06.镇江市第一人民医院：大数据在绩效管理中的应用【CHIMA 2019案例分享】

本案例主要研究目的是探索利用RBRVS、关键绩效指标等医疗行业热门的绩效评价工具，建立适宜医院本地化发展的绩效管理体系，进一步完善绩效分配方案内容和考评方式，依靠大数据等信息化技术手段打造一套智能分析平台。通过本案例的研究与实施，此智能分析平台可将医院现有的绩效管理体系指标，依据一定的算法设计思想自动生成绩效趋势智能分析模型，以此用于优化医院人力资源配置，协助医院精细化管理，改变医疗行业行为、提高医疗质量，增加医院的整体实力和竞争优势，提高医院的综合满意度，保证实现医院管理目标，实现医院精细化管理。该平台建立能够把员工精力集中到提高医疗技术及服务质量上去，转变服务模式，加强对患者的尊重程度，更好地为患者服务。

本案例从以下三个方面进行阐述：

医院绩效管理建设已推行多年，现已初步建立起以RBRVS（Resource Based Relative Value Scale）为基础的绩效考评体系。

1.绩效考核要素：

收入考核要素中分为不计奖部分（药品、输血费）、计奖部分（治疗费、手术费、麻醉费、诊疗费、检查费、化验费等）、收入确认方式（非参保收入计奖、参保收入计奖）；支出核算要素分为成本项目（人员基本工资、可控成本、其他成本等）、主要成本项目承担比重。

2.绩效考核分配内容

临床：按诊疗项目统计工作量计算医师绩效奖，扣除科室可控成本后与质量控制指标综合计算。设计原则必须为医师亲自操作的项目；药品、血液项目不提奖；风险及技术含量高的项目，绩效费率高，反之则低。设立医疗保险考核指标及考核指标得分分项，将药占比、人均费用、卫材消耗比、平均住院日、非单病种及单病种考核及综合考核得分等作为关键绩效指标参与公式综合计算。

护理：院部核定每月护理绩效发放总额，由护理部负责二次分配至各护理核算单元。按部门工作量指标统计工作量，扣除可控成本后与各项质量控制指标综合计算。

医技：按科室经济效益和工作量作为核算基础，扣除科室可控成本后与各项质量控制指标综合计算。

3.进一步优化绩效管理体系

现阶段的设计思想是依据国内医疗机构服务价格表，提取医师、医护、医技人员的工作量项目明细数据及涉及到的医疗行为数据加以整合，通过其项目数量乘以项目单价再乘以财务测定比例系数，进而得出工作量，通过既定公式计算出医师、医护、医技人员的绩效奖金，扣除科室可控成本后与质量控制指标综合计算。为得到更为合理的绩效分配方案，财务经济测算部门将进一步优化绩效管理体系，以RBRVS绩效评价工具为基础，建立基于RBRVS的本地化方法论,建立不受项目单价影响的点数，进而得出工作量点数，同时关注各科室质量监测重点，按实际情况参考各科室关键业务指标KPI共同完成考核，继而得到绩效奖金，最终建立更具适用性及可操作性的医院绩效管理体系。

绩效数据中心建立在数据中心平台之上，数据来源于病案系统、手麻系统、HIS系统、成本核算系统、工资系统、HPD物流系统、考勤系统，电子病历系统等，包括几大部分：第一部分为业务数据层，这部分数据直接来源于数据中心的PATIENTDB层数据；第二部分是实时数据层，这部分数据是来源于数据中心的DBREPL层数据，主要服务于高实时性需求应用；第三部分是主数据层，此为非业务数据层；第四部分是数据仓库层，这部分数据是来源于业务数据层，数据从业务数据层到数据仓库层的过程经过了二次的数据清洗过程，并且数据仓库层是一个面向主题的、经过集成和加工的、相对稳定不可更新的、反映历史且随时间变化的多维度数据集合, 它的目标就是完成数据整合，成为前端查询分析的基础，以便对绩效分析管理进行决策支持。

目前绩效考核管理体系的建成需要通过信息化手段实现，包含四个步骤：1.数据抽取、离散化并重新整合数据模型；2、利用RBRVS及KPI绩效规则引擎分析及计算；3、利用数据仓库及数据挖据技术建立绩效趋势智能分析模型；4、绩效结果的释放及查询。在我院数据中心平台的基础上，采用数据仓库技术和数据抽取工具（ETL），利用信息化管理工具实现第一步骤数据的抽取及整合，同时以面向财务绩效考核为目的，设计绩效指标池并建立基于多维数据集的绩效数据中心，在此基础上利用数据挖据技术建立模型来进行聚类分析，最后对模型结果进行验证，以得到合理的、完备的决策信息。

大多数绩效管理系统，都能实现数据提取、规则计算分析、绩效结果释放及查询的功能。目前为止，借助系统来完成的工作仅止于此。面对从各维度统计出来的超大信息量的数据，财务经济测算部门人员必须根据现有结果数据反证产生结果的原因，在海量数据中反复求证，找寻线索，由此可知，财务经济测算人员必须经历后续更烦繁琐的分析工作，而这项工作并没有找到一个很好的信息化工具来替代。为在基于数据中心的绩效管理系统中实现数据提取、规则计算分析、绩效结果释放及查询的功能，同时为解放财务经济测算人员繁琐的分析工作，本文研究一种通过信息系统建立的绩效趋势分析模型来替代财务经济测算人员繁琐的工作，提高绩效管理的效率与质量。

1.分析流程转化：

查看每个科室最终核算奖金，根据经验分析来判断其奖金上涨或下降幅度是否在容差范围内；定位超出容差范围的科室，并查看公式项中各参数指标，根据每个指标近一年的收入分析定位超出容差范围的指标项；查看超出容差范围的指标项明细，在明细数据中定位具体原因。绩效趋势分析模型的工作就是将财务经济测算人员的分析过程转化为程序算法设计思想，同时设置各个环节的预警值，最后将分析结果显示在界面上，财务经济测算人员根据系统分析结果改进后续绩效管理行为，为绩效管理提供决策支持：

2.平台整体架构及操作的工作流程：

分为四个步骤：数据抽取与整合、RBRVS及KPI绩效规则引擎计算与分析、趋势智能分析模型分析、绩效结果释放及查询（如图所示）。数据中心利用数据库复制技术抽取各业务系统数据；通过ETL工具抽取数据，整合三类数据：医师工作量项目明细数据、关键业务指标及成本数据；按照RBRVS及KPI绩效规则计算工作量点数，通过药占比、人均费用、卫材耗比等关键质量控制指标，同时结合成本数据，按照公式项初步计算绩效奖金；财务经济测算人员依据平台的趋势智能分析模型的分析结果数据依实际情况调整绩效方案，得出最终绩效奖金；财务经济测算人员释放绩效奖金，各科主任查询科室奖金。

本案例以多维绩效考核指标池为基础，利用数据仓库及数据挖据技术建立分析模型。绩效考核指标池口径数据来源于工作量及质量控制，其中质量控制包括客观质量指标和主观质量指标，分别来源于业务系统和考评录入评价系统。绩效考核指标池范围的选择关乎到考核结果是否合理，因此绩效考核指标涵盖了医院几乎所有主业务系统数据，更全面更精细的目标选择是建立模型的数据基础。目标确定后，利用大数据技术对数据进行清洗及整合并建立数据集。完成最终的数据集建立后，在此基础上建立模型来进行聚类分析，最后对模型结果进行验证，以得到合理的、完备的决策信息。下一步将继续完善分析平台，增加预警机制，在分析模型上标注预警线，逐步完成自动分析功能。