化流程如下圖所示，務(wù)必要先完成無量綱化再進(jìn)行指標(biāo)一致化，否則有可能會扭曲數(shù)據(jù)關(guān)系。
圖 6 多維度評估可視化流程圖
2.4后勤維修D(zhuǎn)RG擬定
以零星維修審核數(shù)據(jù)和零星派工數(shù)據(jù)為切入點(diǎn)，以箱圖為工具，探索后勤維修D(zhuǎn)RG的擬定方法。
醫(yī)院零星維修工程具有種類繁多、分布零散、施工點(diǎn)多、靈活性大，項(xiàng)目大小不一等特點(diǎn)[ ]。這些特性給醫(yī)院后勤管理帶來了挑戰(zhàn)，特別是如何擬定維修定額的問題。傳統(tǒng)的基于施工造價(jià)組分制定定額的方法存在主觀性強(qiáng)、與復(fù)雜的實(shí)際施工環(huán)境不符和缺乏數(shù)據(jù)分析等問題。為了解決這些問題，我們計(jì)劃以一站式后勤派工系統(tǒng)和零星審計(jì)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，利用箱圖對零星維修審計(jì)后數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以此為參照，通過談判招標(biāo)的方式與第三方單位擬定專屬于我院維修的DRG維修定額。
2.4.1箱式圖及其特點(diǎn)
箱圖是一種功能強(qiáng)大的工具，可以直觀地展示數(shù)據(jù)的分布特征，識別異常數(shù)據(jù)，顯示數(shù)據(jù)的偏態(tài)和尾重情況，并適用于多批數(shù)據(jù)的比較。這些優(yōu)點(diǎn)使箱圖成為數(shù)據(jù)分析中常用的工具之一，幫助我們更好地理解和分析數(shù)據(jù)的分布情況。
箱圖由一個(gè)箱子和連接箱子的線段組成。箱子中間的線表示中位數(shù)，箱子上下邊緣表示上四分位數(shù)（Q3）和下四分位數(shù)（Q1）。這種圖形可以清晰地展示數(shù)據(jù)的集中趨勢和離散程度。通過觀察箱圖，我們可以了解維修費(fèi)用的集中趨勢和離散程度，進(jìn)而確定維修費(fèi)用的合理范圍和定額標(biāo)準(zhǔn)。對于醫(yī)院后勤管理人員來說，利用箱圖可以更加直觀地了解維修費(fèi)用的分布情況，從而更有效地進(jìn)行費(fèi)用控制和管理。
此外，箱圖還可以方便地比較不同數(shù)據(jù)集之間的分布情況。通過觀察不同箱圖形狀和特征的比較，我們可以了解不同數(shù)據(jù)集的離散程度、偏態(tài)和尾重情況，從而更好地了解不同數(shù)據(jù)集之間的差異。這種比較方法直觀明了，可以幫助我們快速判斷不同數(shù)據(jù)集的特征和分布情況。
表格 6空調(diào)漏水零星維修審計(jì)后價(jià)格清單
2.4.2數(shù)據(jù)整理及分析
首先，我們用VLookup函數(shù)整合后勤一站式系統(tǒng)中的派工數(shù)據(jù)與審計(jì)結(jié)算數(shù)據(jù)整合為零星維修審計(jì)費(fèi)用數(shù)據(jù) ，然后，利用篩選功能將同類維修項(xiàng)目篩選出來，單獨(dú)建立數(shù)據(jù)表格（表5），最后利用Excel2019的數(shù)據(jù)圖表功能生成相應(yīng)項(xiàng)目的箱式圖。通過箱式圖，我們可以直觀地看到不同“單病種”維修的費(fèi)用聚集情況。通過觀察箱式圖，我們還可以自動(dòng)排除異常數(shù)據(jù)，直觀觀察到維修項(xiàng)目費(fèi)用分布情況：如圖所示，空調(diào)漏水維修費(fèi)有4個(gè)異常點(diǎn)，經(jīng)查實(shí)4個(gè)維修項(xiàng)目均為有多個(gè)漏點(diǎn)的異常情況，排除后樣本更能反映空調(diào)漏水維修費(fèi)用情況。這些數(shù)據(jù)可以幫助我們更好地進(jìn)行費(fèi)用控制和管理，為DRG談判提供有力的數(shù)據(jù)支持。另外，箱圖也能比較不同施工單位對同類維修的成本管理能力。
圖 7空調(diào)漏水維修費(fèi)用分布圖
2.4.3談判確定DRG價(jià)格
在空調(diào)漏水維修項(xiàng)目的DRG價(jià)格談判中，我們依據(jù)箱式圖所示的費(fèi)用分布，確定了單次維修費(fèi)用的主要區(qū)間為【2964，1821】?？紤]到平均費(fèi)用高于中位數(shù)（2576>2345），我們在談判中以中位數(shù)作為參考點(diǎn)，并以四分位數(shù)區(qū)間作為價(jià)格談判的界限。這一策略有助于與維修單位達(dá)成一個(gè)既公平又合理的單次維修價(jià)格。通過這種方法，我們不僅確保了維修成本的合理性，而且為DRG定價(jià)提供了堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)支撐。這一過程體現(xiàn)了我們在后勤成本管理方面的專業(yè)性和對數(shù)據(jù)分析的深入理解。
3
總結(jié)與展望
本研究通過對南京醫(yī)科大學(xué)第一附屬醫(yī)院后勤一站式系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和分析，成功構(gòu)建了一系列可視化的后勤管理分析工具。這些工具涵蓋了能耗管理、易損耗材使用、后勤服務(wù)效率、第三方單位評估以及后勤維修D(zhuǎn)RG費(fèi)用等多個(gè)方面，為醫(yī)院后勤管理提供了全面的數(shù)據(jù)支持和決策參考。研究結(jié)果表明，通過精細(xì)化的數(shù)據(jù)應(yīng)用，可以顯著提升后勤管理的透明度、響應(yīng)速度和服務(wù)質(zhì)量，進(jìn)而支持醫(yī)院的整體運(yùn)營效率和患者滿意度。
在總結(jié)本研究的成果的同時(shí)，我們也認(rèn)識到后勤信息化管理仍有許多值得深入探索的領(lǐng)域。首先，隨著醫(yī)療技術(shù)的不斷進(jìn)步和醫(yī)院運(yùn)營模式的變革，后勤管理面臨著新的挑戰(zhàn)和需求。例如，如何進(jìn)一步整合物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等先進(jìn)技術(shù)，以實(shí)現(xiàn)更加智能化的后勤服務(wù)，是需要未來研究關(guān)注的重點(diǎn)。其次，數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)在信息化管理中的重要性日益凸顯，如何在保障數(shù)據(jù)安全的前提下，充分發(fā)揮數(shù)據(jù)的價(jià)值，也是亟待解決的問題。
展望未來，我們建議醫(yī)院后勤管理者和信息化提供商繼續(xù)深化合作，共同開發(fā)更加高效、智能的管理工具。同時(shí)，應(yīng)加強(qiáng)跨學(xué)科的研究，將管理學(xué)、信息技術(shù)、數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域的知識融合到后勤管理實(shí)踐中，以適應(yīng)醫(yī)療行業(yè)的快速發(fā)展。此外，隨著大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的成熟，未來的研究可以探索更多基于預(yù)測分析的后勤管理策略，以實(shí)現(xiàn)對醫(yī)院后勤服務(wù)的前瞻性規(guī)劃和優(yōu)化。
最后，我們呼吁醫(yī)院管理層和政策制定者重視后勤信息化建設(shè)，提供必要的資源和支持，以推動(dòng)醫(yī)院后勤管理向更高水平邁進(jìn)。通過不斷的技術(shù)創(chuàng)新和管理優(yōu)化，我們有理由相信，醫(yī)院后勤管理將能夠更好地服務(wù)于醫(yī)院的整體戰(zhàn)略目標(biāo)，為患者提供更加安全、高效、舒適的醫(yī)療服務(wù)環(huán)境。
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