医疗设备精细化管理与应用

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〔摘要〕医疗设备使用安全、维护保养和质量控制工作是医院医疗设备管理工作中的重要环节。该文探讨如何通过数据挖掘手段，分析、应用在医院管理平台获取的各项数据，优化整合医疗资源，提高医疗设备的质量控制水平，并在突发公共卫生安全事件中发挥作用，最终实现医疗设备的精细化管理。

〔关键词〕医疗设备；精细化管理；数据挖掘；设备维修；质量控制

随着医院规模的扩大，医疗设备的数量日渐庞大，如何通过精细化管理提高医疗设备的工作效能和安全性是医院管理者需重点关注的问题。我国的医疗改革十分注重医疗设备的使用安全，要求医疗机构定期对医疗设备进行检查、检验、校准、保养、维护并保存记录，还要及时进行分析评估和自查工作[1]。要做好医疗设备的精细化管理工作，首先要了解全生命周期管理的概念：每台医疗设备从申请、论证、采购、验收、使用、维修、强检至报损构成一条完整的生命线[2]。我们通过电子卡片档案的跟踪式管理为每台医疗设备建立生命周期管理档案，详细记录每次活动和事件，并以此优化医疗设备管理的工作流程，使之符合现代数字化医院的工作模式，为临床科室与医院管理者提供完整的“医疗设备管理数据”[3]。档案中包括设备信息管理、设备维修管理、设备质量管理、设备资产管理等功能模块[4]。这种医疗设备档案信息化管理是医院等级评估标准的重要指标之一。“医疗设备管理数据”中的设备资产管理数据因为包含医院和临床科室的直接成本而备受关注，其他无法直接体现成本的管理数据往往被“闲置”起来。要实现医疗设备的精细化管理，就必须利用好那些“闲置”数据，使之转化为高效的管理手段，彻底解决维修人员工作效率、质量低及维修成本不可控等顽疾。本文将介绍如何在医疗设备精细化管理中应用“医疗设备管理数据”的工具和方法。

1数据应用的工具

我院为推进医疗设备的精细化管理，启用了“RFID资产管理与后勤服务系统”，其是医院融合现代化管理理念和流程，支持整体运营管理功能的统一高效、信息共享的医院资源管理系统平台，是实现专业化、科学化绩效评价和决策支持的数据基础[5]。该系统平台可以存储大量的“医疗设备管理数据”，决定其使用效率的则是系统平台底层数据库的设计，而底层数据库的设计是开发Web平台的基础，是整个Web开发的重点，数据库设计的合理与否直接关系到整个系统的性能和开发效率[6]。该系统的应用使人工和电话报修成为过去式，网络设备、手机等工作终端大大提高了维修工作的效率和质量，配套使用的条形码管理贯穿于医疗设备的采购出入库、资产盘点、经济效益分析、设备维护维修直至报废的全生命周期中。本文重点关注医疗设备的日常维修数据、巡检数据、保养数据、故障数据、设备关键部件状态数据这五方面信息，并使用数据挖掘的分析方法利用以上数据[7]。数据挖掘的分析方法包括两种：直接数据挖掘和间接数据挖掘。直接数据挖掘的目标是采用现有的数据建立模型，再用此模型对其他数据进行描述；间接数据挖掘并没有选出具体某一变量作为目标，而是在多种甚至所有变量中建立某种关系[8]。对数据进行分析与挖掘，可以帮助医院更好地发挥管理效能，是未来医院医疗设备管理的关键点与必然趋势。它不仅能让医院管理者充分了解医疗设备的成本与利润来源，还能透过历史数据分析预测发展趋势，为管理者在进行重大决策时提供精准的决策支持[9]。有了大量基础数据和数据模型，我们下一步讨论如何应用这些数据资源解决实际问题。

2数据分析应用

2.1设备使用状态数据分析

我院自2017年启用新的设备管理平台，对设备的故障频次、停机时间、维修成本、配件信息和保养信息等数据进行了挖掘，获得了医疗设备的故障率、完好率等管理数据。各类设备的整体运行状态见表1。表1中，设备故障率可帮助我们判定各类医疗设备整体的综合性能，再结合设备的使用年限、维修次数和维修成本等数据可以让医院管理者准确了解医疗设备的工作性能、质量和数量是否满足医院发展的需要；设备完好率体现了完好状态下医疗设备的占比，同时也体现了医工人员的岗位价值，三甲医院等级检查和JCI检查的标准中均要求急救、抢救类医疗设备100%处于完好待用状态，这就对技术保障人员提出了更高的要求；预算制度是医院控制运行成本的重要手段，而通过维修成本发生率可以实时了解医疗设备维修成本的走势，补齐了我院在医疗设备维修成本监督管理方面的短板，该数据还可以衍生出单台设备成本发生率及成本发生率同期比、年度比等比较数据，帮助设备使用科室在运维成本同期比的激励下，不断发挥潜力，进一步完成设备应用结构的调整和使用部门的精细化管理[10]。以上3项数据是医疗设备精细化管理中不可或缺的，需要医工人员具备良好的工作能力，以获取真实、可靠的数据。在此次抗击病毒肺炎疫情期间，我院医疗设备管理数据应用发挥了巨大作用。技术人员在接到设备调用的命令后，对全院涉及的医疗设备进行运行状态综合评定（见图1），在最短的时间内筛选最可靠的呼吸机、监护仪、吸氧机等医疗设备送至救治第一线。医疗设备的管理数据是运行状态综合评定最重要的依据。我们通过此次实战，深刻地体会到数据应用为精细化管理带来的便利性和高效性。

2.2维修工作量化分析

人力资源的精细化管理也是提高医疗设备经济效益和安全质量的重要手段，只有提高医疗设备维修工作的效率，降低维护成本，才能更好地树立医工人员在医院的地位[11-12]。很多医院的维修保障部门对维修工作也实行了量化管理，但只是利用工作量的计件统计测算个人工作绩效，并没有真实体现技术人员的个人能力和价值。我们重新设计了工作量化数据的应用方法，通过数据分析体现每个员工的技术能力和工作效率，见表2。表2中的维修数量、维修时间和节约成本可以综合体现维修人员的工作能力和技术能力，但单纯的工作量统计无法准确体现个人工作效率和工作能力的差别。我们通过挖掘单类设备维修数据，创新设计了标准工时的概念，并设计了员工维修效率统计表（见表3），通过数据分析，部门领导可了解个人的技术专长和水平，更准确、有效地发挥团队的技术优势。员工维修标准工时的测算，需要以大量的维修数据作为基础，因此也更能够作为技术能力评判标准。但这个标准是结合我院医疗设备的品牌、规格、数量进行动态调整的，而各医院的医疗设备配置情况不同，因此，此项数据结果不具备横向比较价值。

2.3质量控制数据应用

除了设备、人员管理之外，我们还要按照《中华人民共和国计量法》的规定做好医疗设备质量控制的管理工作。我们在管理平台上设计了医疗设备质控管理模块（这也是大多数医院所没有的），对需要计量质控的医疗设备进行单独建档管理。技术人员如果维修或更换了与质控参数相关的部件，维修结束后就必须进行质控检测，并填写规范的质控检测记录报表存档，避免参数不准确的安全风险。监护仪质控检测记录见表4。我们对质控管理数据进行分类统计，可以筛查出医疗设备存在的质量安全问题，及时上报不良事件。个人计量质控统计见表5，质控汇总统计见表6。2.4其他数据应用我们在数据分析挖掘中也有几点不成熟的设想与同行讨论、分享：设想一，对医疗设备维修故障进行分类统计，筛查出不同的故障类型，进行对号入座的设计维修流程，可为缺乏经验的维修人员提供指导性帮助；设想二，统计数据中有一项“人为故障”，其设计初衷是为了筛查出容易发生人为损坏的设备类别，以便做出相应的培训计划，规范医疗设备的使用，降低安全风险。

3小结

随着数字化医院建设的不断深入，医疗设备管理信息化的程度反映了医院科学管理的水平[13]。在医疗设备全流程管理实践中，医疗设备精细化管理的完善需要与管理模型结合进行分析计算，从大量数据的采集存储到有用的医疗设备管理数据，最终用于数据预测。分析运用系统中存储的数据，使其发挥更大作用，是现有管理思路的落地，也进一步拓展了精细化管理的深度，通过以成本效益为基础的运营管理与预测模型相结合，指导医院设备管理决策[14]。我们在医院管理平台的辅助下，总结了近3年的管理成效，见表7。通过以上数据分析可以发现，维修工作量是数据走向的决定性因素；设备的完好率和故障率又带动了工作量的变化；而人为故障率则体现了精细化管理的成果。由此可见，“医疗设备管理数据”的应用在助推精细化管理，提升患者医疗安全和医院管理质量方面具有重大意义和价值[15]。“医疗设备管理数据”的应用对我院优化医疗设备资源、提升维修人员工作效率和技术能力、提高质量控制水平等方面起到了推波助澜的作用，更精准地体现了我们医工人员的岗位价值。

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作者：王晓虎 单位：大连大学附属中山医院医学工程部