深耕医疗数据分析与应用,厚立信息这样支持医院管理决策

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  2014日初,李涛教授结束了对美国医院的管理近20年,并回到中国开展业务。作为临床,信息和医院管理方面的跨境专家(李教授是临床医生,卡内基梅隆大学信息技术硕士,休斯顿大学医院管理硕士),他对美国医院的医疗印象非常深刻。数据。深入了解和应用美国医院精益管理的卓越性。

李教授希望将先进的医院数据分析方法和医院管理经验带到国内。他建立了一批具有相同理念的医院管理和大数据建模与分析专家,并在成都成立了成都成立信息技术有限公司。 “这意味着”厚厚的产品积累,声誉不值得“。作为美国最受过良好训练的医疗行业,对于理解和应用医疗数据,侯力信息致力于深化医疗分析数据和创建医院精益。闭环管理。

“如果没有前端医疗数据的深入分析,就很难真正实现临床和管理的出口价值。”李教授告诉动脉网,随着国内医疗信息产业的发展和数据的积累,医院的通过分析医疗数据促进精益管理。可行性。借助先进的国外医院管理模式和经验,公司致力于深入分析医疗数据,找出医院发展的真正问题和方向,并提供更多来自质量控制,运营效率分析,成本 - 有效的管理和绩效管理。维度的综合管理有助于医院改善精益管理。

医学数据分析和应用的基石:疾病风险调整

厚信息选择通过疾病风险调整进行医疗数据的前端处理。李教授指出,不同患者的疾病和风险存在差异,可以用“成千上万的人”来描述;而国内医疗管理结果的评估结束于一个简单粗暴的平均评估或疾病分组,以代表每个案例的特征将导致高风险案件处理的“平均”评估,这削弱了对其的热情。医生和医院,技术和能力高;与此同时,低风险案例使“平均”增加了资源水平。这将导致资源浪费;医疗技术并没有被它推进,但管理层已经产生了很多内部摩擦。

结合国际疾病风险调整方法,疾病风险调整将首先建立一个基本模型(可以理解为一组疾病),并且该信息建立了近4000个基本模型。同一模型患者也存在差异,即风险变量,如人口统计学信息,疾病诊断和相关健康问题或手术,临床手术中的检测结果等。在不同的分组模型中,具有统计学意义诸如患者死亡率,住院时间,费用等变量在统计上被预处理,并且通过统计算法建立相关模型。在每种情况下,模型的结果都用于死亡。预测,如费率,资源消耗和药物使用。

疾病风险调整示意图

所谓的“风险风险调整”是首先通过疾病风险预测模型预测每个案例的不同管理维度的结果,并将每个案例的实际值(观察到的)与预测值进行比较(即调整过程)调整后的比较值系数评估非绝对值评估中的医疗结果,因为科学反映了案件的风险等级与治疗结果之间的关系,因此它是公平合理的,并已在国际上包括在内,包括美国和德国。通过认可和通用汽车,它已成为国际公认的医疗质量评估和医院精益管理方法。

引自“应用风险调整和预测模型在国际药品管理和改革中”,作者:易蓉,女,现任副总裁VeriskHealth

基于疾病风险调整方法,侯力信息建立了医院管理智能分析评估系统(DMIAES,Dimais)。在数据收集过程中,DMIAES从医院的HIS,LIS,PCAS,HRP和其他业务系统中提取数据。形成以住院患者为中心的数据集。通过数据建模,已形成60,000多种疾病风险调整模型,并对医疗质量,医疗效率,医疗安全,成本控制,药物使用和消耗品等不同维度的多维分析,如医院/部门/医生/通过将医院管理思想应用于质量控制,运营效率改进,成本效益分析,绩效管理评估和其他医院管理流程,对物种和评估,以及结果评估进行评估。

侯力信息执行副总裁兼首席运营官陈霞女士告诉动脉网络,DMIAES数据提取需要医院信息系统的对接。工具应用程序需要质量控制,操作,性能,信息和多功能室协调。 “一开始,我们担心各部门会发生冲突。”数据对接的障碍已经打开,医院管理的职能部门已经可以互操作,这是很意外的。职能部门更加科学和顺畅,更容易停靠和开始工作。 DMIAES应用程序得到了医疗行业管理同事的高度认可。用他们的话来说,“非常感动,我真的找到了一个了解医疗数据并了解医院管理的专业团队。”

“开放”进步

信息在自身发展中的定位是医疗行业的“传教士”,利用专业能力给客户留下深刻印象,并利用技术推动业务扩展。通过推出“行李箱”类型的商业促销,DMIAES应用于医疗行业,但它就像一个开放式的举措。

一方面,服务于医疗保健委员会对医院管理的需求,DMIAES在2016年成都市卫生和健康委员会医疗保健委员会区域质量监督平台申请(建模分析了100多家二级医院数据); 2017年,深圳市医疗管理中心申请(10余家三级医院数据建模分析,温州卫建委员会申请(10家三级医院建模分析); 2018年,四川省卫生福利委员会申请(800多家)第二级医院数据建模与分析),河北卫建委员会的应用(40多所三级医院数据建模分析);后利信息还为全国建立了国家卫生保健委员会的社会质量评估平台,服务于全国社会医疗质量评估。

另一方面,医院需要自我改善管理。自2017年以来,DMIAES已在中国申请了多家知名的三级医院,并取得了很好的成绩和认可。作为模范医院,它多次接受同行访问,以至于从省卫生保健委员会到国家卫生和健康委员会,他们去医院参观疾病风险调整和DMIAES的应用。

在2019年全国医院协会信息网络会议(CHIMA)国家医院大数据应用卓越案例中,应用客户根据疾病风险调整获得了两个优秀案例(全国仅有9个优秀案例)。

商业模式“toGtoBtoC”深入扩展

疾病风险调整是医学数据分析和应用的基础和基石,但医学数据的应用并不仅限于医院管理结果的评估。经过医学数据分析,它可用于医疗保健委员会,医疗保险局,医院,医生和患者。

通过风险预测模型,医生可以帮助医生预测诊断和治疗过程中的风险和资源消耗,并及时提醒他;通过疾病风险肖像,资源消耗肖像,医生诊疗能力图像的三向匹配,协助患者准确选择医院和医生,不仅有效分诊,还节省医疗资源和制作医生和患者之间的信息真正可以互操作。

后利信息与多家机构合作,致力于开展“事后存在”的医学数据综合应用,开辟医学数据专业分析,应用闭环。

2015年,后利信息被授予医疗行业上市公司的天使轮融资,补充了行业,推动了DMIAES的应用。根据下一步的信息开发和规划,目前的信息正在开始下一轮融资。

陈女士指出,与纯粹的金融投资者相比,侯力信息更注重投资者与行业和资源的互补性。希望这些信息能够找到“志同道合的人”,共同推动对医疗数据和医疗行业的深入分析。应用程序值更多输出。

温|王世伟

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2014年初,李涛教授结束了对美国医院的管理近20年,并回到中国开展业务。作为临床,信息和医院管理方面的跨境专家(李教授是临床医生,卡内基梅隆大学信息技术硕士,休斯顿大学医院管理硕士),他对美国医院的医疗印象非常深刻。数据。深入了解和应用美国医院精益管理的卓越性。

李教授希望将先进的医院数据分析方法和医院管理经验带到国内。他建立了一批具有相同理念的医院管理和大数据建模与分析专家,并在成都成立了成都成立信息技术有限公司。 “这意味着”厚厚的产品积累,声誉不值得“。作为美国最受过良好训练的医疗行业,对于理解和应用医疗数据,侯力信息致力于深化医疗分析数据和创建医院精益。闭环管理。

“如果没有前端医疗数据的深入分析,就很难真正实现临床和管理的出口价值。”李教授告诉动脉网,随着国内医疗信息产业的发展和数据的积累,医院的通过分析医疗数据促进精益管理。可行性。借助先进的国外医院管理模式和经验,公司致力于深入分析医疗数据,找出医院发展的真正问题和方向,并提供更多来自质量控制,运营效率分析,成本 - 有效的管理和绩效管理。维度的综合管理有助于医院改善精益管理。

医学数据分析和应用的基石:疾病风险调整

厚信息选择通过疾病风险调整进行医疗数据的前端处理。李教授指出,不同患者的疾病和风险存在差异,可以用“成千上万的人”来描述;而国内医疗管理结果的评估结束于一个简单粗暴的平均评估或疾病分组,以代表每个案例的特征将导致高风险案件处理的“平均”评估,这削弱了对其的热情。医生和医院,技术和能力高;与此同时,低风险案例使“平均”增加了资源水平。这将导致资源浪费;医疗技术并没有被它推进,但管理层已经产生了很多内部摩擦。

结合国际疾病风险调整方法,疾病风险调整将首先建立一个基本模型(可以理解为一组疾病),并且该信息建立了近4000个基本模型。同一模型患者也存在差异,即风险变量,如人口统计学信息,疾病诊断和相关健康问题或手术,临床手术中的检测结果等。在不同的分组模型中,具有统计学意义诸如患者死亡率,住院时间,费用等变量在统计上被预处理,并且通过统计算法建立相关模型。在每种情况下,模型的结果都用于死亡。预测,如费率,资源消耗和药物使用。

疾病风险调整示意图

所谓的“风险风险调整”是首先通过疾病风险预测模型预测每个案例的不同管理维度的结果,并将每个案例的实际值(观察到的)与预测值进行比较(即调整过程)调整后的比较值系数评估非绝对值评估中的医疗结果,因为科学反映了案件的风险等级与治疗结果之间的关系,因此它是公平合理的,并已在国际上包括在内,包括美国和德国。通过认可和通用汽车,它已成为国际公认的医疗质量评估和医院精益管理方法。

引自“应用风险调整和预测模型在国际药品管理和改革中”,作者:易蓉,女,现任副总裁VeriskHealth

基于疾病风险调整方法,侯力信息建立了医院管理智能分析评估系统(DMIAES,Dimais)。在数据收集过程中,DMIAES从医院的HIS,LIS,PCAS,HRP和其他业务系统中提取数据。形成以住院患者为中心的数据集。通过数据建模,已形成60,000多种疾病风险调整模型,并对医疗质量,医疗效率,医疗安全,成本控制,药物使用和消耗品等不同维度的多维分析,如医院/部门/医生/物种和评估,以及通过医院管理思想应用于质量控制,运营效率改进,成本效益分析,绩效管理评估和其他医院管理过程的结果评估。

侯力信息执行副总裁兼首席运营官陈霞女士告诉动脉网络,DMIAES数据提取需要医院信息系统的对接。工具应用程序需要质量控制,操作,性能,信息和多功能室协调。 “一开始,我们担心各部门会发生冲突。”数据对接的障碍已经打开,医院管理的职能部门已经可以互操作,这是很意外的。职能部门更加科学和顺畅,更容易停靠和开始工作。 DMIAES应用程序得到了医疗行业管理同事的高度认可。用他们的话来说,“非常感动,我真的找到了一个了解医疗数据并了解医院管理的专业团队。”

“开放”进步

信息在自身发展中的定位是医疗行业的“传教士”,利用专业能力给客户留下深刻印象,并利用技术推动业务扩展。通过推出“行李箱”类型的商业促销,DMIAES应用于医疗行业,但它就像一个开放式的举措。

一方面,服务于医疗保健委员会对医院管理的需求,DMIAES在2016年成都市卫生和健康委员会医疗保健委员会区域质量监督平台申请(建模分析了100多家二级医院数据); 2017年,深圳市医疗管理中心申请(10余家三级医院数据建模分析,温州卫建委员会申请(10家三级医院建模分析); 2018年,四川省卫生福利委员会申请(800多家)第二级医院数据建模与分析),河北卫建委员会的应用(40多所三级医院数据建模分析);后利信息还为全国建立了国家卫生保健委员会的社会质量评估平台,服务于全国社会医疗质量评估。

另一方面,医院需要自我改善管理。自2017年以来,DMIAES已在中国申请了多家知名的三级医院,并取得了很好的成绩和认可。作为模范医院,它多次接受同行访问,以至于从省卫生保健委员会到国家卫生和健康委员会,他们去医院参观疾病风险调整和DMIAES的应用。

在2019年全国医院协会信息网络会议(CHIMA)国家医院大数据应用卓越案例中,应用客户根据疾病风险调整获得了两个优秀案例(全国仅有9个优秀案例)。

商业模式“toGtoBtoC”深入扩展

疾病风险调整是医学数据分析和应用的基础和基石,但医学数据的应用并不仅限于医院管理结果的评估。经过医学数据分析,它可用于医疗保健委员会,医疗保险局,医院,医生和患者。

通过风险预测模型,医生可以帮助医生预测诊断和治疗过程中的风险和资源消耗,并及时提醒他;通过疾病风险肖像,资源消费肖像,医生诊疗能力形象的三方匹配,协助患者准确选择医院和医生,不仅有效分诊,还节省医疗资源和制作医生和患者之间的信息真正可以互操作。

后利信息与多家机构合作,致力于开展“事后存在”的医学数据综合应用,开辟医学数据专业分析,应用闭环。

2015年,后利信息被授予医疗行业上市公司的天使轮融资,补充了行业,推动了DMIAES的应用。根据下一步的信息开发和规划,目前的信息正在开始下一轮融资。

陈女士指出,与纯粹的金融投资者相比,侯力信息更注重投资者与行业和资源的互补性。希望这些信息能够找到“志同道合的人”,共同推动对医疗数据和医疗行业的深入分析。应用程序值更多输出。

温|王世伟。