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大數據分析助醫院實現智能化人員配置

轉帖|行業資訊|編輯:陳俊吉|2016-02-23 11:37:53.000|閱讀 272 次

概述:在這個信息化時代,我們的工作、生活方式乃至生存方式,都因為信息技術的不斷應用和發展發生著深刻變革。人口和消費水平的增長都增加了對醫療機構服務消費的需求,隨著老齡化的壓力和慢性疾病的增加,迫使醫療機構不得不從利益層面上做出艱難抉擇。

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 為減少重復性測試,醫療健康領域已經開始采用信息技術對看護計劃和醫療助理進行優化。但在病人護理服務方面,信息技術仍然無法取代人力,就醫院本身而言,近70% 的預算用于勞動力成本。護士、治療專家和內科醫生仍然不可或缺。

人力配置不當導致醫療失誤

 談到勞動力成本,就不得不直面由于醫療行業逐步向商業化轉型進一步增加的成本壓力。我國醫療機構正在進行全面的醫療改革,持續的轉型和經濟壓力在無形中增加了醫療機構運營過程中的成本變數。醫療機構最先想到的解決方案就是削減護士的人數,以此來降低成本壓力。但如果對護士數量進行不當地削減,又會造成醫療事故、病人護理質量降低及其余護士工作超負荷等諸多問題,醫療機構甚至還需要面對由此衍生而出的,諸如員工因工作負擔過重以致人員流失以及醫療訴訟等更為嚴峻的問題。

 為解決這一問題,有些組織把護士與病人的比率作為進行人員配置的依據。早在一個世紀之前,美國要求醫院接受醫療保險基金,確保 “ 有充足數量的認證注冊護士、執業護士和其他人員,為需要護理的所有病人提供服務。 ” 目前加州和麻省制定了相關法律,對護士與病人的最小比率進行了規定。 2004 年,加州制定的手術室比率為1:1 ,病房比率為 1:6 。相關法律中還要求 “ 醫院需保持病人敏度分級系統,必要時用來指導其他員工,將某些護理工作指定給具有注冊護士執照的護士。在給護士分配護理工作之前衡量他們的工作能力并提供適當的職位, 同時將人員編制記錄在案。 ”

 2014 年,麻省也制定了護士與病人之間的最小比率,但該比率只適用于重癥看護。另外其他 7 個州要求醫院設立員工委員會對計劃和員工政策負責(CT, IL, NV, OH, OR, TCX, WA) ,還有 5 個州要求有一定形式的公開和(或)公共報告功能 (IL, NJ, NY, RI, VT) 。 2015 年 4 月 29 日,眾議員 Lois Capps (D-CA) 和David Joyce (R-OH) ,以及參議員 Jeff Merkley (D-OR) 引入了注冊護士安全員工行動,要求加入的醫療機構需建立一個委員會,保證機構組成中至少有 55% 以上為一線護理護士,并為每個科室建立護士員工計劃。

 同時,相關醫療健康研究和治療機構撰寫了政策創新文件,通過對醫療文獻進行評估,指出因護士與病人比率過低所造成的問題。大量研究證明,低比率對病人安全和病人恢復結果造成的諸多負面影響中,包括病人提前死亡和并發癥等嚴重問題。

 讓我們回來看看全球和我國的對比情況。 根據衛生部現有標準,我國醫院普通病房實際護床比不低于 0.4:1 ,每名護士平均負責的患者不超過8名。但目前臨床一線的護士嚴重短缺,很多醫院根本達不到這一標準。護士 長期處于工作超負荷、環境臟亂等惡劣狀態下,人員流失嚴重,而這與我國日益增長的需護理群體形成嚴重矛盾。

信息技術能否藥到病除?

 綜上所述,絕大多數機構會根據病人數量設置護士的編制。盡管前文中所提到的立法提供了一些設立編制的指導意見,但該比率并沒有切實考慮到病人的需求。基于病人的數量進行人員編制的方式過于直接,且沒有將病人的護理需求與病人診斷的相關敏感度結合在一起,更不能進一步挖掘出相關數據中有價值的指導信息。

 此外,來自 HITECH (經濟和臨床醫療衛生信息技術)法案驅動的電子病歷提供的病人數據,為病人的護理需求及所需要的員工技術進行了精確的評估。電子病歷也同樣應用于病人敏感評估,該評估數據也為病人及其護理需求提供了可靠而準確的評估,從而讓醫療機構實現了更為精確的臨床人員配置。

 雖然,信息技術永遠無法取代病人護理人員,但它為我們提供了一種更加智能化的方式,讓這些員工可以以最有效的方式來幫助他們的病人。其他行業也可能會因為削減員工的數量導致給其消費者帶來了負面的體驗。但對于醫療機構行業來說,問題的嚴重性遠遠不是負面體驗這么簡單,因為,病人的健康和生命依賴于他們。因此,醫療行業機構只能持續地為病人提供更好的服務,別無他選。

 正是因為要為病人提供更好的服務,所以醫療機構必須要保證護士免于超負荷工作以此避免不必要的醫療失誤,真正實現為病人提供安全的環境。新的數字醫療信息技術,如電子病歷、互聯網醫療、遠程醫療以及大數據分析的使用,正在改變醫生、患者以及其他醫療行業相關人士之間的互動方式。依賴于最新的信息技術工具,醫療機構可以獲得一種既可以滿足病人需求,同時又能保護護理人員投資,更能有效地管理護理成本的好方法。

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標簽:大數據BI數據分析

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