智慧医院医疗数据平台医疗健康管理态势分析建设方案设计单位： 建设单位： 编制日期：第1章 项目概述区域医疗健康管理态势分析从全区公共卫生管理着眼，跟踪公共卫生领域关键服务指标走势情况，深度解剖区域卫生资源、医疗服务、居民需求与行为间的联系，为区域卫生管理的整体筹划提供支持。基于基层医疗机构国家基本公共卫生应用，通过家庭医生针对签约人群展开的公共卫生服务进行指标分析、服务效率分析，了解居民疾病及管理状况，跟踪了解区域主要急慢性疾病的发病走势、管理情况，通过数据的深度分析，发现疾病防控的有效手段。通过平台收集必要的人事和物资信息，了解卫生服务资源分布情况，并与居民使用公共卫生资源的情况相结合，为卫生行政人员提供资源配置的决策支持。（态势感知管理端PC页面范例）第2章 患者人群画像建立区域的疾病分布及动态趋势画像，通过不同维度的分析，为临床医服务、家庭医生服务、分级诊疗服务、公共卫生管理、疾病监测预警，提供决策依据。2.1. 数据统计系统搜集全区居民职业病、慢病、传染病三大类疾病发病情况、就医情况、处方情况、并发症情况等数据进行整合，通过云计算和数据挖掘等技术，从疾病高危因素、疾病发展、疾病医疗成本等角度进行分析，深入挖掘区居民的发病特征。同时，根据医疗服务运行的历史走势及最新趋势分析，帮助医疗管理部门做好前瞻性的资源配置，同时建立关键症状指标，预测指标走势，为加强监管提供方向指引。2.2. 数据分析预警对区域内慢病、传染病、职业病三大类疾病的历史病历数据进行汇总分析，建立疾病与症状之间的相关性模型。同时，对区域内居民就诊症状数据的发生频率进行监测，建立可疑疾病或症状出现早期症状病例数的阈值，设置开始预警调查的标准，通过考查症状监测以及评估症状监测运行状况，对超出阈值进行提醒和预警。2.3. 患者疾病画像通过收集和处理大量数据，接入疾病模型，构建以患者为中心的智能疾病画像。以患者所患疾病为维度，建立就诊的主诊断模型，以ICD-10为诊断目录，以标准化的诊断名称为数据基础，将分布在同一诊断类别、不同层次的诊断名称聚合成同一疾病，通过疾病的治疗周期、治疗方案和病情转归等进行建模。第3章 画像构建流程从数据到画像构建的整个过程，可以归纳为如下流程图：患者疾病症状画像建模过程：3.1. 主诊断的判定在医院现有的信息化数据中，若存在以下三种类型数据的任意一种，则可按照其顺序先后选取：病案首页出院诊断，诊断状态为 “主要诊断 ”出院记录的出院诊断，诊断顺位为 1病案首页出院诊断，诊断顺位为 1若以上数据为空，则可以用“主诉-诊断”模型和“疾病模型”的综合权重进行共同进行判定：主诉-诊断模型是将能够正确定义出主诊断病历的主诉，对其各类症状进行结构化，然后用该集合进行训练，此模型可通过病历的主诉，将该病历的出院诊断名称进行主诊断的概率评分。疾病模型能够根据该病历的主诉、症状、检验检查记录、治疗方案等疾病相关信息，通过疾病模型的相关性，将该病历的出院诊断名称进行主诊断的概率评分。3.2. 病情转归病情转归不但是对本次病历治疗结果的记录，更是对患者该疾病当前状态的综述，是患者疾病智能画像中特别重要的特征向量，其枚举类型按照卫计委颁发的标准一共分为治愈、好转、稳定、恶化、死亡、其他六项，具体的每项标准如下标准所示：病情转归在部分医院的病历病案首页中有数据记录，对于未记录的患者病历，可以先后从以下两个字段进行结构化，然后提取其病情转归数据：EMR中，出院记录章节的 “出院情况”。例如详情描述为：“患者一般情况可，无恶心、呕吐，无腹痛、腹泻，无发热、乏力。请示上级医师后予以出院。患者住院期间未发生院内感染”。EMR中，出院记录章节的 “诊疗过程描述”。例如详情描述为：“每日复查血生化，监测血肌酐较基线水平未见明显升高。目前一般情况可，准予出院”。3.3. 疾病生命周期患者疾病的生命周期主要是对患者疾病整体的发病进展和治疗情况，建立涉及疾病的治疗次数、进展变化、治疗间隔时间（包括平均间隔时间、最大间隔时间、最小间隔时间、间隔时间标准差）等多维度的特征向量，可以对不同患者在相同疾病上的表现建立相似患者的模型。第4章 临床智能疾病评估在医生门诊、医生查房、患者信息搜索浏览等工作场景中，根据患者的历史主诉、症状、检验检查记录、治疗方案等疾病相关信息，通过疾病模型的相关性，将该患者诊断名称进行主诊断的概率分析，并运用疾病画像进行深度相关性建模来推荐“相似疾病”，并结合患者健康档案统一视图，能够快速了解该患者有全面信息，提供相似疾病的可能性。第5章 家庭医生签约服务情况分析分析家庭医生签约服务提供情况，包括服务覆盖、服务量、服务频率、服务内容等的统计分析，并且通过对家庭医生服务在不同区域、不同人群中呈现出的不同特征进行分析，寻找成因，发现家庭医生服务的改进方向。第6章 分级诊疗开展情况分析分析全区分级诊疗开展情况，包括基层医疗机构的诊疗量、主要诊疗疾病构成、向上转诊和向下转诊量、转诊疾病和转诊病人特征、转诊前后诊断一致情况、核心医院专家下基层、远程医疗与检验结果互认、优质医疗资源下沉、改善就医秩序以及检验结果互认等的分析，并通过对各类转诊指征和转诊行为的分析，逐步建立转诊合理性的评价体系。第7章 门诊需求预测针对医院儿科、呼吸科、消化科、急诊科等科室门急诊业务存在较大波动的情况，对医院门诊量历史走势的分析，门诊量相关影响因子的挖掘，预测各科室未来某个时间段内的门诊需求走势，并且根据预测结果，使医院能够进行更灵活的门诊排班，应对病人需求的变化。某医院儿科门诊量走势示例预测：第8章 区域抗菌谱变化跟踪通过对于检验数据进行挖掘，对细菌的抗菌谱情况，细菌与疾病、患者特征的关系进行动态的跟踪和智能预测，通过分析工具，能够追踪细菌耐药性的整体走势，不同细菌对不同药品的耐药性的发展态势，不同特征人群对各种抗菌药耐药性情况，并且通过智能算法进行科学的预估，为医生临床用药提供信息参考。8.1. 预测模型本期项目所涉及的主要预测模型如下:预测场景预测内容预测值单位预测值更新频率全院重点科室日门诊量预测今日预测当日门诊量人次/日每小时更新一次今日预测明日门诊量人次/日每12小时更新一次周门诊量预测本周预测当周门诊量（周日-周六）人次/日每日更新一次本周预测下周门诊量（周日-周六）人次/日每48小时更新一次月门诊量预测本月预测当月门诊量人次/日每72小时更新一次本月预测未来6个月门诊量人次/月每月更新一次日出院病人量今日预测当日出院病人量人次/日每小时更新一次今日预测明日出院病人量人次/日每12小时更新一次周出院病人量预测本周预测当周出院病人量（周日-周六）人次/日每日更新一次本周预测下周出院病人量（周日-周六）人次/日每48小时更新一次月出院病人量预测本月预测当月出院病人量人次/日每72小时更新一次本月预测未来6个月出院病人量人次/月每月更新一次日入院登记病人量今日预测当日入院登记病人量人次/日每小时更新一次今日预测明日入院登记病人量人次/日每12小时更新一次周入院登记病人量预测本周预测当周入院登记病人量（周日-周六）人次/日每日更新一次本周预测下周入院登记病人量（周日-周六）人次/日每48小时更新一次月入院登记病人量预测本月预测当月入院登记病人量人次/日每72小时更新一次本月预测未来6个月入院登记病人量人次/月每月更新一次8.2. 分析指标本期项目所涉及的主要分析指标如下、分病种不同医院分科室分医疗组分医生业务状况门急诊业务量门急诊挂号量门急诊就诊量专家门诊挂号量专家门诊就诊量危重患者人次门诊初诊率门诊复诊率住院业务量入院人次出院人次转科人次医技医辅放射报告量B超工作量超声科报告量检验科报告单例数手麻手术总例数择期手术例数各级手术占比医院运营床位使用效率实际占用总床日数ICU实际占用总床日数病床使用率病床周转次数出院者平均住院日术前平均住院日床均手术例数择期手术术前平均住院日手术室使用效率手术台使用率手术台周转率手术台平均接台时间手术准点开台率三四级手术占比医护效率职工人均业务收入额职工人均业务收支结余额医师日均负担住院床日数床护比医护比医师日均负担门诊人次数固定资产使用效率固定资产平均服务量设备利用率医院效益收入总量医疗总收入门急诊总收入住院总收入收入增长率收入计划完成率医保医保付款总额医保欠款总额医保拒付总额收入结构门急诊收入构成住院收入构成医保收入占比药占比卫生材料费占比检查化验收入占比资产运营流动比率速动比例资产增长率负债增减率医疗收入/百元固定资产。资产负债率百元医疗设备周转率周转金周转次数