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医院DRGs精细化管理平台

面向全国大中型医疗机构,以DRGs分组为基础,结合本地医疗大数据在分布式平台下运用大数据计算、数据挖掘、机器学习等技术,实现DRGs统计分析、基于DRGs的业绩考核和质量评价等功能。


系统通过对医院内部的评价与考核,客观反映了不同科室及人员工作量、医疗质量、诊疗技术难度、诊疗风险等多方面差异,进而帮助医院调整病种结构,优化资源配置,加快专科能力建设,应对医保支付方式改革。在人员激励上,产品可以引导医务人员规范医疗行为,改善工作态度与业务能力。达到全面提升医院的运行效率和服务水平目的。


一、特点


●多层次、多角色、多维度的DRGs统计信息展现

引入DRGs相对权重值(RW)和病例组合指数(CMI),以DRGs和科室、医务人员为分析对象,分别计算出其各自对应的RW和CMI值。分析科室、医务人员的DRGs组分布情况,并基于CMI值对医疗服务质量、效率、安全等各项指标进行横向和纵向比较,分析出引起CMI变化的原因,引导医疗机构进行医疗资源结构优化调整。

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●以DRGs为基础的质量评价,突出了公平性原则

建立以DRGs为核心的医疗质量评价体系,更能深入地反映不同DRG组之间的技术难度和风险程度差异,打破了科室之间的壁垒,使得评价结果除了具备有效性、安全性、及时性外,还更具备公平性。

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医疗服务行为所承载的资源消耗作为业绩考核基础

根据每个病例在治疗过程中医生、医护、医技等不同角色人力资源消耗程度,结合工作强度、工作难度、风险程度进行资源消耗系数调整,折算出不同科室及医务人员的劳动价值(RVU)。这种建立“折算资源消耗值”基础上的绩效考核制度,对医院科室和人员的考核更加客观化、公允化、精细化,达到更有效的激励员工工作积极性的目的。

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●以历史数据和管理知识构建质量评价体系

通过不同DRGs下评价指标实际值与基准值进行比较,计算DRGs的各项指标质量结果偏离程度,以此评价各科室及医务人员的医疗质量水平。基准值从两个方面获取:一是通过历史数据拟合各DRGs的评价指标基准值;二是结合行业标准或者管理要求设定。

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●分布式下的并行存储计算技术

系统采用Hadoop 系统分布式存储与并行计算构架。Hadoop 基于每个从节点上的本地文件系统,构建一个逻辑上整体化的分布式文件系统(HDFS),以此提供大规模可扩展的分布式数据存储功能。为了能对存储在HDFS 中的大规模数据进行并行化的计算处理,Hadoop 又提供了一个称为MapReduce 的并行化计算框架。该框架能有效管理和调度整个集群中的节点来完成并行化程序的执行和数据处理,并能让每个从节点尽可能对本地节点上的数据进行本地化计算,以此提高系统的处理性能。


二、技术架构


依托软信大数据一体机,集数据计算平台、系统管理监控、数据挖掘分析、结果可视化呈现以及行业大数据应用接口等功能于一体,以灵活定制、高拓展、简便易用的特性帮助用户从容应对大数据的挑战,从而摆脱基于大数据的分布式计算、数据库配置、机器学习、可视化呈现等繁琐的工作,以更加迅速、简便的获取业务决策依据。软硬一体化平台实现了海量数据存储与运算两者的有效整合,无论是结构化数据和非结构化数据,都有相应手段能应对和支撑,提升了数据分析效率和决策价值。

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