隨著信息技術(shù)在各行業(yè)的普遍應(yīng)用，越來(lái)越多的醫(yī)院管理層認(rèn)識(shí)到醫(yī)院信息化建設(shè)的重要性，但如何整合現(xiàn)有醫(yī)院的數(shù)字化資源;如何發(fā)揮現(xiàn)有信息化資源的優(yōu)勢(shì);如何將這些花費(fèi)高昂代價(jià)收集的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為醫(yī)院決策所需要的信息，是醫(yī)院行業(yè)面臨的一個(gè)迫切課題。同時(shí)醫(yī)療行業(yè)的發(fā)展也導(dǎo)致競(jìng)爭(zhēng)加劇，如何為患者提供最及時(shí)、有效的服務(wù)也成為各醫(yī)療機(jī)構(gòu)競(jìng)爭(zhēng)的焦點(diǎn)。為此，為了更全面剖析醫(yī)院的經(jīng)營(yíng)效益的內(nèi)涵，既要突出社會(huì)效益的一面，也要強(qiáng)調(diào)經(jīng)濟(jì)效益和資源增值效益的一面，力求使經(jīng)營(yíng)效益的上述內(nèi)涵協(xié)調(diào)統(tǒng)一起來(lái)。 和勤幫助上海的幾家三甲醫(yī)院分別建立了院長(zhǎng)決策支持系統(tǒng)，以幫助醫(yī)院院長(zhǎng)和職能科室的管理人員，實(shí)時(shí)分析醫(yī)院的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)、病源數(shù)據(jù)等，以增強(qiáng)對(duì)醫(yī)院醫(yī)療質(zhì)量的監(jiān)督。
商業(yè)智能就是將商業(yè)信息轉(zhuǎn)為管理知識(shí)，再將管理知識(shí)轉(zhuǎn)為競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的手段。和勤商業(yè)智能醫(yī)院行業(yè)解決方案是立足于綜合性醫(yī)院的需求出發(fā)，針對(duì)HIS系統(tǒng)中醫(yī)院內(nèi)部各個(gè)科室等職能部門(mén)所產(chǎn)生的龐大數(shù)據(jù)，通過(guò)BI所提供的各種強(qiáng)大的分析功能進(jìn)行多角度、多層次的分析，為醫(yī)院的科學(xué)管理和科學(xué)決策提供了有價(jià)值的信息資源，真正實(shí)現(xiàn)醫(yī)院全方位智能化管理，包含：
分析醫(yī)療資源投入的效益，提高醫(yī)療資源利用效果
分析經(jīng)營(yíng)效益水平及其影響因素，為經(jīng)營(yíng)決策提供客觀依據(jù)，提高經(jīng)營(yíng),管理水平
分析經(jīng)營(yíng)效益結(jié)構(gòu)，改善醫(yī)療服務(wù)效果
對(duì)醫(yī)院建設(shè)項(xiàng)目，儀器設(shè)備購(gòu)置和技術(shù)開(kāi)發(fā)項(xiàng)目進(jìn)行成本—效益分析,為經(jīng)營(yíng)決策提供科學(xué)依據(jù)。
和勤HIS-BI解決方案
數(shù)據(jù)整合
針對(duì)醫(yī)院行業(yè)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫(kù)類(lèi)型多樣的特點(diǎn)，和勤商業(yè)智能實(shí)現(xiàn)了對(duì)各種原始數(shù)據(jù)庫(kù)的開(kāi)放式連接，即：可支持各種關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)，如Oracle、DB2、 Sybase、SQLServer，并可連接各種ERP、CRM、SCM中的數(shù)據(jù)，從而使醫(yī)院現(xiàn)有資源得到了充分的利用。
在數(shù)據(jù)分析模型方面，基于醫(yī)療行業(yè)知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)以及客戶為中心通過(guò)采用星型分析模型方式創(chuàng)建HIS-BI數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，醫(yī)院管理者可按照自身分析的需要，將有價(jià)值的營(yíng)運(yùn)數(shù)據(jù)、醫(yī)療數(shù)據(jù)、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、病源數(shù)據(jù)以及其它重要數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取，這些抽取的原始數(shù)據(jù)再經(jīng)過(guò)系統(tǒng)的過(guò)濾、合并、集成，轉(zhuǎn)化為有價(jià)值的分析數(shù)據(jù)，保存在HIS-BI 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)內(nèi)。實(shí)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)信息從其它系統(tǒng)的業(yè)務(wù)操作數(shù)據(jù)中剝離出來(lái)，形成獨(dú)立的統(tǒng)計(jì)信息數(shù)據(jù)源，保證數(shù)據(jù)來(lái)源的真實(shí)性和時(shí)效性，有效的避免了數(shù)據(jù)口徑不統(tǒng)一的狀況。
以往，要獲得不同分析角度、不同側(cè)重點(diǎn)的可靠性指標(biāo)需要進(jìn)行大量重復(fù)工作，難度較大，很難做到及時(shí)準(zhǔn)確，同時(shí)，分析角度稍有變化現(xiàn)有的數(shù)據(jù)可能就無(wú)法再次利用。在使用和勤商業(yè)智能系統(tǒng)后，提供的多視角分析和數(shù)據(jù)挖掘功能可多角度靈活分析的求得到充分滿足。同時(shí)，通過(guò)對(duì)分析角度之間任的意組合、對(duì)分析角度任意層次間的靈活鉆取和對(duì)分析結(jié)果的切片等操作，保證了靈活、高效地獲取所需的可靠性指標(biāo)信息，使管理者能夠?qū)崟r(shí)的將決策意志或信息傳達(dá)到各管理階層，最終完成一個(gè)良性管理閉環(huán)。
分析主題
在分析內(nèi)容上，我們將客戶的需求分為四大類(lèi)，他們是：
運(yùn)營(yíng)分析
對(duì)醫(yī)院日常涉及的門(mén)急診、住院的營(yíng)運(yùn)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，包含掛號(hào)人次、收入走勢(shì)、住院床位占有率、藥品消耗、藥品出入庫(kù)、藥品利潤(rùn)、消耗品進(jìn)銷(xiāo)存、設(shè)備采購(gòu)等分析指標(biāo)。
可以通過(guò)分析門(mén)診病人的掛號(hào)、就診、檢查、治療以及取藥等時(shí)間分布，為醫(yī)院制定科學(xué)合理的醫(yī)護(hù)人員和相關(guān)資源的分配提供依據(jù)。
借助OLAP強(qiáng)勁的數(shù)據(jù)透視、分析能力，提供及時(shí)準(zhǔn)確的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，使醫(yī)院的管理和決策完全建立在科學(xué)的基礎(chǔ)上，管理和決策水平得以進(jìn)一步地提高。
醫(yī)療分析
主要分為病源分析與醫(yī)療質(zhì)量的分析，包含病種的年齡段分布、季節(jié)分布、治療費(fèi)用分布、治療周期分布、治愈率分布以及醫(yī)療質(zhì)量涉及的誤診率、床位周轉(zhuǎn)率等。
分析醫(yī)院門(mén)診、住院病人的各種構(gòu)成。如病人的來(lái)源分布、職業(yè)分布、身份分布、年齡分布等，以便能夠有針對(duì)性地采取一些措施來(lái)提高服務(wù)質(zhì)量，及時(shí)總結(jié)出規(guī)律性的東西，對(duì)加速科研進(jìn)程將產(chǎn)生積極的作用。
對(duì)單病種進(jìn)行分析，包括對(duì)單病種的費(fèi)用、住院天數(shù)、治療方案等進(jìn)行分析，以便及時(shí)總結(jié)經(jīng)驗(yàn)，找出最佳的治療方案，減輕病人負(fù)擔(dān)的同時(shí)，醫(yī)院也增加了經(jīng)濟(jì)效益。