智慧医疗的“智慧”之处

摘要：文章通过探讨数据、信息、知识的区别，提出了智慧医疗系统是以医院懂IT技术、统计技术及医疗管理技术的人员为核心，"智慧"系统平台为技术辅助手段，以PDCA质量监管流程为指导的管理方法，并以实际案例说明如何利用瑞德智慧医疗平台控制药费比。

关键词：智慧医疗；数据挖掘；信息管理；合理用药

从IBM的广告词说起：IBM在中国2012年前的智慧地球广告中大致提到："我们让新加坡机场几千万行李准确无误地发放，我们来自IBM，我们共建智慧的地球"。这句广告词很容易让人误解为智慧的系统就是准确无误地处理信息。如果是这样那么我们现在的医院都已经是所谓的"智慧医院"了，因为大部分医院的药房也借助我们的HIS系统准确无误地发放数以万计的药品药剂。

在2012年以后，IBM的智慧地球广告词才有了调整，改用提高城市交通效率等作为"智慧地球"理念的支持。随着信息化的进程，各种软件系统甚至是硬件产品都使用"智慧"、"智能"，到底何为"智慧医疗"？什么才可以称为是"智慧"和"智能"的系统？

1我们需要区分几个概念：数据、信息、知识。

数据是未整理未处理的事实，：数据是一系列的有关社会活动事实记录，对于医院就是患者在就医的过程中，在医院管理信息系统（HIS）中产生的事实记录。如："6"、"患者姓名"、"诊断"。这些数据的准确性和时时性为医院业务的开展提供了基础，尽管海量的数据为业务操作人员提供很好的帮助，但并不能为管理人员提供对医院现状的判断依据，不能提供管理行为的指导，它没有告诉管理人员我们下一步应该做什么。

信息是有意义的数据：信息的英文是Information， 它的词根是Inform解释为"To Give Shape to"。信息就是将数据通过一种模型和方式展现成人能够理解的形态。信息就是通过对数据按照一定规律或规则汇总，把它变成有意义的事实。例如：医院的成本核算报表为医院的管理者提供了详细的成本信息。与数据不同，信息是为某种目的而组织的，是有意义有关联的。医院需要对HIS系统中的数据进行清洗（纠正错误数据、填补空缺数据）重新加载，并进行综合分析后，将其得到的信息添加在报告中。这就提出了一个问题：先进的HIS系统和先进的IT技术是否可以提供出有效的、高质量的信息？ 据我调查，我们国内的HIS系统除了满足基本的业务需求外，很难提供有效的信息。尽管很多医院已经积累了10年以上的数据，但可以用来分析的价值很低。总结其原因在于，我们单单有信息技术和业务系统去记录数据，并没有好的管理制度作为依据和智慧系统作为手段去监管数据质量。这样只注重IT技术投入的方式只会导致大量资金浪费。

知识是以人为载体的经验与洞察力，是可执行的信息：知识是人类发展进程的重要组成部分，我们的祖先用大量的实践积累知识完成了各种形状的石器。到近代，发明机器、实现登月计划。知识是人的意识中更为抽象的概念。它比数据和信息更为广泛、丰富、难以定义。Dixon把知识定义为：信息和信息在特定情况下的应用，在人的意识中的有意义的链接（Dixon 2000）。Applehans把知识定义为：人把数据和信息转化为有效行动的能力（Applehans 1999）。我们谈的知识也就是智慧的核心。

2到底何为"智慧医疗"

IBM的广告中"智慧地球"的概念应该是通过智慧的系统平台辅助，使管理及统计人员能在第一时间发现环境事实的变化规律，并将这些信息转化为可以采取的行动。所以才有了提高城市交通效率的提法。

我们可以说传统的仅以数据库技术为核心的业务管理系统（HIS，LIS，PACS）在三甲医院中已经得到了很广泛的应用，然而中国绝大多数医院只停留在对数据简单整理，执着于大数据量的整合。我认为中国医院的信息化发展应该是与统计方法论和医院管理制度相结合，以智慧医疗平台系统为辅助，用现有数据建立统计模型从而完善管理制度。 在医院与时俱进地产生管理制度的机制就是我们医院的"知识"和"智慧"，而这种机制的核心是我们团队的懂统计技术、管理技术和信息技术的人员。所以"智慧"的系统不是简单的信息技术软件硬件，而是以医院的管理人员为核心，"智慧"系统平台为技术辅助手段，以PDCA质量监管流程为指导的管理方法。

药费比监控应用实例：我们利用聚纳式数据挖掘及OLAP钻取方式从两个方面入手解决医院药品费用过高问题。

2.1合理用药及诊断 实例说明，瑞德智慧医疗平台界面，见图1。

根据图1，左侧为全院的疾病诊断排名，瑞德智慧医疗平台支持用户通过点击诊断控制右侧所有图表，展示出针对此诊断的全院药费比和收入趋势。同时通过OLAP的钻取，我们管理人员可以方便的从图表上得到具体的药品名称、医生姓名、患者姓名和药品厂家等约32项度量信息。这样根据医疗知识我们可以从总体上判断针对每一种诊断的用药是否合理，是否可以进行总体结构性调整。

2.2医生综合分析层面 瑞德智慧医疗平台通过聚纳式点图分析：每一个点代表一个医生，他们的坐标XY轴分别代表：门诊量和药费比%，点的大小是代表门诊收入的大小。一种颜色代表一个科室。这样医生的位置越靠上代表药费比越高，位置越靠右侧代表门诊量越大。我们就可以很直观的看出只要控制好第一象限中右上侧的约10名医生的药费比例（并非药费比前10名），就可以很快的降低全院的药费比例。

同时瑞德智慧医疗平台允许我们在医生点上进行数据钻取，使我们能够进一步发现这10名医生药费比居高的根本原因。

以上仅仅是通过智慧医疗平台展现的上亿图表中的两个切入点，我们的医院管理人员需要利用智慧平台工具接合统计与管理知识在数以亿计的图表中发掘出有效地信息，并提出管理方法。

参考文献：

[1]Dixon， Nancy M Common Knowledge. Boston， MA： Harvard Business School Press，2000：12-13，17-32.

[2]Applehans Wayne， Globe， Alden and Laugero， Graig. Managing Knowledge Boston. MA： Addison Wesley， 1999.

[3]Elias M. Awad， Hassan M. Ghaziri， Knowledge Mangement， USA， Pearson Education，2004.