基于医院大数据建设的智慧管理平台实践

大数据技术在医疗行业中的迅速发展,给医院管理带来了机遇和挑战,如何在大数据时代实现高效管理和运营,成为医院管理者在推动医院高质量发展进程中必须面对和解决的时代命题.文章概述了医疗大数据基本特征和医院智慧管理内涵与现状,从技术路线、平台功能与管理成效等方面,详细介绍了基于医院大数据平台建设的智慧管理实践,分析了推进医院智...     

大数据应用对现代信息化医院竞争力的影响研究

近年来,“大数据”概念风靡全球,大数据的应用问题引起了理论界和实务界的高度关注。医院是一个产生海量数据的行业,大数据在医院的广泛应用,对于医院动态适应多变的市场环境、满足日趋个性化的病人需求、应对激烈的市场竞争都具有重要意义,也将对医院战略决策、运营管理、市场营销、品牌管理、客户关系管理、服务创新等方面产生深刻影响。对整个行业来说,也有助于医院资源优化配置、医院产业的升级转型。在分析医院大数据的特点及其在医院的应用特性的基础上,研究了大数据应用技术对医院竞争力的影响,探讨了医院利用大数据相关技术提升医院竞争力的基本思路。     

基于临床大数据的医疗质量监控辅助系统探讨

随着大数据、互联网和信息科技的发展,人工智能技术被逐步应用于医院管理领域。作者利用临床大数据设计了医疗质量监控辅助系统,对医院现有的医疗信息数据进行结构化采集与监控,从环节上把握影响医疗质量与安全的关键点与关键事件,对医护人员的医疗行为进行事前预警、事中监控、事后评价,全面提升医院的医疗质量管理。     

医院数据管理中的主要任务与内容

目的从医院纷繁复杂的信息工作中厘清数据管理的具体内容,提升医院数据管理能力和管理质量。方法结合医院数据管理实际场景,总结数据管理的任务和内容。结果通过分析梳理医院数据管理面临的问题和实际需求,将医院数据管理分为6大任务:数据的权益管理、数据利用的技术服务与过程监管、数据的组织管理、数据的质量管理、数据的共享和价值管理,以及数据的安全管理。结论 6个数据管理任务囊括医院数据管理工作的方方面面,但面对不同的数据管理目标,不同的医院又各有侧重。     

以数据为驱动的上海市级医院绩效监测评价与促进平台建设及思考

在信息化技术飞速发展和医院发展模式转型的双重推动下,信息技术与医院管理的深度融合成为趋势。本研究依托医疗大数据,以不断夯实数据质量为基础,以构建医院精细化管理指标体系为支撑,建设上海市级医院绩效监测评价与促进平台,体现绩效引导、各业务条线协同推进的管理思路,使绩效管理系统化、科学化和精细化。     

大数据时代下实现医院人事档案电子信息化管理的思考

随着互联网技术的高速发展,目前已经全面进入大数据时代。在大数据时代下,传统的人事档案管理模式已经无法使医院的发展需求得到满足,医院要想得到健康稳定的发展,必须创新人事档案管理的方式。基于此,该文基于大数据时代的背景,对医院电子信息化人事档案管理模式进行了研究,并结合实际情况,探究了提升医院人事档案管理电子信息化的措施,以期对我国医院的人事档案管理工作能够提供一定的参考。     

基于协同管理平台的医德管理系统构建研究

探索构建可与医院信息系统集成的系统化、规范化、便捷化、标准化的医德管理系统,提高医德管理效果。以医德考评体系为核心,以互联网为基础,以大数据为支撑,建立全方位全流程信息化的医德管理系统,具体包括：构建医德管理指标体系、建立医德量化管理机制、搭建医德管理操作平台、建立医德动态管理系统、构建医德管理标准化数据库、与集成化协同管理平台交互。基于互联网大数据技术的医德管理系统可通过协同管理平台与医院综合管理系统融合,实现管理数据互通共享。基于协同管理平台的医德管理信息系统可提升管理效能,提高管理效率。     

基于大数据视角的医院科研管理

大数据已经成为当前信息技术产业最受关注的概念之一。本文分析医疗大数据对科研管理的影响,提出在医院科研管理领域应当重视对大数据价值的深入分析与挖掘,培养医学科研新思维、建立医学科研新模式、提供医学科研新动力;分析大数据环境下医院科研面临的挑战,提出医院大数据建设应把握的几个问题。     

大数据在现代医院管理中的应用及SWOT分析

通过文献梳理,归纳总结了大数据在医院管理中的应用,主要体现在以下几个方面:医疗体制改革评估监测、医疗技术评价管理、医院风险管理、成本控制和绩效管理,并运用SWOT分析法,通过分析大数据在医院管理应用中所面临的内部优势、劣势,外部机会和威胁,提出相应对策建议,以期为现代医院管理提供参考。     

基于大数据技术的国家级医院节能监管平台设计

研究大数据技术在国家级医院节能监管平台中的应用,分析平台的框架设计和功能模块,阐述医院能耗大数据在能耗监管方面的价值和作用,为各地医疗卫生行政管理部门、医疗卫生机构的技术和管理人员进一步研究和建设提供有益参考。     

医院信息化技术在卫生经济管理中的作用

信息化技术是医院加强卫生经济管理研究,提高卫生经济管理水平的重要手段。利用信息化技术,可以保障网络数据的真实性与准确性,更充分利用网络数据,搭建统一数据平台,为医院的卫生经济管理提供权威、丰富、高效的决策支持数据,为医院发展打下良好基础。     

大数据背景下医院信息化建设

大数据与医学的交叉融合加速医疗信息业的变革。为更好地利用大数据支持医院决策、满足管理需要,加强信息化建设成为医院信息部门责无旁贷的任务。本文简要阐明大数据在医疗领域的研究概况,并运用 SWOT 法分析医院信息化建设的内外部四大因素,为医院信息化建设提出相应对策。     

疫情常态防控下公立医院智慧财务工作的探索

为了符合防控要求,保障在疫情冲击下的医院经济运行平稳健康,借助大数据和人工智能技术,采用"成熟软件+二次开发"的研发模式,分建财务数据平台、财务业务流程改造和数据应用三步走,将医疗和财务深度融合,重塑医院各个业务流程,探索多源大数据下规范、可操作的智慧财务管理体系,推动了医院财务精细化管理,助力智慧医院的建成.     

军队医院与干休所网络医疗协同保障服务系统构建方法

正军队医院与干休所网络医疗协同保障服务系统,是利用先进的云计算技术、物联网技术、大数据分析、异构数据技术和多网融合技术,以老干部高龄期高发病期医疗保健需求为牵引,以提高老干部医疗保健质量和服务管理水平为重点,以强化干休所卫生管理、增强保健机构协同服务一体化保障能力为主线,整体构建医院与干休所网络医疗协同保障服务     

大数据思维框架下的医院“质量数据管理中心”的集成构建

目的 应用大数据思维集成构建医院“质量数据管理中心”,实现医院质量管理从数据化运营到运营大数据的适应性变革。方法 将医院数据管理密集的职能科室集成构建为医院“质量数据管理中心”。对其职能重新整合分工,逐步建立对医疗、护理、行管等全方位质量考核评价的独立机构。结果 数据信息集中采集、应用、分析、释放,医院决策速度加快、问题管理到位、效益扩增显著。结论 大数据思维框架下集成构建的医院“质量数据管理中心”可重新整合职能分工,高效利用信息资源,减少跨部门管理、控制信息衰减及流失,可为现代医院管理者借鉴应用。     

医疗大数据在医院绩效管理中的应用

通过建立基于医疗大数据的医院绩效管理系统,完善了绩效管理分配与考核机制,促进了医院精细化管理,提高了医疗技术水平和质量,推动了医院运营管理向前发展。     

大数据时代医疗质量精细化管理探索与实践

大数据作为信息资本和数据资源对医疗改革、医院决策、管理模式和医疗流程等产生巨大影响,如何挖掘利用医疗数据、优化管理模式、提高医院运行效率是大数据时代医院管理者值得思考的问题。目前国内大多数医院在数据管理方面仍处于探索阶段。我院近年来综合科室发展迅猛,为适应医院发展,将数据分析管理理念运用到质量管理中,逐步探索以数据为导向的医疗质量管理模式,通过最初的人工数据分析到目前逐步与OA系统、电子病历系统对接,利用信息化手段深入挖掘医院潜力,确保动态全过程质量管理,实现医院高效率发展。     

大数据环境下医院财务管理的探析

通过对大数据环境下我国医院财务管理中存在的困难和挑战进行分析,发现医院财务信息一体化利用中,利用大数据模式,对医院财务活动进行风险监测,从而提高医院财务管理水平;大数据技术与财务管理系统结合程度越深,财务管理水平越高。     

医院大数据框架体系构建及数据利用

随着医院信息化发展,医疗业务系统建设越来越多,随之带来的是海量的医疗数据。在保存这些医疗数据的同时,如何得到更好的利用,为临床诊疗、科学研究及行政管理提供数据支撑,是当前需要解决的问题。本文旨在通过分析介绍大数据的框架体系,对比传统模式下的数据利用技术和方法。结合当前大数据技术在临床智能化、行政管理、科研及临床试验等应用情况,探索大数据技术在医疗大数据领域应用方向及趋势,更好地体现医疗数据的利用价值。     

医院大数据应用影响因素分析与对策研究

目的深入分析限制医院大数据应用普及的影响因素,研究促进医院大数据应用的对策与方法。方法采用德尔菲法自制医院大数据应用影响因素调查问卷,随机抽取中国研究型医院学会医疗分会64家会员单位会员代表进行调查,获得有效问卷104份,有效回收率为94.55%。结果应用推广(4.14±0.65)分,管理方式(4.07±0.60)分,数据基础(3.88±0.82)分。不同性别、年龄、职称、岗位组间对于影响因素的态度差异没有统计学意义(P>0.05)。多元线性回归分析结果显示,管理方式(b=-0.381,P=0.019)和"缺乏大数据专业化人才"(b=-0.268,P=0.011)会对医院大数据应用普及程度产生显著的负向影响关系。结论医院大数据应用水平未能有效满足医务人员需求,应从管理顶层设计入手,重点加强大数据专业化人才的培养,同时注重提升数据基础质量和应用推广力度。