医疗质量管理系统全数据集成
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为建立基于全流程的医疗质量体系，对医疗核心流程和医疗辅助流程实施全流程管控，实现考核、监测、专项质量改进和专科质量控制四大方面的管控目标，同时最大限度的解放人力，结合医院的组织架构和信息规划，医院与专业软件公司合作建设了医疗质量管理系统（以下简称系统），基于全数据集成对分散、异构的海量医疗质量管理数据进行了分析处理。目前系统的数据分析功能已达到第三等级：通过持续分析评价结果进行趋势识别。
系统基于全数据集成，利用数据仓库（Data Warehouse）技术将医院高度分布或异构运行的临床、管理应用系统中的相关数据进行集成存储，为用户或应用提供统一的数据应用入口和透明一致的信息服务，从而实现质量控制、质量保证、质量管理的信息化，并对医院业务层、战术层、战略层各层用户提供数据共享和决策支持服务。在实际应用中，主要从数据结构标准化、数据采集多样化、数据应用智能化和数据管理规范化四个方面来实现。
1 数据结构标准化
数据结构标准化是数据采集的基础和关键步骤，根据系统设计，数据采集点有上百个，不同的信息系统厂家和管理部门拥有不同的数据结构标准和使用规范，仅通过医院数据集成平台（Integrated Platform）提取接口数据并不能妥善解决此问题，亟需对数据结构进行标准化，主要包括科室、指标、接口三方面。
1.1 科室标准化 标准化科室名称和代码，将多院区、多部门、多系统所使用的不同科室代码和名称统一，从而实现数据统一利用。院区层面上，基于总体战略规划和“一体化管理，同品质医疗”的原则，使用可合可分的科室代码和名称将医院主院区和两个分院区纳入一体化监控和管理；部门层面上，在统计科、手术总监部、医院感染管理科等相关部门使用系统导入数据时要求使用统一模板，规范名称和项目；系统层面上，依据医院经济核算单元所使用的标准科室名称，将新、老HIS，病案管理系统等相关系统所使用的科室代码和名称进行一一对应。
1.2 指标标准化 指标标准化包括名称、定义、公式和来源等方面。指标名称和定义是基础，根据定义明确计算公式和具体数据，最后确认数据的来源和采集点，避免数据错误。
1.2.1 指标名称、定义和公式的标准化 指标名称、定义和公式尽可能采用国家政策文件中的统一概念规范，如国家卫生计生委三级综合医院评审标准等，以便与国家、地区平均值或其他医院分析比较。
1.2.2 指标来源标准化 指标来源包括数据库和标记点两方面。基于医院信息系统现状，同一指标存在多数据库来源，如死亡患者数在HIS、EMRS、病案管理系统中均有记录，且各系统可能存在不止一处采集点，如电子病历首页、医嘱、出院（死亡）记录，需细致分析比较以确定实时性和准确性俱优的来源，最终确定采用EMRS中医嘱来源的数据。指标来源还可能随着国家政策要求，医院系统完善或自身流程规范而不断优化调整。
1.3 接口标准化促进互联互通 按照医院统一规划，系统通过集成平台按照通用的HL7标准配置接口服务以实现与医院HIS、EMRS、病案管理、手麻、PACS、LIS、病理等十余业务系统的互联互通，并将对医院业务系统的影响降到最小。
2 数据采集多样化
2.1 数据采集方式 以数据自动采集为首选，批量导入和人工录入为辅助得到数据信息。自动提取包括通过平台接口获取的各业务系统客观指标统计和自动计算结果，实现部分考核得分和监测指标的自动生成；批量导入是在接口不能满足需求的前提下，将其他系统导出或手工整理的文件数据批量导入系统；人工录入最为费时费力，故在前两种方法均不可行的情况下进行。
2.2 数据采集介质 根据实现介质的不同，分为固定采集（电脑）和移动采集（Pad）。管理人员在现场查看相关台帐或病历书写情况后，可当场在移动Pad上录入相关考评结果，提高数据的准确性和公正性。目前已利用移动Pad进行了临床和医技科室现场督察，手术室日常巡查，药学部的科内质控检查等。
3 数据应用智能化
具体体现在考核结果、报表配置和统计图表三方面。
3.1 考核结果智能化
3.1.1 结果计算智能化 为落实医院考核方案和考核标准，实现监测指标的自动计算分析，通过系统配置规则算法自动计算每月考核结果和监测指标，替代原先的人工统计计算。
3.1.2 结果展示智能化 按用户不同需求设置权限进行结果展示；通过数据上钻、下钻、旋转、切片等实现细分溯源；还可通过首页配置实现用户自定义结果展示。如经济管理办公室可查看全院各科室考核分数并进行绩效分配，各科室医疗主任和质控员可查看本科室全部考核结果和监测指标并填写反馈整改意见，而普通医务人员仅能浏览。
3.2 报表配置智能化 系统采用B/S架构，利用BI工具便捷配置报表模板，既能满足报表生成和数据查询的多样化需求，又可灵活配置实现用户个性化需求，进一步实现重点监测指标（药占比、平均住院日、术前占床日等）的实时查询反馈。通过数理统计、分析钻取、即席查询、综合显示、智能报告实现“智慧运维”。
3.3 统计图表智能化 除事先配置固定的统计图表外，系统还可实现用户自定义图形展示。如通过比较某项政策或诊疗措施实施前后的指标差异以评估实施效果。通过指标、时间、科室或图形的维度组合可实现千余种不同的选择，满足实际工作中多样化需求。运用综合指标结果联机分析（OLAP）工具可实现多种维度的自定义分析配置，生成统计图表（柱形图、条形图、饼图等）。
4 数据管理规范化
随着用户扩大和海量数据特别是敏感数据的沉淀，数据风险问题日益突出。需要规范化数据管理，既满足各层次用户需要，又保证用户行为可控及数据的安全可靠，主要通过全动作监测、单点登录和双网卡、双通路及双层权限控制来实现。
4.1 全动作监测 通过数据采集日志和系统操作日志两项后台日志记录，基本实现了系统全动作监测。数据采集日志通过数据库名称、存储过程名称或函数名称、采集数据时间等项目记录各项数据采集操作；系统操作日志通过操作方式、模块内容、登录账号等项目记录所有增删改查、导入导出的操作。
4.2 单点登录和双网卡、双通路 通过医院办公平台（OA）统一单点登录，既规范了登录权限管理又方便了用户使用。系统使用双网卡、双通路，只要IP地址在医院范围无论内外网均可灵活使用。
4.3 双层权限控制 第一层通过医院OA单点登录，非医院职工由于未分配登录账户将无法登录；第二层通过系统内部用户管理和角色权限设置，为不同的用户角色分配不同的菜单、数据和操作权限，如普通用户只能浏览本科室数据和参与指派任务，无法导出、打印等。
5 讨论与建议
5.1 前期调研和数据校验是系统开发过程中的重点和难点 信息系统的开发有前期调研，需求整理，实施，试运行，正式运行等多个环节。前期调研包括用户需求调研和信息技术调研，其结果指引着后续实施方向，决定着用户的易用性。数据统一校验是系统实施过程中的最大难题，一是由于国家或行业没有统一的规范统计方式，影响医院的基础数据统计；二是由于医院内部存在多个异构系统，同一数据可能有多个来源，还受病案归档时间和系统之间通讯时间和稳定程度的影响。需要具体比较分析以确定某种策略下最优的数据。
5.2 系统未来的发展 随着医院SWOT各方面的变化，系统未来可能的发展有：细化评价单元：医疗质量评价单元由科室向病区、个人细化，并向单病种及病种病例分型发展，尤其是DRGs运用于医疗质量管理会带来新的发展；强调环节质量：强调医疗活动各环节与各质量要素的全面检查和监控[6]；注重标准化管理：如建立病案首页统一格式上报为合理组织医疗活动、发展技术协作，及正确评价医院质量提供依据。
