医用重点高值耗材监测预警方案及使用效果.docx

医用重点高值耗材监测预警方案及使用效果信息化作为精细化管理的强有力“抓手”，在医用耗材管理上也可以通过信息化和大数据分析等方法，揭示对医用耗材产生影响的因素，切实解决使用数据不可见、科室医生不可比、流程管控不可管等问题，为我院实现精细化的医用耗材管理提供数据支撑。同时可以利用本研究构建的监测预警模型，实现重点医用耗材的精准管理，减少医用耗材违规使用的情况，使患者在就医费用上获益，医生在耗材使用上合规，医院在跟踪管理上提升。一、系统设计根据医院高值耗材管控的需要，本研究基于医院数据中心构建了医用重点高值耗材监测预警的系统架构，见图1。利用大数据技术,以医院数据中心为基础，汇聚患者基本信息、诊断信息、手术信息、费用信息等数据，通过数据标准化和结构化处理后形成专题数据库，按照出院或实时口径实现耗材使用数据的可视化，以及科室和医生使用医用耗材的有效对比。图1医用重点高值耗材监测预警系统架构在耗材费用统计的基础上,研究分析医用耗材数据的特点和DRGS等指标数据变化的趋势，从智费供应链管理（SPD）系统获取重点耗材类别信息，对重点高值耗材的具体使用进行临界点分析与设置，基于临界点在高值耗材使用过程中进行预警提示，规范院内使用流程，实现医院高值耗材使用预测与有效控制。预警点设置：根据耗材费用统计的基础，以及各科室一定时间区间内的耗占比变化趋势，结合耗材成本、治疗方法调整、人员结构变化等相关影响因素，形成临界点分析模型，定期形成耗材使用的医师、科室临界点。耗材预警：根据临界点统计结果，对各科室、医师进行监管，若医师或科室超过耗材使用的临界点，则告警到医院、科室管理层级，并提示医师、科室关注耗材使用情况或根据需要调整预警临界点。二、功能实现1、数据标准化及可视化为实现数据的多维统计可视化，首先从数据中心的数据模型中提取医用耗材管理的维度和指标信息，然后通过数据中心的多维统计分析引擎在这些维度和指标之间建立关联，形成应用于多维分析整个过程的功能域，包括多维项目建立、数据源配置、模型定义、立方体定义、多维模型构建等，执行多维统计分析方法来检索出统计结果，最后将统计结果以可视化的形式进行显示。22、监测预瞽模型在构建监测预警模型之前，首先要建立用于建模的指标体系，本研究通过专家咨询和设计问卷调查的方法，拟定指标体系包括3个维度，即患者维度、耗材维度和医护维度作为一级指标,二级指标8个，三级指标27个，见图2。显希所X科室KRiiik<中低K险但入If1.率医院耗材使用指标体系磷州权年龄Kf!Mk次品率一应穿数/使用数号代8聆灵RIMMftm*使用病例数微例数取林学历耗材使用次数工龄职称学历«Ictnmei耗材使用次IkArftMSXffik40癌时长KM费用占比M材总费用/病例总费用感"废鼻敏图2医用耗材研究指标体系为便于模型设计和后续数据分析，使用因子分析方法，降低数据维度，达到用少量因子反映整个指标体系信息的目的。对上一步构建的指标体系进行因子重要性分析，特征重要性以信息增益进行度量,得出影响医用耗材使用的多特征因子重要性，见图3。图3多特征因子重要性分析根据多特征因子重要性分析结果，结合应用场景的特点选择重要性得分超过700的H个因子进行分析建模。在使用分析方法之前，首先需要对数据进行数据预处理，使用PCA进行数据降维，使用均值-方差进行数据标准化以解决量纲问题。所涉及的分析挖掘算法体系构建主要是时间序列分析、聚类分析、分类分析和关联分析。针对不同时段（周、月、年），需要得出耗材在不同时间段使用情况，为预测模型提供参考，时间序列分析待选模型为AR1.MA（整合移动平均自回归模型），ARIWA模型的主要优势在于只需要内生变量而不需要借助其他外生变量，较为适合耗材数据分析。针对不同病例耗材使用情况，选取部分因子进行聚类分析，得出病例分布情况，进而进行分群管理,最大化耗材使用效率。主要模型为DBSCan（密度聚类）,Spec1.ra1.（谱聚类），K-MeanS（划分聚类）。通过对比最终聚类结果，找到最合适的聚类模型进行工程化。通过病例分群构建标签之后，使用分类模型，对数据进行分类，以便后续进行精确分类管理。分类模型选择XGBoost和RandomForest等集成算法，XGBoost和RandomForest分别是boosting和bagging两类集成算法的代表，这两个算法可以从不同角度对模型结果进行对比。此外，通过对同一个病例中使用的配套耗材进行关联分析，可以得出高频配套使用的高值耗材，从而便于进行高值耗材的消耗分析和管理。33、关使技术路线模型数据挖掘分析架构是在大数据总体技术支撑架构基础上，面向模型的数据挖掘分析，通过构建模型知识体系、模型数据探索体系及模型O1.AP管理分析体系。模型知识体系需要结合临床数据、诊疗指南和文献数据，以保证医用耗材相关知识的准确性和权威性；模型数据探索体系采用分侦式大数据存储，利用分布式计算和实体识别、特征提取、知识转化等实现数据的精准获取；多维模型O1.AP体系可以动态定义计算和统计方式，便于按照不同的需求来组合不同维度的数据，为模型的构建带来极大的性能提升。同时，系统采用容器化部署方案，并以微服务架构方式提供模型所需的应用及服务，各个微服务之间是松耦合关系，可独立部署。三、使用效果耗材费用实时统计以患者实际扣费时间为准，统冲各层级下耗材使用情况。此外，还提供耗材用量统计、耗材使用趋势统计、患者360全息视图、医师耗材检索等功能，同时提供各类明细数据供用户核对，见图4。°g内*W丽齿*图4医用耗材统计分析可视化为满足2019年9月1日施行医疗机构医用耗材管理办法（试行）相关要求，我院上线了智慧供应链管理（SPD）系统，医用重点高值耗材监测预警系统通过与SPD系统关联获取重点高值耗材分类及目录，并对2019年4月至2021年4月的高值耗材使用数据进行汇总分析，确定第一批重点监测预警的品规，包括侦警后限用品规12种和停用品规48种。例如预警后医用透明质酸钠凝胶仅限眼科类手术使用，次性使用皮肤缝合器暂停使1个月。高值耗材监测预警功能可"以显示金额预警百分比和用量预警百分比，可以对同一类耗材的不同品规进行独立设置，见图5。自动监控不同科室、耗材种类、不同医生的耗材用量，实现同比环比预警，见图6。“7IBTVr*u*Hrrtie1.2rjit900ON0JMOIURDtewBB-tv11-MOiMO三0D<noawv-MIMSMM«IBPWMMOMDBM>.tMf>Tf«01BMIan-B»M.nTS-ttSOOD*4M-1«-tf.2.E1.MMWSUBMt,MttUMOOOtMK.ttU<>WmoWM«BODO*9S,8OM«0»COOOMOD-MftUMS.IfSOIt3rawnwMDASItNOOg<4MOOMO11.t*fMODMD.W*n.W*«1Mf11OTTW9图6预警效果展示