导读：介绍大数据分析在信息化医疗领域的发展应用，通过对医院医疗服务行为监管的研究，探讨监管的有效性。针对大数据技术在医疗领域的发展趋势，以及《国务院深化医药卫生体制改革领导小组关于进一步推广深化医药卫生体制改革经验的若干意见》等国家医改政策，从院领导，相关部门，科室和一线临床医务人员的角度，分析了医疗大数据对医疗服务行为监管的应用需求。结合需求，提出并构建医疗服务行为监管系统。通过医院大数据分析和知识库系统支撑，加强医院医疗行为监管。
随着近几年医疗卫生改革的逐渐推进, 大大改善了医疗环境，让更多的人享受到优质的医疗服务，但对于医疗机构，由于医改过程中的有关政策及制度******后，医院对于政策的执行与落实，基本上是靠传统的会议、培训与宣教和事后干预，很难第一时间获知政策的执行效果，同时对医务人员新政策下的医疗服务行为的监管又发生一定程度的缺位，从而集中反映在医患纠纷不断增多，严重会引发医疗事故。
医院医疗行为的现状与大数据定义
医疗服务行为 医疗行为指的是患者在到门诊进行咨询就治至出院期间接受的一切诊疗活动。2015年国家卫生计生委《国务院办公厅关于城市公立医院综合改革试点的指导意见 国办发〔2015〕38号》提出充分发挥各类医疗保险对医疗服务行为和费用的调控引导与监督制约作用，有效控制医疗成本，逐步将医保对医疗机构服务监管延伸到对医务人员医疗服务行为的监管。同时中共中央办公厅及国务院办公厅转发《国务院深化医药卫生体制改革领导小组关于进一步推广深化医药卫生体制改革经验的若干意见》也提出规范诊疗行为的相关政策，利用信息化手段对所有医疗机构门诊、住院诊疗行为和费用开展全程监控和智能审核，做到事前提醒、事中控制、事后审核。
大数据分析 根据国际著名分析机构Gartner给出的定义：大数据就是那些具有规模大、速度快、种类多三大特征的数据资产。大数据分析从海量数据中筛选出有用的信息，然后通过各种手段将信息转化为洞察力，从而做出正确决策，并最终推动业务发展。对此医院信息管理系统存有该过程的信息，如患者信息、接受检查信息、治疗信息及住院信息等。
信息化大数据与医疗服务行为关系 信息化大数据分析与医疗服务行为监管是一种相辅相成的作用关系，在医疗行为监管中，落实医疗技术规范的过程监管是基础，同时也是手段。医疗行为具有极强的技术性和专业性，监管要求必须对各种诊断、检查、治疗、用药、护理、康复等行为过程记录严谨、详细、连续、完整，而这个过程离开信息化是不可能实现的。
医生的诚信、医德以及行为，是需要通过信息化手段进行约束与鼓励。从医务人员角度来看，医疗行为是医务人员按照严格的医疗规范，对患者所采取的各种诊断、检查、治疗、用药、护理、康复等行为的总称，因此医疗行为最终将落实到单个病人医疗服务的医生的医嘱上。病人的医嘱是各种医疗行为发生的信息源头，只有医生开具的医嘱遵从了法规要求，才能保障病人享受合理、合规的医疗服务。除此之外，从医院管理人员角度来看，大数据分析全院所有违规行为情况及问题分析大数据，为管理者的决策提供依据，监控医院各阶层工作情况，对数据的层层分解，将指标落实到具体的执行科室或医务人员，达到多维度调控的目的。
医疗行为监管系统设计及初探
系统架构设计 根据国家和市区相关政策的要求以及医院自身实际管理需求，在HIS进行了相关改造，建立了包括药品监管类、费用监控类和质量监督类以及知识库、规则库管理等全过程信息化医疗服务行为体系的监管系统，并结合精细化管理理念，对医嘱、处方或收费项目进行事前干预、事中监督和事后分析，使医嘱生命周期的监管思想在信息化支撑下得以实现。
同时医疗行为监管系统要把零散分布与各个系统的业务数据进行整合，对这些业务数据进行了集成、大数据挖掘与分析，同时，还要根据实际业务实现数据获取的自助配置,实现与各种应用程序或应用系统接口，对历史数据进行面向主题的分析，实现了各系统之间的数据共享，并把医疗费用管控数据和医疗质量监管数据分为了三个层面：院领导、科室主任和临床医生进行不同角度地数据展现，从而打通了各级管理数据的围墙。具体如图1所示，分为基础层，支撑层，应用层及用户层。
关键技术 医疗行为监管系统为集成多个数据源系统的数据，在数据源系统建立视图，采用kettle的ETL工具完成数据接口工作。ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
系统功能设计 医疗行为监管系统是由多个子系统组合而成。在信息化大数据和知识库支撑下，主要是围绕医嘱开具、保存、提交、执行至病人出院为医嘱生命周期而进行的事前监控、事中分析与干预、事后监督与评价等为一体的监管系统。系统的功能规划如下：知识库规则库管理子系统、全程化药事监管子系统、医保费用监管子系统、医疗质控监管子系统等。
知识库规则库管理子系统 知识库规则库管理子系统根据国家政策法规以及行业规则进行建立，里面包含医保知识库，主要参照人社部发布的规则开发，是社保违规审核的依据，同时包括临床用药知识库，不仅可以查询到知识库所有药品信息内容，同时通过知识库支撑，集中干预和集中点评生成用药警示信息汇总供行政管理人员查看分析，从而对临床用药医疗行为合理性进行有效监控。
全程化药事监管子系统 全程化监管子系统用于规范医疗机构的临床用药的医疗服务行为，促进医疗机构业务水平的提高。通过不合理用药问题进行及时性监测，将监测信息提示给医生或药师，提供对处方医嘱的自动审查和评价功能，并将审查和评价的结果进行量化处理，从而对医院临床工作中的不规范处方和不合理用药情况进行统计和分析，使其更好地考虑用药方案、防范用药风险，达到合理用药的目的。同时对非药源性辅助性药品、营养性药品、抗肿瘤药品和激素类药品使用排行和用药分析等手段，为监管机构规范医疗机构提供手段和方法。
医保费用监管子系统 医保费用监管子系统在设计过程中不断地结合当地医保政策和2015年10月五部委联合发布的《关于控制公立医院医疗费用不合理增长的若干意见》等政策法规的要求。对不同医保病人提供全院，各科室的医保费用分析，可细化到科内每位医生的医保费用情况，并可追溯到患者的医保费用明细，并对医保指标的层层分解，将指标落实到具体的执行科室或医务人员，达到多维度调控的目的。同时根据医保知识库支撑，全方位对临床医生开具的医嘱、处方、或护士收费进行事前规则审核，帮助医院解决医保费用未发生之前，减少违规扣款。
医疗质控监管子系统 医疗质控监管子系统对医院内各系统的数据进行集中存储、管理、展现，为医院管理层提供实时的运营数据查询功能，为运营管理决策提供数据支持。同时针对医疗质控相关指标进行监管，例如：药占比、材料占比、自费项目占比、感染上报、传染病上报和手术使用抗菌药物等，为规范医疗机构的医疗服务行为和管理者的决策支持提供规范依据和辅助支持。
应用效果分析 利用大数据分析技术，以及知识库及规则库的支撑，医疗行为监管系统对临床医生的违规行为进行大数据智能分析，自动抓拍问题医嘱或处方，展示给各审核部门相关人员，进行违规问题的审核，并对问题进行层层分解，找到问题具体根源。同时系统自动地生成违规问题申诉单据之后，系统自动地预警临床医生有违规问题单据，特殊时临床医生可以申诉。例如对于不合理用药药物相互作用的问题进行及时性监测与抓拍，事中与事后医政管理部门进行审核与抓拍医生的违规行为，通过系统自动抓拍到的违规行为，展示给医政管理部门进行点评，从而帮助职能科室从终末管理转变为环节管理和过程管理（见图2）。