数据说话三级评审全面考验医院数据能力

数据说话，三级评审全面考验医院数据能力

导读

医院要提升自身的“数据力”，强有力的大数据平台显

然是最佳支撑。

三级医院评审正在迎来全新变革。

2022年12月28B,国家卫生健康委发布《三级医院

评审标准（2022年版）》（以下简称《评审标准》）。这

是自《三级综合医院评审标准（2022年版）》颁布实施9

年以来的第一次修订，新老标准之间的变化受到了全行业

的共同关注。

2022年10月21日，《二级医院评审标准（2022年

版）实施细则》（以下简称《实施细则》）正式出台，对

《评审标准》进行了进一步解读和细化。国家卫生健康委

要求：各地可根据当前工作重点，结合本地特点，遵循

“标准只升不降、内容只增不减”的原则，对《实施细则》

进行调整并备案后正式施行。

这两个重要文件决定了未来三级医院评审的发展走

向。不难发现，新标准的最大变化之一是要求参评医院提

供数百项监测指标所需的数据。因此，准确、可靠、及时

的数据支撑，成为“赶考刚需:这对医院的信息化建设，

特殊是数据平台建设提出了挑战。

"数据说话”是评审的风向标

从《评审标准》与《实施细则》的具体要求来看，进

入全新发展阶段的三级医院评审工作呈现以下特点。

首先，评审形式从主观定性向客观定量转变。过去，

三级医院评审方式以现场检查、主观定性、集中检查为

主，难免存在医院袭击迎检行为；将来，将逐步转为以日

常监测、客观指标、现场检查、定性与定量相结合的评审

工作模式。

《评审标准》的这一变化，旨在引导医疗机构重视日

常的质量管理和绩效，毕竟加强日常工作才是能够在评审

中获得优异成绩的手段；同时也减少传统评审形式难以避

免的主观偏倚，增强评审结果的客观性。

其次，强调利用信息化手段开展医疗质量管理与控制

工作。《评审标准》在“医疗服务能力与质量安全监测数

据部份“共设74节、240条监测指标，内容包括医院资源

配置、质量、安全、服务、绩效等指标监测，DRG评

价、单病种和重点医疗技术质控等日常监测数据，数据统

计周期为全评审周期，主要来源是国家与省级相关数据监

测系统。《实施细则》指出；传统的数据采集方法已经不

能满足当前三级医院医疗质量管理工作的需要，利用信息

化手段快速准确地获取相关数据是适应现代医院管理要求

的必要条件。

国家卫生健康委医政医管局医疗质量处处长马旭东在

接受媒体采访时表示：医疗信息化至少应该实现医疗质量

安全管理功能，如实时统计质量指标，并完成相关信息的

分析、反馈和对接等，为医院最核心的医疗质量管理服

务。

第三，重视上报数据的真实性、准确性。《实施细

贝IJ》制定了“数据核查原则”，要求：医院提供值与核查真

实值差距在10%以上（含正负）、无法提供原始数据或

者被评审专家组认定为虚假数据的，均视为错误数据；

所有错误数据，应当按核查后的数据结果再次计算，并

根据错误数据占现场核查数据总数百分比进行惩罚性扣

分，错误数据占比10%（含）以上将不予通过。

由此可见，在三级医院评审中，数据的质量问题足以

“定生死”。

《实施细则》中关于错误数据的扣分规定

高质量的数据从哪里来？

没有高质量的数据作支撑，三级医院评审就无从谈

起；而没有信息化建设，高质量的数据更如同无源之水、

无本之木。

由此而来的问题是，应利用何种信息化手段与路径支

撑医院评审与日常工作？其实，《评审标准》和《实施细

则》已经给出了答案。

的数据标签化处理及二次建模来构建RDR奠定了理论基

础，理清了实践路线与方法。

柯林布瑞为医疗机构打造的医院信息平台，满足《全

国医院信息化建设标准与规范》要求，功能具备《医院信

息平台应用功能指引》要求，技术符合《医院信息化建设

应用技术指引（2022版）》要求，能够提供医疗质量管理

与控制工作所需的数据信息。在这样的坚实基础之上，柯

林布瑞致力于为医疗机构实现医疗大数据的管理与利用。

柯林布瑞认为，应该在不影响业务系统正常运转、不

需要任何业务系统进行接口改造的情况下，对数据进行清

洗、标准化、管理与集成。

因此，在柯林布瑞的大数据平台上，由“数据层”监控

业务系统底层数据的变化，将'业务系统数据实时重建后集

成到CDR、ODR、RDR中，这一过程有效地隔离了对生

产系统的影响，数据可秒级接入大数据平台。

在“数据层”之上的“服务层”，柯林布瑞自主开辟了多

项核心技术，包括ETL工具、NLP系统、元数据系统和

大数据可视化系统等，形成适合医疗行业实际需求的数据

管理核心能力，经管理后的数据符合《全国医院数据上报

管理方案》《全国医院上报数据统计分析指标集》要求。

同时，柯林布瑞基于多年经验形成为了超过3000项的数

据质量规则库，以匡助医院不断提升数据质量。

在大数据平台的“应用层”，柯林布瑞通过合理利用上

述能力与经验，匡助医疗机构实现了千变万化的数据应用

场景，包括：区域交互应用、患者服务应用、临床业务应

用、运营管理应用、科研教学应用等，从而全面对标《评

审标准》与《实施细则》的相关要求，为医院迎接评审工

作做足“考前准备

柯林布瑞的大数据平台己经在150多家三级医院接受

了实战考验。2022年，在有37家厂商参预角逐的四川大

学华西医院大数据中心项目中，柯林布瑞凭借科学成熟的

大数据管理体系与完善的数据管理解决方案脱颖而出，被

评价为“数据维度最全，仅临床领域的数据维度就超过

10000项:双方联合打造的“医疗大数据集成与应用平

台，，整合了华西医院和医联体医院数据资源，集成为了超

2000万患者、超7000万就诊人次的诊疗数据，范围涵盖

电子病历、检验检查、医嘱、费用等领域，数据时间周期

逾10年，通过数据驱动，支持“华西医学整体率先迈入世

界一流”的宏伟目标。

将数据"用起来"，才能支持医院高质量发展

在三级医院评审“考”数据的暗地里，其实质是引导医

院通过提升认知、分析、应用相关数据的能力，进行自

我管理，实现健康可持续发展。

柯林布瑞为医疗机构打造的“3（3个数据中心）+N

（多场景适配应用）+1（1个信息集成平台）''体系架构,

通过多种技术手段对数据实现深度管理，并结合不同的业

务需求场景实现扩展功能，构建全流程的闭环质控管理体

系，将“持续监测、数据分析、制定策略、调整改善”等行

为落实到医院日常工作中，从而达到持续提升的发展目

标。

目前，柯林布瑞为医院提供的数据智能应用可谓全面

发力、多点开花，非但有力支持包括三级医院评审、绩效

考核、电子病历评级、互联互通测评等各类数据上报和评

审工作的高效率与高质量，更为医院基于数据驱动的高质

量发展奠定了基础。

在医疗服务能力与医院质量安全方面，柯林布瑞自主

研发的〃医院医疗质量监控管理系统”包括医院资源配置、

工作负荷、工作效率等基本监测指标，对住院重点疾病、

患者住院总死亡率、出院后非预期再住院率、医院感染、

护理质量，以及合理用药监测指标、病历时限、危（wei）

险值等指标进行监测，全方位、多角度规范医院医疗质

控管理。

在单病种（术和）质量控制方面，柯林布瑞自主研发

的〃单病种质控上报系统”可自动提取患者完整病历数

据，借助NLP、深度学习等人工智能技术，从质量控制、

资源消耗两个维度对单病种诊疗过程的关键环节信息进行

数据采集、监控、管理和上报，特点是“过程与结果并

重”，在提升填报质量的同时提升医院的单病种管理能

力，保障医疗质量与安全。

在医院运营管理方面，柯林布瑞自主萌发的“运营管理

系统〃是基于ODR构建的医院综合统计分析与决策支持平

台，推动医院由以往以报表为中心多源、分散、相对固化

的管理模式，转变为集中、动态、KPI指标管理的新模

式。系统利用数据挖掘工具，从临床业务、效率分析、收

入分析、疾病分析、手术分析、资源分析等儿大维度，为

医院管理、监控、评价和预估等提供分析体系，辅助医院

管理者直观了解医院运行情况，推动医院运营管理的科学

化、规范化与精细化。

在医保控费方面，柯林布瑞自主研发的"DIP医疗服务

能力评价与控费系统”则是以医疗大数据管理为支撑，提

供病案首页质控、病种预入组分析、DIP运营评价、医保

结余分析和监测预警等服务，从医院、科室、医疗组、病

组等不同维度实现精细化绩效成本核算，推进现代医院的

精益运营。

在绩效考核方面，柯林布瑞自主研发的“公立医院绩效

考核评价系统”涵盖国家对医院绩效考核评测的所有指标

内容，通过医院质量分析、运营管理分析、持续发展分析

以及满意度评价分析四大功