化繁為簡,有序應對高頻決策和管理


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,將決策化繁為簡,有序應對高頻決策和管理。

醫療行業解決方案

Medical Services Solutions
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。
行業現狀

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、床位管理系統、血庫管理系統等。

但像輔助醫療、院長決策支持系統、臨床決策支持系統、績效考核系統等更高級的應用,即便是發達地區的重點醫院,應用率也是極低的。

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,整天面對信息科,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。

目前遇到的問題

1、海量數據

醫院業務系統產生了海量數據且數據增長速度越來越快,導致數據查詢及報表生成速度變慢,使用率也不高,是垃圾還是價值?該如何管理利用?

2、數據認知

大多數傳統HIS中,已有簡單的分析統計圖表,但數據格式比較單一,靈活性差,交互性低,管理者難以對全院數據有很好的認知。

3、管理決策

管理決策時,不能迅速從醫院大數據中提取關鍵數據,以數據驅動智慧醫療,只能通過統計科、信息科上報的統計報表及各個離散系統中的統計報表進行管理決策。

總體架構圖

醫療行業解決方案-架構圖

整個系統分為三個層面

1、數據層:整合醫院信息系統,打破信息孤島,實現數據共享。

2、建模層:根據數據決策層、管理層、執行層關心指標不同,建立不同分析主題集市。

醫療行業解決方案-結構圖

3、業務層:梳理醫院業務流程,將分析結果推送至展現層。

A、圍繞醫生,就醫生用藥、醫生與特定疾病、醫生自身的習慣等角度進行數據分析挖掘,優化醫生決策,提高服務水平。
B、圍繞患者,就患者自身因素、就診疾病史、藥品依賴關系等角度進行數據分析挖掘,提高醫院核心競爭力,優化醫患管理。
C、圍繞疾病,就疾病耐藥性、醫生對疾病處理方法、疾病異常指標與患者關系等角度進行數據分析挖掘,從容應對“異?!奔膊?br /> D、圍繞藥品,就藥品對檢查或者化驗指標的影響、藥品對特定疾病作用、藥品對患者的影響等角度進行數據分析挖掘,輔助醫生合理用藥。
E、圍繞醫療從業者,就關注問題、科研成果等角度進行數據分析挖掘,提高臨床研究水平。
F、圍繞醫患管理,有效解決醫患雙方信息不對稱及掛號、候診、收費隊伍長,看病時間短的“三長一短”問題。
G、圍繞醫院,就核心關注指標、KPI績效考核、記分卡等角度出發進行實時預警監控,提高醫院核心競爭力。

醫療行業解決方案-關系圖

4、展示層,以豐富美觀的圖表展現方式,靈活多變的交互方式,將分析結果呈現給決策層。

永洪的價值

1、基于永洪醫療大數據分析平臺,決策層、管理層可以洞察全院運行狀況。

2、從容應對醫院迅速增長的數據,基于明細數據,任意業務的計算及展現,均可達到秒級響應。

3、業務部門都能做部分自服務分析,以滿足醫療探索分析需求。

4、能夠快速響應新的分析需求和變化,提高工作效率。

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