“数据收集与分析”是专科经营助理或运营管理团队日常工作的核心。通过对医疗质量、学科建设、患者满意度、工作效率、经济运营等关键维度的数据持续跟踪、对比和可视化展示，医院各科室能够及时发现运营中的问题与改进空间，并据此优化医疗流程、控制成本、提升患者体验，为医院的高质量发展提供科学决策依据。上述示例指标和模板仅供参考，实际需要结合医院规模、专科特点、信息化水平等因素灵活调整。
以下提供一份较为详细的“月度数据收集与分析”说明及示例模板。该模板以五大维度为框架，列举常用的指标、数据来源、具体的统计计算方式，并标注建议的分析方向。实际工作中可以根据医院实际情况进行增减或调整。
一、数据收集与月度分析核心思路
1.多源数据整合：
•主要数据源包括：
–HIS系统（例：病案首页信息、就诊流量、医嘱处方、住院费用等）
–绩效管理平台（例：绩效考核指标、医疗质量指标、运营指标）
–医保系统（例：单病种费用、结算信息、病种分值）
–第三方满意度测评平台（例：患者满意度评分、投诉意见）
–科室内部统计表（例：科研项目、业务情况记录、设备使用记录）
2.五大维度指标：
•医疗质量:如并发症率、感染率、再入院率、抢救成功率等。
•学科建设:如科研课题数量、SCI论文数、技术项目数、人才梯队培养进度等。
•患者满意度:如总体满意度评分、门诊/住院满意度、投诉率、建议采纳率等。
•工作效率:如门诊量、出院人次、手术量、平均住院日、床位周转率、医生工作量等。
•经济运营:如医疗收入、药占比、耗材使用、医保病种盈亏、科室利润、成本构成等。
3.编制动态报表：
•在收集到的数据基础上，进行统计分析并可视化呈现：
–趋势分析：与前几个月/去年同期比较，查看指标走向
–结构分析：查看费用或人次的组成结构，发现科室或项目的占比情况
–同期对比：横向比较，尤其是与医院平均水平、同级科室、历史同期进行对比
•输出运营分析报告或简版月度分析表，为管理决策提供支撑。
二、数据收集示例指标、来源及计算方式
下表给出每个维度常用的关键指标、数据来源、计算方式及简要说明。可根据医院实际业务需求和信息化水平进行修改或扩展。
维度 | 常用指标 | 指标说明 | 数据来源 |
1. 医疗质量 (Quality) | •并发症率 | 并发症例数/同期手术例数×100% | HIS系统（病案首页、院内感染监测系统等） |
•感染率 | 院内感染例数/出院病人总数×100% | ||
•再入院率 | 出院后30天内再次入院人数/出院数 | 绩效管理平台（若已对接HIS或其他子系统） | |
•手术死亡率 | 手术死亡例数/手术总例数×100% | ||
•抢救成功率 | 成功抢救例数/抢救总例数×100% | ||
2.学科建设(Discipline) | •科研课题数 | 科室每月在研/新立项课题数量 | 科室内部科研管理记录 |
•技术项目数 | 本月新开展的新技术、新项目数量 | ||
•发表论文情况 | SCI论文、省级期刊论文数量 | 院科研管理部门统计表 | |
•人才培养进度 | 如博士、硕士在读、进修学习人数 | ||
3.患者满意度 (Satisfaction) | •总体满意度评分 | 第三方满意度公司或医院自评问卷统计 | |
•门诊/住院满意度评分 | 区分门诊与住院 | ||
•投诉率 | 本月有效投诉数/总就诊人次×100% | 医院投诉管理系统/医患沟通中心 | |
•主动表扬数 | 记录患者或家属对医护人员的表扬信息 | ||
4.工作效率(Efficiency) | •门诊量(人次) | HIS系统门诊挂号数/接诊数 | HIS系统(病案首页、手术登记) |
•出院人次 | HIS系统出院记录 | ||
•手术量 | 手术间使用次数/手术台次 | ||
•平均住院日 | 住院总天数/出院总人数 | ||
•床日数(床位周转率) | 出院者床日数/开放床位数×100% | ||
•医疗文书及时完成率 | 及时完成文书数/应完成文书数×100% | ||
5.经济运营(Operation) | •医疗收入 | 包括医疗服务收入、药品收入、耗材收入等 | 财务系统（收入数据、成本数据） |
•药占比 | 药品收入/医疗总收入×100% | ||
•耗材使用占比 | 耗材收入/医疗总收入×100% | ||
•人工成本 | 医护人员薪酬支出 | ||
•单病种费用盈亏 | 医保系统或HIS数据，对比定额与实际费用 | 医保系统（单病种结算数据） | |
•科室利润 | 科室总收入-总成本 | 绩效管理平台 |
三、月度动态报表模板示例
以下给出一个示范性的表格（可在Excel/BI系统等工具中实现），展示如何对上述数据进行归纳、对比、可视化。此处以“手术科室”为例简化示范。真实环境中可加上更多科室及更多指标。
(1)月度运营核心指标概览
指标名称 | 上月数据 | 本月数据 | 环比 | 同比 |
医疗质量：并发症率(%) | ||||
医疗质量：感染率(%) | ||||
学科建设：科研课题数(项) | ||||
学科建设：新技术/新项目(项) | ||||
患者满意度：总体满意度评分(分) | ||||
患者满意度：投诉率(%) | ||||
工作效率：门诊量(人次) | ||||
工作效率：手术量(台次) | ||||
工作效率：平均住院日(天) | ||||
经济运营：医疗收入(万元) | ||||
经济运营：药占比(%) | ||||
经济运营：单病种盈亏(亿元) |
(2)重点指标趋势图示例
•将“并发症率”“门诊量”“手术量”“药占比”等设为关键监控指标，每月呈走势。
•可以通过折线图、柱状图、环比对比图等，直观地反映指标变化情况。
(3)指标异常与潜在原因*列举
指标名称 | 异常或风险提示 | 备注 |
患者满意度 | 本月下降2分，主要负面反馈集中在“门诊等候时间过长”“缴费排队时间长”。 | |
药占比 | 环比上升1%，可能与近期某些手术耗材价格上涨、新药引进力度加大等有关。 | |
单病种盈亏 | 虽仍亏损，但已比上个月下降0.02亿元，在DRG/按病种付费推行下，整体趋于优化。 |
(4)改进建议与下一步计划
•针对患者满意度下降，分析原因，预判改进空间：可优化门诊/缴费流程，对特殊病种走快速通道，考虑增加自助机或移动支付通道。
•药占比上升：深入排查是否与临床路径达标、处方行为相关，也可对重点药品进行目录谈判或临床路径规范宣传。
•单病种盈亏：可进一步精细化管控资源占用和耗材使用，保证病种质量同时，控制成本，提高医保结算效率。
四、注意事项
1.数据准确性：
–确保各项指标计算口径一致，避免不同信息系统或财务口径差异造成混乱。
–定期与科室对接，核实数据完整度与准确性。
2.数据时效性：
–原则上每月固定时间收集并发布分析结果，以便管理层和科室进行横向或纵向对比。
3.可视化呈现：
–除了表格，也可使用折线图、堆叠图、雷达图、仪表盘等多种形式，确保指标变化一目了然。
4.结合实际情况“按需取数”：
–若医院信息系统较为完善，可重点收集关键指标并深入分析；若信息化程度一般，建议分步推进，先重点抓取几个核心指标。
5.数据隐私与安全：
–涉及患者个人信息或敏感财务信息，需遵守医院保密制度和相关法规，避免数据泄露。
---------------------------------------
指标异常与潜在原因*
针对医院运营管理中“异常”数据进行系统分析，可应用于医疗质量、患者满意度、经济运营、流程效率等不同维度的数据异常。在实际工作中，需要结合医院的具体情况、信息系统完善度和管理团队协调能力进行灵活运用。
针对异常数据的分析与改进，大致可分为“识别→多维度剖析→根本原因查找→方案制定与实施→效果评估与持续监控”五大阶段。关键在于数据准确性和分析方法的科学性，以及配套的管理机制能否及时为改进措施提供资源与授权。只有形成“PDS(C)A”的闭环管理，才能达成医疗质量安全、患者体验升级以及经济效益与公益性的平衡，促进医院的可持续发展。基本步骤如下：
1. 异常识别与初步界定
(1) 设定阈值或预警标准
• 在制定指标体系时，需要为每个指标设置合理的参考区间或警戒线。
• 当数据超出或低于该区间时，即可被视为“异常”或“潜在异常”。
• 示例：并发症率＞0.8% 或环比上升幅度＞30%时，触发预警。
(2) 对比基线数据、历史趋势
• 与上月或去年同期对比：如果本月某指标比上月骤升/骤降过大，需要引起关注。
• 与行业或医院平均水平对比：若科室或单病种某项指标远高于全院/行业平均值，也需排查原因。
• 示例：科室“平均住院日”比全院平均数据高出30%，可视为异常。
(3) 筛查数据准确性与完备性
• 首先排除系统录入错误、重复统计或统计口径不一致等人为因素造成的假性异常。
• 对于疑似错误的数据，需要与信息科或科室负责人进行核实，确保真实有效后再进行后续分析。
2. 异常聚焦与多维度剖析
(1) 时间维度分析
• 观察该指标在过去数月的规律；若本月突然异常，重点排查近期是否有新政策、新流程或新信息系统上线等。
• 时间序列图：折线图或柱状图展示指标在过去多个时间点的变化，寻找“拐点”。
(2) 分类维度分析
• 是否集中发生在某个单病种、某组患者群体或某手术类型上。
• 区分门诊/住院、不同医保类型或自费类型，如发现异常集中于特定分类，说明该分类可能是问题“主战场”。
(3) 结构维度分析
• 对涉及费用、成本、资源使用的指标，可进一步拆分结构，如药占比、耗材占比、人工成本占比。
• 示例：如果科室药占比突增，可再查看是否因高价药物使用频率上升、某些诊疗路径发生了变化，或者科室收治的重症患者比例改变等。
(4) 关联维度分析
• 可与其他指标进行相关性分析。如并发症率上升是否伴随平均住院日或床位周转率的变化；药占比上升是否与患者满意度下降有关。
• 借助回归分析、线性相关系数或其他统计学工具，对可能相关的指标进行定量评估。
3. 根本原因查找 (RCA：Root Cause Analysis)
(1) 排列图 (Pareto Chart)
• 如果所有异常数据中，20%的病种（或问题专业组）占据80%的主要异常情况，可将资源集中在关键病种/高风险环节。
(2) 鱼骨图 (Ishikawa Diagram)
• 以“人、机、料、法、环”五要素为主线，逐层探讨造成异常的可能原因。
• 示例：感染率上升，可从医护人员操作规范（人）、消毒设备性能（机）、消毒物料质量（料）、消毒流程及制度（法）、诊疗室环境和通风情况（环）等方向展开。
(3) 访谈与现场观察
• 通过与科室主任、护士长、临床骨干或相关职能部门负责人进行访谈，收集一线反馈。
• 必要时可进行现场跟诊或实地观察流程，获取第一手资料。
(4) 头脑风暴与小组讨论
• 召集科室多角色（医生、护士、行政人员、药剂师等）共同参与，结合数据与临床经验，把各种可能因素列出来再逐一排查，最终锁定主要原因。
4. 改进措施制定与实施
(1) 方案制定与优先级排序
• 根据前期RCA结果列出可行方案，并评估成本、风险、时间投入和预期收益。
• 优先执行“低风险、高收益”或“可快速实施”的优化，循序渐进解决复杂问题。
• 示例：并发症率上升若主要与某类手术术后护理不规范相关，可先修订护理流程、加强岗位培训。
(2) 资源协调与审批
• 一些措施涉及到设备、人员编制、经费或工程改造等资源需求，需要在医院管理层或相关部门（信息科、财务科、人力资源科等）中进行协调和预算审批。
• 尤其对于涉及医疗质量和患者安全的重大改善项目，需得到院领导和相关委员会的批准与支持。
(3) 责任分工与进度计划
• 明确谁负责落实方案中的具体步骤，指定实施期限和阶段目标。
• 定期组织工作例会或追踪回访，确保各项措施按计划进行。
5. 效果评估与持续监控
(1) 短期检查
• 改进措施落地后，可在两周或一个月内进行快速评估，查看指标是否朝理想方向发展。
• 若未见明显改善或出现新的负面影响，需要及时复盘并修正方案。
(2) 长期跟踪
• 将异常数据指标纳入常态化监控范围，后续几个月或季度持续关注其趋势。
• 若确认为偶发事件，可以将预警级别下调；若多次出现或逐步恶化，需加大干预力度。
(3) 总结与沉淀
• 记录本次异常数据处理的全流程，包括发现、原因分析、改进方案、落实效果等，形成可复制的经验或教训。
• 可将成熟的改进成果固化为新的操作规范或制度文件，并在全院或其他科室进行推广。
6. 反馈与改进循环
(1) 多层次反馈
• 向临床科室负责人、护士长、运营管理部、院领导分别汇报异常指标的整改成效及下一步计划。
• 若涉及多个科室联合整改或院级改革项目，需在更大范围内共享信息。
(2) 不断完善指标与系统
• 若在分析过程中发现某些指标或系统存在统计口径不合理、监测盲区或滞后性问题，可在后续进行指标修订或信息化升级。
• 通过这样不断迭代优化实现医院质量管理体系和运营管理体系的升级。
