03.北大腫瘤醫(yī)院-基于醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺的DRG系統(tǒng)建設與應用研究 【CHIMA 2019案例分享】
案例提供:北京大學腫瘤醫(yī)院
解決問題
DRG(Diagnosis Related Groups)是一種“同質(zhì)歸一”的病例組合方式,以出院診斷為基礎(chǔ),結(jié)合年齡、手術(shù)、操作以及出院轉(zhuǎn)歸等因素,將患者分入若干診斷組。DRG具備組內(nèi)可比性強和分析指標清晰全面的特性,是很好的數(shù)據(jù)標化工具,主要用于住院醫(yī)療服務監(jiān)測分析和醫(yī)療付費改革,數(shù)據(jù)來源是病案統(tǒng)計室編目后的病案首頁。由于病案首頁的指標有限(158項),且傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)分析手段獲取信息能力有限,使DRG應用的延伸無法得到很好的數(shù)據(jù)支持。基于醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺的DRG三大指標分析精準度可以具體到患者詳細的病歷資料,下鉆分析維度、指標達到數(shù)“千”個(方案、用藥、檢驗、檢查等)。同時,也對病案編碼正確性檢驗校準。本文將醫(yī)療大數(shù)據(jù)與DRG管理工具結(jié)合,運用大數(shù)據(jù)技術(shù)對電子病歷進行分詞、切詞和歸一等操作,實現(xiàn)數(shù)據(jù)后結(jié)構(gòu)化,極大范圍的拓展DRG分析指標;借助大數(shù)據(jù)的思維和方法進行研究,突破傳統(tǒng)分析模式,有效延伸和拓展DRG的應用。
數(shù)據(jù)內(nèi)容
本系統(tǒng)數(shù)據(jù)來源HIS、EMR、LIS、RIS、超聲、病理、內(nèi)鏡、隨訪等。目前,接入大數(shù)據(jù)平臺數(shù)據(jù)量共計約1.5T(文本書),主要接入數(shù)據(jù)見圖1。
圖1 數(shù)據(jù)接入范圍
關(guān)鍵技術(shù)
1.系統(tǒng)架構(gòu)
基于大數(shù)據(jù)平臺的DRG系統(tǒng)數(shù)據(jù)源頭是HIS、EMR、LIS、RIS、超聲、病理、內(nèi)鏡和隨訪,經(jīng)過大數(shù)據(jù)平臺完成數(shù)據(jù)脫敏、后結(jié)構(gòu)化、建立患者唯一標識EMPI和數(shù)據(jù)驗證等工作后,進入DRG管理系統(tǒng)進行分組并展開有關(guān)DRG的數(shù)據(jù)分析展現(xiàn),同時基于DRG延伸并發(fā)癥等級相關(guān)分析、醫(yī)保費用影響因素分析、病歷調(diào)閱、患者全景和病例分析等應用。見圖2。
圖2 系統(tǒng)架構(gòu)
2.關(guān)鍵技術(shù)
系統(tǒng)運用主流大數(shù)據(jù)技術(shù),采用hadoopv2.0技術(shù)框架,該框架最核心的組件就是HDFS和MapReduce。HDFS為海量的數(shù)據(jù)提供了存儲,MapReduce為海量的數(shù)據(jù)提供了分布式計算框架,其他組件主要有:資源控制-YARN資源管理器、內(nèi)存計算-Spark計算框架和數(shù)據(jù)倉庫-Hive。大數(shù)據(jù)平臺運用這種框架解決了傳統(tǒng)架構(gòu)較難解決的海量數(shù)據(jù)存儲和計算問題,實現(xiàn)了病歷數(shù)據(jù)的分詞、切詞、歸一、后結(jié)構(gòu)化以及大數(shù)據(jù)秒級高速查詢的功能。利用OGG數(shù)據(jù)同步工具實現(xiàn)生產(chǎn)庫到大數(shù)據(jù)平臺的準實時同步。
3.安全保障
參考信息安全等級保護第三級要求,圍繞大數(shù)據(jù)平臺建立了一整套包括硬件、系統(tǒng)、鏈路、數(shù)據(jù)應用、應用授權(quán)和審計安全機制來保證醫(yī)療數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)安全。運用防火墻、堡壘機、審計、流量控制器,關(guān)閉風險端口,啟用系統(tǒng)漏洞與補丁偵測等技術(shù),加強數(shù)據(jù)脫敏與加密工作,嚴格審核應用層數(shù)據(jù)權(quán)限管理,實行一系列數(shù)據(jù)安全保障措施,保證大數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)安全。
成果成效
1.拓展分析指標
基于病案首頁的DRG分析指標僅有158項,基于腫瘤大數(shù)據(jù)平臺的DRG系統(tǒng)分析指標拓展至幾百上千,根據(jù)需求可從電子病歷生成新的分析指標,極大程度的滿足分析需求。目前,新增腫瘤特色指標如:TNM分期、腫瘤下緣距肛緣距離、送檢淋巴結(jié)數(shù)目、陽性淋巴結(jié)數(shù)目、結(jié)直腸癌手術(shù)分類和是否術(shù)前輔助化療等,新增通用指標如:是否腹腔鏡手術(shù)、主要手術(shù)操作部位、是否進行穿刺、是否氣管插管/切開操作、是否使用藥物卡文、是否二次手術(shù)、患者住院BMI、是否輸血和是否進行心肺復蘇等。通過與醫(yī)師溝通,將醫(yī)師需要分析的指標口徑確定,運用大數(shù)據(jù)技術(shù)進行運算得出該指標具體數(shù)據(jù)。
2.靈活的操作方式
系統(tǒng)對數(shù)據(jù)過濾條件提供簡單搜索、條件設置、模糊匹配和高級檢索的匹配方式,用戶可根據(jù)需求自由組合。如分析30歲以上術(shù)后使用卡文的結(jié)直腸患者在不同手術(shù)等級下的病例組合指數(shù)CMI、費用消耗指數(shù)和時間消耗指數(shù)。同理,運用基于大數(shù)據(jù)平臺的新增指標,可以從醫(yī)囑、檢驗、檢查、手術(shù)等角度進行更加深入透徹的分析,將DRG分組結(jié)果的影響因素和原因剖析的更徹底。
3.病案調(diào)閱
腫瘤患者在診療過程中需要長期監(jiān)測,復查復診情況多,實現(xiàn)對患者歷次診療記錄的全周期病歷調(diào)閱,能極大的豐富用戶在查閱數(shù)據(jù)時瀏覽的信息,深入分析患者入組、超標和診療方式選擇的原因。通過DRG指標作為條件,確定數(shù)據(jù)范圍后,可以查看和導出相關(guān)范圍內(nèi)的患者在院(門診+住院)所有就診記錄,保證了患者數(shù)據(jù)的完整性和連續(xù)性,見圖3、圖4。如:對于高權(quán)重患者、特殊人群、時間費用超標人群可進行針對性資料調(diào)閱和深入研究。
圖3 患者單次住院記錄界面
圖4 患者診療全景界面
4.績效分析
DRG實現(xiàn)了從醫(yī)院、病組、科室和個人層面的分析,見表1。例如,對比2017年前三季度與2018年前三季度CMI得出,2018年手術(shù)綜合、A科室CMI都較2017年前三季度有上升,非手術(shù)綜合、其他與2017年保持持平,但全院總CMI呈明顯下降趨勢。雖然各科室分類CMI呈現(xiàn)上升和保持狀態(tài),但各科室分類入組病例結(jié)構(gòu)產(chǎn)生變化,入組病例數(shù)較多且CMI較高的手術(shù)綜合病例構(gòu)成比同比下降6.64%、入組病例數(shù)較多但CMI較低的非手術(shù)綜合病例構(gòu)成比同比上升7.46%,入組病例數(shù)相對較少的A科室和其他科室入組病例數(shù)同比變化不大。分析可知,收治低權(quán)重病組病例數(shù)過多會使整體CMI值降低,若想提高全院整體CMI值,應更多收治高權(quán)重病組病例。
表1 前三季度CMI數(shù)據(jù)分析
某腫瘤外科手術(shù)病組數(shù)據(jù),見表2。由數(shù)據(jù)可知,該病種2017年上半年與2018年上半年在病組權(quán)重保持不變的情況下,時間和費用消耗指數(shù)都有了10%以上的增長,而同期全院數(shù)據(jù)雖然CMI有所下降,但是時間和費用消耗指數(shù)都有較大幅度的下降,說明全院有意識控制時間和費用成本,提高效率。此分析數(shù)據(jù)提示該病組需重新調(diào)整診療計劃,合理安排治療計劃和時間,縮短平均住院日,減少醫(yī)療費用,確保優(yōu)質(zhì)高效的服務。
表2 某DRG病組數(shù)據(jù)分析
DRG以臨床醫(yī)療為核心,指標之間具備可比性,分析方法科學、合理,將DRG與大數(shù)據(jù)技術(shù)結(jié)合,能進行更深入的腫瘤特色數(shù)據(jù)分析,可為醫(yī)院績效分析、精細化管理和臨床科研提供數(shù)據(jù)服務。
5.因素分析
根據(jù)數(shù)據(jù)篩選出指定DRG分組的患者,分析影響因素和影響結(jié)果的關(guān)系。運用桑基圖展示數(shù)據(jù)流向和數(shù)據(jù)程度。如用顏色深淺代表費用消耗指數(shù)高低,流量寬度代表患者例數(shù),見圖5。可知在GB15分組下,患者主要進行的手術(shù)為3級或4級手術(shù),其中術(shù)后未使用藥物卡文的患者費用消耗指數(shù)高于已使用卡文的患者,將實際情況和分析結(jié)果結(jié)合,可為進一步優(yōu)化診療流程,降低費用消耗指數(shù)提供數(shù)據(jù)支持。
圖5 醫(yī)保費用根本原因分析
6.促進病案質(zhì)量
系統(tǒng)設置病例未入組分析,通過此分析模塊,可找出未入組病例,調(diào)閱未入組病例的詳細資料,分析未入組原因,進一步減少人為編碼差錯,逆向指導病案人員對病例編碼核查校對,提高病案質(zhì)量,提升入組率,見圖6。
圖6 DRG入組率
下一步計劃
1.系統(tǒng)推廣及指標延伸
DRG管理工具通過分組結(jié)果集能為醫(yī)院績效管理和醫(yī)療付費改革提供數(shù)據(jù)支撐。運用大數(shù)據(jù)技術(shù)能拓展更多分析指標和維度,進行更深入、根本的探究,計劃持續(xù)向醫(yī)院行政、臨床和科研等部門進行推廣,運用信息化和大數(shù)據(jù)的力量為醫(yī)院管理和科研做輔助支撐。
2.系統(tǒng)功能優(yōu)化
由于系統(tǒng)已接入用藥、檢查、檢驗、醫(yī)囑等數(shù)據(jù),管理部分可進一步分析醫(yī)囑內(nèi)容,如:設置超標醫(yī)囑分析、組內(nèi)超標患者大醫(yī)囑分析等。
本文來源于CHIMA 2019大會醫(yī)院大數(shù)據(jù)應用典型案例征集活動,有節(jié)選。
目前CHIMA 2019論文、醫(yī)院大數(shù)據(jù)應用典型案例和醫(yī)院信息化便民惠民典型案例仍在火熱征集中,歡迎積極踴躍報名。詳情請見文末相關(guān)鏈接。
【CHIMA 2019】關(guān)于召開2019中國醫(yī)院協(xié)會信息網(wǎng)絡大會(CHIMA 2019)的預通知
【CHIMA 2019】讀書、知識、創(chuàng)新——CHIMA 2019書展啟動
【CHIMA 2019】醫(yī)院信息化便民惠民典型案例征集
【CHIMA 2019】醫(yī)院大數(shù)據(jù)應用典型案例推薦