大數據醫院管理

Ⅰ 關於大數據、DRG、價值醫療、醫院精益運營管理 海內外專家這么說

近日，由東軟望海和國葯勵展共同主辦的全球醫院精益運營論壇暨第二屆HIA大數據國際峰會在山東青島召開。全球醫療行業重磅專家、國內一流名校及科研學者、醫院運營管理者及行業大咖共聚一堂，圍繞大數據、DRG、價值醫療、醫改下醫院精益運營管理等進行深入探討。

本次峰會由一場主論壇、兩場平行論壇組成。論壇嘉賓圍繞「價值醫療與精益運營」、「DRG引領精益變革」、「數據驅動價值醫療」三個主題發表了演講，動脈網對嘉賓的精彩觀點進行了整理。

價值醫療與精益運營

會議開始前，原國家衛計委副主任、中國衛生信息與 健康 醫療大數據學會會長金小桃明確了精益運營、價值醫療和 健康 醫療大數據三者的關系，表示價值醫療是目標，精益運營是保證， 健康 醫療大數據是核心。價值醫療的最終體現，也需要依靠精益運營、 健康 醫療大數據兩者產生的效益來保證。

中國醫葯會計學會常務副會長，中國衛生經濟學會財會分會副會長杜書偉說：「無論是醫療企業還是醫療機構，唯有堅持精益思維，以最小的資源投入，准時的創造出盡可能多的價值，提供及時的產品服務，才能滿足中國發展的要求。」

「價值醫療就是提供高質量的醫療服務。」中美 健康 峰會組織理事長、哈佛大學教授、紐約科學院終身顧問William A.Haseltine從安全、質量和患者滿意度三個方面來定義價值醫療，並對如何提供高質量醫療服務提出了三點建議，即醫護中心要確保每一位患者都有權獲得高質量的醫療服務；管理層要進行人才培養；醫生也有進行基礎研究，提高醫療服務水平。

東軟集團董事長兼首席執行官劉積仁則從醫療的藝術與工程角度來進行了演講。為什麼要談醫學的藝術和工程？劉積仁認為，醫療沒有藝術將沒有醫學的進步，沒有工程將不會今後事業的持續性發展。

「從藝術到工程的實現路徑，需要通過新技術的力量破解醫療行業的『痛點』，醫學的工程化將以數據為驅動，以連接為橋梁，以人工智慧為創新應用，為患者和醫療機構創造價值，從而建立起新醫療服務模式與生態。」劉積仁說，在工程化變革中，醫療費用的支付方將通過各種方式控制支出，醫院從按服務收費向按結果付費過渡，醫院有病人就掙錢的時代即將過去。

東軟望海產品與數據研究院院長郭啟勇教授作《數據驅動精益運營與價值醫療——2019醫院運營分析報告導讀》演講。郭院長強調，全球都面臨醫療和經濟發展基礎的矛盾，尤其是人口眾多的中國。

醫療支付方式的改變就像是一場蝴蝶效應，大到醫療系統、保險公司，小到醫生、護士和患者，所有相關人員和機構都必須做出改變。以DRG為主的支付方式改革推動了醫療體系變革，使醫院、醫保、政府三方協同、創造價值醫療。同時，作為東軟望海產品與數據研究院院長，郭啟勇在會上公布了《2019年醫院運營分析報告》導讀內容，精彩內容讓大家先睹為快。

DRG引領精益變革

本場平行論壇上，三位行業專家針對如何助力DRG信息標准化發展、如何實現精細化績效成本核算，以及如何藉助DRG推進現代醫院的精益運營等問題展開了一場深度的學術交流和經驗分享。

國家衛健委衛生發展研究中心客座研究員、上海 健康 醫學院客座教授邵曉軍從國際的角度，分析了DRG的發展歷程，為我國借鑒國外先進經驗、未來落實DRG改革提供了參考。青島市海慈醫療集團總院長劉宏則用具體事例分析了信息化支撐下的醫院精準績效考核制度，表明運用信息化平台實施績效管理是醫院提高管理水平的重要手段。劉宏說：「信息化的支撐對績效考核的運作具有重要作用。在信息化支撐方面，我們始終堅持三個原則，即標准、數據共享、安全。」

河南省人民醫院總會計師李建軍作為本次平行論壇的最後一位演講嘉賓首先談到了目前醫療環境的變化、政策的變化，隨後從醫院資源運營等方面，分享了DRG在醫院財務方面發揮的作用。

數據驅動價值醫療

在第二場平行論壇上，海內外行業專家進行深度對話，探討了大數據、人工智慧等新興 科技 與醫療和管理的融合，分析了創新醫療服務路徑與模式，對大數據驅動價值醫療進行了豐富解讀。

四川省人民醫院院長鄧紹平以智慧醫療為著力點，結合自身實踐，從如何理解、如何認識、如何快速推進智慧醫療發展三個方面，分析了醫院數字戰略對驅動智慧醫療發展的重要意義。鄧紹平認為智慧醫療可以從三個方面帶來作用，降低成本、輔助診斷、解決醫療資源短缺和不均。要想快速推進智慧醫療的發展，「離不了改革、創新，特別是離不開科學技術和人才。」

武漢兒童醫院院長邵劍波則通過AlphaGo、遷移學習、人工肺三個人工智慧和 健康 醫療的事例，來佐證人工智慧實踐能力，以及就自身經歷分享了人工智慧在輔助醫生決策、臨床的規范性等方面起到的積極作用。

如何將AI路徑與DRG進行融合？邵劍波對DRG的未來也進行了展望，在未來，希望 科技 企業能夠通過AI的早期規范診斷，把DRG從單純的付費系統轉變為整體的醫療 健康 服務系統。

醫療數字化建設是醫療行業數字化的最重要部分。美國醫療大數據上市企業Health Catalyst的首席臨床官Holly Rimmasch女士則從不同的角度談了談價值驅動的醫保問題。英特爾(中國)有限公司行業解決方案集團首席技術官CTO吳聞新從底層技術的維度 探索 目前的數據服務，以及基於價值的醫療服務話題。吳聞新總結到：「業務從醫療流程化轉變至醫療數字化，我們要提供醫療價值服務，需要考量用什麼樣的技術來處理數據。」

最後一位演講嘉賓江西省萍鄉市人民醫院院長蘇曉清則分享了其所在醫院以糖尿病路徑管理為紐帶，建立基層首診、雙向轉診、急慢分治、上下聯動的分級診療制度的體會，為提升基層醫療衛生服務能力，引導優質醫療資源下沉，切實促進基本醫療衛生服務水平，提供了行之有效的實踐和方法。

來源: 動脈網

Ⅱ 從大數據平台到數據治理，智慧醫院大數據何去何從

背景：上周看了阿里章劍鋒寫的一篇大數據文章，加上對健康醫療大數據相關政策的分析，想就醫院大數據的建設說幾點看法，畢竟國家健康大數據戰略下智慧醫院大數據是必然先驅，有大數據抱負的醫院信息科大部分還在摸著石頭找過河的路，而其他行業的經驗還是很有借鑒意義的。

2019年6月，中國衛生信息與健康醫療大數據學會會長金小桃（中國衛生信息學會會長）在6月20日的2019(14th)中國衛生信息技術/健康醫療大數據應用交流大會上發布《新一代醫院數據中心建設指南》（盡管找遍網路都沒找到這個指南，可能還在整理中...）

而基本同一時間，國家衛健委統計信息中心初版了《醫院數據治理框架、技術與實現》，對「醫院大數據」明確為「醫院數據」，這也是我一直在解釋的名詞，正符合大數據的正確引導和深度理解。

2019年的廈門CHIME，中國醫院協會信息專業委員會發布了《醫療機構醫療大數據平台建設指南（徵求意見稿）》。在結合2015年以來的每年一批的健康醫療大數據國家戰略政策指導，大數據國家戰略的決心和國家支持引導的力度可見一斑，而醫院側信息化的現階段熱點就是醫院信息平台，信息平台的熱方向就是醫院大數據和人工智慧，當然這脫離不了首先建設完備的醫院信息化系統。我們再來看一個政策：

2018年4月，國家衛生健康委員會規劃與信息司發布了《全國醫院信息化建設標准與規范（試行）》。它是在2016年《醫院信息平台應用功能指引》和2017年《醫院信息建設應用技術指引（試行）》基礎上，形成的較為完整的醫院信息系統體系框架。在《醫院信息平台應用功能指引》明確醫院信息化功能和在《醫院信息化建設應用技術指引》上明確了醫院信息化技術。看醫院信息化完整地圖，雲計算、大數據、物聯網以及傳統信息化支撐的是金字塔頂端的人工智慧，最近幾年AI大數據經常被一起稱呼，不可能脫離信息化基礎和大數據基礎去建設AI的空中樓閣。所以大數據和AI找同一廠家（或者同一生態圈）建設會是最好的選擇，畢竟做AI的一定先做數據，但是做數據的卻不一定做得好AI，看市場上那麼多數據搬運工公司就清楚了，這也是造成醫院大數據前期建設重數量輕質量的主要原因。

再來看大數據的宏觀發展環境，從2009年閃亮登場到2015年泡沫頂峰，已經邁過了甘特曲線的2個關鍵節點，現在正處於穩步發展。

大數據技術的2個維度是我覺得章劍鋒最深刻的大數據概念解析，垂直的技術棧維度和水平的數據流維度，也就是垂直的平台+應用，水平的數據處理。何為大數據？這一輪數據到大數據的概念，水平維度的數據處理理論正式出現已經30年了並沒有大變化（這個維度數據大數據都應該稱為數據處理），而聚變的是技術棧維度：hadoop、spark、storm、flink等等，但是閃亮的hadoop不也在沒落么，因為技術為業務而生，符合業務需求的才是最合理的技術。而醫院大數據建設出的第二個比較大的問題就是追求新技術典型如hadoop，就醫院數據體量和應用需求，hadoop真不是最佳實踐，而繁雜的運維和龐大高昂的資源硬體成本可能是壓垮信心的根本原因。

再來看醫院大數據上雲，盡管很多人覺得國內是數據隱私和數據安全比較寬松的環境，但是醫院數據側一直都比較謹慎。雖然最近國內出了政策，允許醫院將患者數據對患者開發，但是把醫院數據放在廠家提供的雲上，對於大型三甲醫院目前依然不現實。醫院除了診療水平，最重要的資產就是醫院數據，醫院數據又比較敏感，醫院本身是要遵從嚴格監管的，所以按照當前形勢，更適合醫院的還是數據在醫院（很多醫院通過免費大數據戰略合作協議讓醫院數據上醫某雲）。

還是回到大數據平台，伴隨著大數據概念火熱，hadoop缺在逐步沒落，就大數據技術棧本身，不存在hadoop架構和oracle架構的選擇（在這個點上大量概念混淆，oracle和hive HDFS只是存儲方案的差異，hadoop是大數據完整技術棧），只存在數據存儲架構的選擇，根據數據量、數據使用方式、數據分析方式決策更合理的架構，選了hadoop就不能用oracle嗎？這是醫院大數據平台建設里經常混淆的點。根據應用場景選擇存儲方案，根據數據分析需求選擇技術棧，如果不清楚需求，何不來個混合架構搞個萬金油？其實醫院大數據，oracle是可以用的，國產化另論。如果定了oracle是不是就不能用hadoop了呢？

這里又引申到另一個問題，Hadoop、Spark、Flink等大數據技術的發展，醫院大數據建設技術要求必提，但是真正建了之後會發現好像哪裡不對勁，難道大數據就是這么高大上到信息科要大量學習新技能嗎？能用的技術才是好技術，自己都用不了的一定有問題。其實醫院信息科真正需要的不應該是Hadoop、Spark、Flink等大數據技術的堆砌，應該是信息科都可以簡單上手操作做數據治理，以這些技術為基礎的能解決業務問題的產品。也即真正的易操作、專業化、流程化、全鏈路的數據平台（絕對不是hadoop），這個平台准備後續專門介紹。

智慧醫院從大數據平台的建設到數據治理平台建設，大部分是從技術棧的hadoop轉向數據專業治理本身，也就是從垂直的技術棧維度轉換為橫向的數據流維度，還是要平台，而此平台已經不再hadoop。數據治理到底如何做呢？參見前一篇文章《如何做數據治理》，數據治理最早成熟應用是在零售業、銀行業，以及運營商，現在每個AI互聯網公司都會有數據部門，醫院數據治理可能還是先解決自身的業務問題本身，能不能發展到數據中台，還要看醫院戰略，而不是各種廣告中的概念。

還有一點需要補充的，中美貿易摩擦，美對中進行了嚴格的出口管制，無論從硬體還是軟體，能支持國產化會是一個更好的選擇。

最後，數據治理本身是一個重運維重交付重實施的事情，當前市場大量充斥草台班子的數據搬運，沒有深度長期的價值挖掘，再好的搬運工做的也是勞民傷財的事，參考谷歌和梅奧的十年戰略合作協議，這才是醫院大數據真正有遠見的規劃。

簡單總結下，智慧醫院大數據發展趨勢：

1. 政策會頻繁頒布，醫院大數據（數據）建設一定是必然，目前已經開始穩步發展；

2. 大數據平台概念會褪去，醫院真正需要的一定是全產業鏈整合的數據管理平台；

3. 智慧醫院會更加重視數據流即數據治理本身，現階段還需要一套簡單上手的平台輔助；

4. 智慧醫院大數據中心依舊以私有雲機房為最佳方案；

5. 智慧醫院大數據中心需要兼容國產化需求；

6. 找一家AI大數據公司作為長期戰略合作夥伴將更加現實，畢竟只講大數據的大部分都是數據搬運工；

Ⅲ 河南發布大數據產業發展行動計劃（2022—2025年），關於數字醫療如何提及

《河南省大數據產業發展行動計劃（2022—2025年）》明確，到2025年，數據要素市場基本形成，數據資源體系和價值體系初步建立，產業發展邁上新台階，基本建成全國領先、中部領跑的數據要素高效配置先導區、大數據產業創新發展區、大數據融合應用示範區。
在「提升數智治理水平」任務中提及：
（1）「大數據+醫療」：建設全省醫療健康大數據創新應用中心，推進電子健康檔案、電子病歷、電子處方、醫葯和醫療衛生基礎數據資源統一管理，推動居民健康管理、診療和用葯信息在醫院間交換共享。開展「大數據+智慧健康」試點示範，在疾病預防、健康管理、醫療救治、醫葯研發等領域推廣應用大數據。
（2）「大數據+社會保障」：加快完善社會保障信息系統，推進社保信息共享，優化業務流程。深化數據分析技術在養老、醫療、社會救助、勞動用工等領域的應用，實現社保服務和監管精準化。

Ⅳ 大數據在醫療行業的應用有哪些

大數據專業屬於交叉學科：以統計學、數學、計算機為三大支撐性學科；生物、醫學、環境科學、經濟學、社會學、管理學為應用拓展性學科。所以大數據在眾多行業都有應用，下面說說其在醫療領域的應用。
隨著互聯網規模不斷的擴大，大數據正在改變著這個時代的絕大一部分的行業或者企業，醫療行業也不例外，醫療健康正在成為人們關注的重點問題，以智能化、數字化為特徵的醫療信息化正在蓬勃興起，醫療行業的數據類型也在向海量、復雜、多樣的類型方式轉變。
1.就醫數據進行電子化管理
對電子醫療記錄的收集，包括個人病史、家族病史、過敏症以及所有醫療檢測結果等。在信息系統中進行分享，每一個醫生都能夠在系統中添加或變更記錄，而無需再通過耗時的紙質工作來完成。這些記錄同時也能幫助病人掌握自己的用葯情況，同時也是醫學研究的重要數據參考。
2.健康預測
通過智能手錶等可穿戴設備的數據，建立健康預測模型，通過這些可穿戴設備持續不斷地收集健康數據並存儲在雲端，實時匯報病人的健康狀況。應用於數百萬人及其各種疾病的預測和分析，並且在未來的臨床試驗將不再局限於小樣本，而是包括所有人。
3.醫學影像以及臨床診斷
通過讓大數據機器人來識別記住各類海量的醫學影像，例如X射線、核磁共振成像、超聲波……等各種的圖像。對大量病歷進行深度挖掘與學習，訓練其對影片的診斷，最終實現輔助醫生進行臨床決策，規范診療路徑，提高醫生的工作效率。
4.葯品研發
利用大數據進行數據建模並進行分析，預測葯物的臨床結果，可以為臨床階段的實驗結果提供參考，節省臨床階段的時間並優化臨床實驗結果。制葯公司也可以通過數據建模進行分析，從而生產出治療成功率更高的葯品並極大地縮短葯品從研發到投入市場的時間。

Ⅳ 醫院電子檔案管理存在的問題及對策

醫院電子檔案管理存在的問題及對策

導語：伴隨著社會的發展，電子檔案管理的方式與方法也隨之不斷更新，同時醫院的電子檔案管理體系逐漸得到完善。

一、大數據時代

大數據時代就是如今的信息數據的新時代。然而所謂的大數據主要是指規模巨大的海量資料，具有以下四大特徵，首先是數據的體量巨大，二是較多的數據種類，體量、種類、價值、速度等四大特徵，數據體量巨大，其包含結構化數據和非結構碧告睜化數據等等，然後就是較高的商業價值，不過價值密度就比較低，最後是處理的速度較快，獲取實時的信息數據，這主要是與傳統數據之間的區別。大數據的精髓在於分析信息過程的轉變分為以下三點：1、更多分析整體數據，不再對隨機采樣有一定的依賴性;2、著重關注事物之間的聯系，不再單純的探求因果關系;3、更傾向於混雜性，而不再熱衷於高精確度。總的來說這些都體現了大數據的核心就是預測。

二、醫院電子檔案管理中某些問題的存在

1、檔案管理職責不明確，管理比較凌亂無序醫院的各種檔案通常是由行政辦公室的綜合方案室負責管理，綜合檔案室通常只管理一些文書，科技，會計，人事檔案等，不過因為醫院歷史的原因及醫院管理的需求，醫悔歲院的醫療病例則是由專門的病案室負責管理，但是像臨床的一些x光片，檢驗檢查結果，以及各種檢查圖文檔案，另外就是一些網路辦公室產生的電子檔案等等，這些都是由各個科室的相關人員自己管理的，然而電子病歷和一些醫療電子網路信息則是由信息科負責管理，這樣就在醫院形成了多個部門管理的現象，從而使檔案管理的職責不明確，管理線條凌亂無比，最終使管理出現諸多問題和不便。

2、不健全的醫院電子檔案管理的意識和制度雖然有一些醫院建立了檔案管理室，不過實際的管理效果卻不是那麼如意，大多數是由於相關的管理人員檔案管理的意識比較薄弱，個別人員通常喜歡把檔案資料隨手放在自己的辦公室事，因此導致了不能及時歸檔，最終使檔案資料不完整。而對於平常的學習來講，大多數都是對專業技術的培訓學習，較少有檔案管理方面的學習，檔案管理的宣傳和力度認識也遠遠不足。另外就是醫院電子檔案管理的標准和范疇不夠明確，讓醫院的電子檔案管理的相關制度也比較封建落後，遠遠跟不上醫院檔案管理的要求。

3、不規范的電子檔案管理，導致缺失、損壞現象較普遍因為醫院的多種電子檔案管理，所以目前有許多電子檔案資料都是由各個科室自行保管，從而缺乏管理的統一性和規范性。另外電子檔案都依靠計算機進行儲存，然而科室的計算機管理並沒對網路安全，許可權管理，以及病毒預防等做出良好的改善措施，同時電子檔案嚴重缺乏如何規范收集，整理，歸檔等做出具體方案等這方面的知識，最終使電子檔案的並不能完全存檔的現象發生。

4、提高檔案管理人員的基本管理素質醫療作為當今的社會中是一門專業性很強的工作，由於現今醫院的檔案管理人員的各個方面的素質和各方面的之時都有待提高，例如：文化程度方面、醫療技術知識、電子信息技術、檔案專業管理知識等等。同時還需要加強培養相關的醫療人才及加強重視醫療技術人員的基本素質，對檔案管理人員的素質提高的意識遠遠不夠以及資金投入的不足，這樣使檔案管理人員的思想觀念和管理水平跟不上時代的進步與發展，從而對檔案的管理水平有直接的影響。

5、需要投入大量的資金醫院的電子檔案必須要有一個系統來完善整個體系，其中包含了整個網路平台和硬體的基礎設施，比如：計算機、數碼相機、掃描儀、列印機、復印機以及其他各種醫友鄭療設備等等，同時還需要加強對信息資料的安全防護，這些都需要很大的資金投入。還有就是由於電子產品更新換代的速度較快，生命周期較短，在後期的維修和保養升級方面都會在一定程度上制約了檔案信息化工作的實施。

三、大數據背景下醫院電子檔案管理的措施

1、完善醫院的檔案管理網路由於醫院檔案信息量和種類都比較多，然而我們可以利用相關的高科技技術，實現資料庫無紙化。在建立一個健全的醫院檔案管理機構，首先需要嚴格明確劃分檔案管理的責任制，制定相關的規章制度來制約和管理醫院的檔案及檔案的管理人員。

這樣不僅有利於領導的統一性、機構的統一性、制度的統一性、保管的統一性，還有利於各個相關部門互相監督檔案管理工作以及明確各個部門的職責，同時還有利於網路實現多元化信息資料的共享和許可權的統一規劃。從而保障了電子檔案的安全性、完整性。醫院的檔案管理可以分為信息科和綜合檔案管理室兩個部分組成，其中信息科負責醫院的病例統計管理及圖書、計算機的管理，然而綜合檔案管理室則是對各個科室和載體的檔案進行統一化的管理，而且還能監督指導本單位的檔案管理工作。因此這兩個部門相互配合、相互監督且職責明確。

2、建立醫院相關的電子檔案管理制度相關的制度建立有利於醫院電子檔案管理工作的開展，因此需要建立科學性的電子檔案管理制度，包含了檔案的收集制度、歸檔制度、保管制度等等，同時明確醫院的電子檔案的保存期限和檔案的保管范圍，可以將相關制度的管理列入有關管理人員的考核制度中，這樣有利於對管理人員的工作積極性有所提高。還要建立醫院電子檔案動態管理制度，讓檔案管理的方式規范化、流程化。

3、提高電子檔案管理人員的綜合素質醫院電子檔案管理工作的重要因素就是檔案管理人員的綜合素質，應該具有較高的專業技術水平和基本的綜合素質。相關的管理人員需要詳細的了解醫院的信息技術、網路安全技術和醫學方面的知識，以便能規范的、統一的管理檔案。在這個現代化的醫療信息時代中，有關的.檔案管理人員不僅僅要掌握專業的技能，還要對自身知識隨著時代的進步不斷的更新，這樣才能高效的完整醫院電子檔案管理的工作，同時還要加強醫務工作人員對電子檔案管理的認知，形成一個自覺對文件資料收集和保存的好習慣，同時保證了電子檔案的完整性和准確性，避免或減少工作上的失誤。

4、對檔案管理的投入需有所加大電子檔案的管理工作水平的高低對電子檔案的信息管理質量有著直接的影響，同時還關繫到醫院的檔案的安全性，有關的醫學科研活動，能充分的體現檔案管理的價值。所以醫院需要著重對檔案管理硬體和軟體方面的投入，選擇優越性較強的計算機和醫療設備，從而保障了工作效率的提高和檔案管理的安全性。另外還要選擇配置性能較高的安全軟體，加強防火牆的技術和安全系統的開發，同時還要設置數據資料的訪問許可權。這樣有利於電子檔案管理工作能過順利有序的進行。

四、結束語

醫院的電子檔案管理的任務往往是不可忽視的，伴隨著社會的發展，電子檔案管理的方式與方法也隨之不斷更新，同時醫院的電子檔案管理體系逐漸得到完善。然而在針對於檔案管理中存在的問題，制定對應的管理措施。此文就是通過建立健全的電子檔案管理網路、健全的醫院電子檔案管理制度及提高電子檔案管理人員的綜合素質，另外就是對醫院的管理設備的投入，從而有助於醫院工作效率和服務質量的提高。

參考文獻:

[1]唐玲.淺談醫院電子檔案管理[J].科技與企業,2012(11):62.

[2]賈月婷.醫院電子檔案的重要性與創新[J].黑龍江史志,2014(24):73-73.

[3]李妙蓉.醫院電子檔案管理工作探究[J].辦公室業務,2012(05).

Ⅵ 大數據審計對醫院發票問題的影響

隨著互聯網時代的快速發展,發票形式也有了較大改變,「互聯網+」式的電子發票符合時代潮流,更像是一個商業活動中的收付款憑證,在醫院實際的經營管理中,由於其經濟業務類型較多,運用電子發票不但能拓展多個活動領域,還能方便病人,改善服務質量,因而當前其廣泛應用在醫院活動中。

一、電子發票對醫院財務工作的影響

電子發票在使用期間給醫院財務工作帶來諸多積極影響,首先,電子發票在應用的過程中藉助網路技術,從開具到傳輸都極為方便,由於其內部的多項信息可儲存在網路系統中,因而還帶有便攜性特徵,在使用電子發票後,我國每年大約可節約2000億張紙張,重量約1150萬噸,不但保護了環境,也節約了多類資源。具體來說,運用電子發票可有效改善醫院財務工作的效率。基於當前多數醫院的信息化水平較高,採用電子發票後,其內部信息會自動儲存在網路系統中,可根據需要進行分析、整合與匯總,避免了財務人員的二次參與,降低因人為要素而產生的誤差,有效改善工作效率。其次,電子發票的使用還能優化交易程序。當發生商業交易後,電子發票可立即達成,藉助簡訊、微信或郵箱購買方可迅速查看,防止遺失等不良現象的出現。比如,當病人在掛號區或交款處完成交款後,運用電子發票可使該程序更為優化,保障交付款或財務工作的流程。最後,若採用紙質發票,當購買方出現遺失後會浪費更多的時間尋找,也給生活帶來諸多不便;而醫院內部的財務工作也會因核算不明而影響其工作狀態與效果,電子發票則可有效規避該問題,管理人員只需定期檢查網路系統,並保證其正常運轉,則電子發票中的各項數據都不會遺失,財務核算工作也會更加有序。

二、採用電子發票給醫院財務核算工作帶來的問題

由於醫院的經營活動較多,採用電子發票可極大方便相關工作,但在應用過程中也會帶來些許問題,對醫院財務工作可能產生不利影響。

其一,當前電子發票的普及率仍然不高。雖然醫院的活動業務較多,但部分供應商,如技術服務、試劑耗材或設備等方面在其各自的領域有著對應資質,當其採用招標采購入圍後,具有開設電子發票的相關許可權,但部分企業只擁有紙質發票的許可權。多數傳統類型的財務報銷其審核方式仍為紙質票據,此類票據即使轉化為電子發票,還需在其列印後實行人工審核,進而完成結算報銷工作,因此,相關部門應增加電子發票的普及率,要增加設備供應商拿到開具電子發票資質的數量,使此類形式應用地更為廣泛。

其二,部分電子發票還會發生重復報銷的情況。相較於紙質發票,電子發票的獲取較為簡單,即下載與列印,在傳統模式中財務人員審核票據較清晰,但當前電子發票存有重復性,則財務人員難以仔細甄別,且會耗費大量的時間與精力,也加大了票據重復的概率,由於電子發票帶有重復列印特徵,可能會產生惡意報銷現象,也嚴重影響了醫院財務工作的正常進展。

其三,電子發票還存有安全問題。若購票人從正規渠道取得,該電子發票則為真實票據,原因在於其已由稅務機關完成核驗,但相較於紙質發票,電子發票中的數據信息更易篡改,在進行篡改後即使查驗該發票其結果也無濟於事,因而較難把控電子發票的安全性。此外,電子發票中的數據信息全都儲存在網路系統中,醫院雖能利用多種信息技術手段提升內部系統安全,但若發生意外狀況或系統出現崩潰都可能出現信息遺失,給電子發票信息帶來些許安全隱患。

三、醫院財務精細化核算中採用電子發票的實際應用

(一)財務管理系統

1.合理設立醫院財務管理流程

醫院財務傳統報賬流程為當發生經濟業務時,報賬人會立即整理發票並粘貼,待傳遞到負責人手中後其負責審批簽章,待完成此項工作後報賬人會將其傳遞到財務部門繼而開展審核工作,並繪制記賬憑證,從而實行報賬資金支付。基於當前傳遞發票的形式為手工,報賬人會因為某一、兩項的報銷內容不符合規定或手續不全而進行多次傳遞,該方式不但額外佔用了財務人員的時間,還極大損耗傳遞人員的精力,無謂地消耗人力資源,且嚴重減低財務部門的結算效率,阻礙醫院財務核算工作的正常進行,因此,引入電子發票成為當前醫院財務管理工作的必然選擇。通過對電子發票的使用可有效改進傳統報賬流程,管理人員可將電子發票與財務管理體系有效連接,在電子發票中財務人員可直接看到其內部信息,如發票付款、金額與品名等,並自行組成記賬憑證,不僅極大縮減了工作流程,還使該項財務工作變得更為有序、簡潔[1]。

2.電子發票的實際運用方式

醫院財務管理體系中運用電子發票,其實際使用方式可分為三種,第一,電子發票可連接稅務系統,藉助OCR識別技術能准確獲取發票號碼與發票代碼,由國家稅務總局的管理系統開展驗證工作,其能生出正確的發票信息,財務人員可對兩張發票進行詳細比對,進而確認發票信息的真偽。第二,醫院內部管理人員還能建立電子發票系統資料庫,其內部包含著完整的發票信息,在進行票據報銷時可開展票單的自檢比對,從發票代碼到發票號碼,避免出現想避稅而引發的惡意退票行為,在完成數據對比後重復報銷問題也可有效消除。第三,醫院內部還需設置網路結算報銷體系,工作人員應藉助二維碼技術,將物聯網內部的葯品試劑耗材或設備設定相應數據信息,依照UDI識別技術財務人員可精準識別其設備對應的信息,在開展報銷活動時從發票內部提取其全部資料,如設備名稱、付款信息等,並產生記賬憑證。採用電子發票能有效改進財務核算的各項工序,使該工作更為精細化,管理人員應借用多種信息技術,有效降低電子票據可能出現的問題。

(二)電子檔案

1.電子發票的使用形式

電子發票也能運用到醫院的電子檔案中,醫院內部含有檔案信息系統,在進行信息審核的過程中,電子發票將與入賬憑證、報銷憑證共同轉化為信息資料並錄入到信息管理體系內。醫院在接收發票時,當前只有部分大型供應商具有電子發票的開具資質,小型業務企業大多以紙質發票居多,由於醫院含有較多經營活動,電子發票與紙質發票的數量都較多,財務核算與管理人員應採用科學方法來提升電子發票的應用效率。

一方面,在整合電子發票的過程中財務人員要精準讀取其內部的關鍵信息,並將其轉變成報銷單據的信息,進一步簡化報銷填單流程,既增強了報銷填單的准確性,又節省了員工時間,改善其工作效率。另一方面,在處理傳統紙質發票時,工作人員可藉助虛擬列印技術將紙質文件改變成影像,在進行提單審核時可直接運用影像形式,以信息存儲的方式將其帶入網路系統內,這樣不僅可以增強電子檔案的保存效率,也能有效改善紙質發票的保存效果。

2.電子發票的運用范圍

由於電子檔案系統帶有開放許可權,針對報銷部門,為避免重復報銷現象的出現,財務管理人員應及時看到報銷狀態的變化,因而要利用查驗系統對電子發票的內部信息進行鎖定與歸集,只有掌握了報銷動態後,才能有效遏制多種不良現象,電子發票的使用范圍才會更加廣泛。而對於供應商來說,借用電子檔案系統中的數據信息能及時看到葯品承兌進度與設備分期支付的實際狀況,電子發票的運用效果可更加顯著。在醫院管理部門來看,基於電子檔案內部的信息管理系統較為專業,數據信息則是有效提取後進行的匯總分類,電子發票中的各項數據指標更為清晰,既能提升財務核算效率,還能為此後的各項經濟決策提供數據支撐,強化了電子發票的適用范圍[2]。

(三)大數據分析

當前醫院的財務管理工作正朝著精細化方向發展,並依照不同業務類型提取對應性數據,從而為醫院管理人員提供更加合理、科學的決策。

首先,隨著大數據技術的廣泛運用,財務人員需將該技術與電子發票巧妙結合,並用其開展財務分析、指標考核或數據信息的分類統計等,由於電子發票的運用背後隱藏著大數據,不但能展示出大數據的事實性,還能夠精準地預測未來經濟的發展方向與業務發展趨勢。其次,基於醫院較多的經營活動,其可採用物聯網技術,電子發票還能與物聯網技術結合,使管理人員科學掌控各類經營活動的具體流程,在管理此類發票的過程中看到所有的醫療物資產品的實際業務流程,如訂單、發貨、開票、應用與結算等,通過多環節管控,促進了財務核算的管理水平。最後,在提供優質的醫療服務方面,醫院管理人員也可有效結合大數據技術與電子發票,當病患者入院或出院時,採用該項技術能讓患病家屬及時掌握患者的身體狀態,了解當前治療效果,同時,醫護人員藉助大數據內的信息也能得到最新情況,進而提供更加針對性的服務,進一步提升醫院競爭力,促進其經濟效益。

結語

綜上所述,隨著科學技術的快速發展,醫院財務核算工作也更為精細,在應用電子發票的過程中出現些許問題,財務核算人員應不斷優化內部管理系統,改善電子發票的運用方式,運用更為科學的方法讓其與財務核算相結合,從而逐步完善醫院財務工作,不斷提升其服務質量與管理水平。

Ⅶ 大數據醫療具體是指什麼

醫療大數據是個很寬泛的概念，他有很多詳細的分類，包括：電子病歷數據，這是患者就醫過程中所產生的數據，包括患者基本信息、疾病主訴、檢驗數據、影像數據、診斷數據、治療數據等，這類數據一般產生及存儲在醫療機構的電子病歷中，這也是醫療數據最主要的產生地。電子化的醫療病歷方便了病歷的存儲和傳輸，但是並未達到進行數據分析的要求。大約80%的醫療數據是自由文本構成的非結構化數據，其中不僅包括大段的文字描述，也包括包含非統一文字的表格欄位。通過醫學自然語言理解技術，將非結構化醫療數據轉化為適合計算機分析的結構化形式是醫療大數據分析的基礎。電子病歷中所採集的數據是數據量最多、最有價值的醫療數據。通過和臨床信息系統的整合，內容涵蓋了醫院內的方方面面的臨床數據集。在電子病歷的互通互聯上，出於各自的利益性（限制病人轉診），各大電子病歷企業也不願意使數據互通互聯。根據美國政府相關報告顯示，其電子病歷共享比例也僅為30%左右。
檢驗數據
醫院檢驗機構產生了大量患者的診斷、檢測數據，也有大量存在的第三方醫學檢驗中心也在產生數據。檢驗數據是醫療臨床子系統中的一個細分小類，但是可以通過檢驗數據直接患者的疾病發展和變化。目前臨床檢驗設備得到迅速發展，通過LIS 系統對檢驗數據進行收集，可以對疾病的早發現早診斷和正確診斷做出貢獻。
影像數據
隨著資料庫技術和計算機通訊技術的發展，數字化影像傳輸和電子膠片應運而生。醫療影像數據是通過影像成像設備和影像信息化系統產生的，醫院影像科和第三方獨立影像中心存儲了大量的數字化影像數據。醫學影像大數據，是由DR、CT、MR 等醫學影像設備產生所產生並存儲在PACS 系統內的大規模、高增速、多結構、高價值和真實准確的影像數據集合。與檢驗信息系統（LIS）大數據和電子病歷（EMR）等同屬於醫療大數據的核心范疇。醫學影像數據量非常龐大，影像數據增速快，標准化程度高。影像數據和臨床其他數據比較起來，它的標准化、格式化、統一性是最好的，價值開發也最早。
費用數據
醫院門診費用、住院費用、單病種費用、醫保費用、檢查和化驗收入、衛生材料收入、診療費用、管理費用率、資產負債率等和經濟相關的數據。除了醫療服務的收入費用之外，還包含醫院所提供醫療服務的成本數據，包含葯品、器械、衛生人員工資等成本數據。在DRGs 按疾病診斷相關組付費模式中，需要詳細的成本數據核算。通過大樣本量的測算，建立病種標准成本，加強病種成本核算和精細化成本管理。
基因測序數據
基因檢測技術通過基因組信息以及相關數據系統，預測罹患多種疾病的可能性。基因測序會產大量的個人遺傳基因數據，一次全面的基因測序，產生的個人數據則達到300GB。一家基因測序企業每月產生的數據量可以達到數百TB 甚至1PB。
智能穿戴數據
各種智能可穿戴設備的出現，使得血壓、心率、體重、體脂、血糖、心電圖等健康體征數據的監測都變成可能，患者的單一體征健康數據以及運動數據快速上傳到雲端，而且數據的採集頻率和分析速度大大提升。除了生命體征之外，還有其他智能設備收集的健康行為數據，比如每天的卡路里攝入量、喝水量、步行數、運動時間、睡眠時間等等。智能穿戴設備雖然在這兩年遇冷，用戶很難形成粘性，但是並不意味著智能穿戴設備所產生的數據沒有意義。提供健康數據和服務，可能是智能穿戴廠商未來的轉型之路。健康大數據的收集必須依靠硬體載體，智能穿戴設備還將會遇到自己的第二春。
體檢數據
體檢數據是體檢機構所產生的健康人群的身高、體重、檢驗和影像等數據。這部分數據來自醫院或者第三體檢機構，大部分是健康人群的體征數據。隨著亞健康人群、慢病患者的增加，越來越多的體檢者除了想從體檢報告中了解自己的健康狀況，還想從體檢結果中獲得精準的健康風險評估，以及如何進行健康、慢病管理。
移動問診數據
通過移動設備端或者PC 端連接到互聯網醫療機構，產生的輕問診數據和行為數據。曾經通過互聯網問診企業春雨醫生的數據，分析各地醫生互聯網問診的活躍度、細分疾病種的問診行為。通過這些數據的分析，對行業發展、互聯網問診企業的決策有非常重要的幫助。