數據驅動 質控前移 濱醫附院構建精細化質量管理新模式

齊魯晚報·齊魯壹點 徐寧 耿輝 張振良 樊福杰 楊士永 趙紅巖 宋學棟

近日，山東衛健研究微信公眾號刊發濱州醫學院附屬醫院典型案例《數據驅動 質控前移 濱州醫學院附屬醫院構建精細化質量管理新模式》。全文如下：

實施背景

本案例以“數據驅動、智能預警、閉環管理、質控前移”為核心理念，通過系統性、一體化的改革，成功將等級評審標準轉化為日常管理的“內生動能”，實現了從傳統經驗管理向現代數據治理的戰略轉型，建立了一套基于數據驅動的質量管理新體系。案例取得的突出亮點集中體現在四個維度。

在管理效率上，實現了革命性突破

通過構建全覆蓋、標準化的數據基座，將以往需要耗時6個月以上的評審數據人工準備與核對周期，縮短至2周，工作效率提升91.67%。897項評審指標中有659項實現自動采集，數據自動化采集率提升至73.47%。將臨床與管理骨干從繁瑣的表單填報中解放出來，使其能更專注于醫療服務本身。

在醫療質量上，取得了標志性成果

通過構建的35個醫療質量預警模型與實時監測體系，實現對質量安全風險的實時洞察與精準干預。關鍵醫療質量指標得到根本性改善：非計劃重返手術室再手術率由0.1%下降至0.05%；靜脈血栓栓塞癥（VTE）風險評估率從80.87%提升至99.88%（見圖1）；醫院感染發生率、手術部位感染率等核心質控指標顯著改善。

在患者安全上，構建了全方位保障

通過醫療行為的實時風險預警和動態追蹤，預防性干預成功率顯著提高。項目實施以來，患者手術后肺栓塞發生率從0.299‰降至0.052‰（見圖2），臨床用藥所致的有害效應（不良事件）發生率從23.517%降至12.465%。

在綜合效益上，收獲了多重價值

該項目不僅產生了直接的經濟效益，每年節約人力、耗材等顯性成本超300萬元，帶來了的社會效益用經濟指標是無法衡量，如管理決策科學化水平大幅提升、醫院精益管理文化深入人心。醫院榮獲2022年度山東國家智能社會治理實驗特色基地（衛生健康）高質量建設二等獎、山東省智慧管理優秀案例二等獎、“數據要素×”大賽山東分賽醫療健康賽道優秀獎等多項榮譽，形成了可復制推廣的“濱醫附院方案”。

案例實施

筑牢“一體化數據基座”，打通質量管理“信息大動脈”

1.全域數據融合：針對醫院HIS、EMR、LIS、PACS等27套異構系統并存的數據孤島問題，項目創新開發統一數據適配層，攻克多源異構數據實時整合的技術難題（見圖3）。平臺建立臨床術語標準化映射庫，統一診斷、手術、藥品、檢查等基礎數據標準，實現語義級的數據互通。目前，平臺已集成4.3TB的全量醫療數據，每日處理數據80萬條以上，實現患者就醫全流程數據的無縫流轉與統一存儲。

2.標準化指標治理：建立涵蓋897項評審與質控指標的“指標元數據管理庫”，創新性地采用“指標—數據—質量”三位一體治理模式。每個指標都明確定義業務口徑、技術口徑、數據來源、采集頻率、責任科室和質量標準。開發指標版本管理功能，可快速適應國家評審政策更新（見圖4）。確保全院對指標理解的一致性和數據計算的準確性，指標標準化率達到100%。

3.智能化質量管控：創新研發數據質量監控規則引擎，內置540余條質控規則，涵蓋完整性、準確性、及時性、邏輯一致性等多個維度。系統采用分布式計算架構，每日自動執行超過50次數據質量檢查，對異常數據自動觸發預警和修復流程，為高質量數據分析奠定堅實基礎。建立數據質量評價體系，定期生成數據質量報告，推動各科室持續改進數據質量。

打造“雙輪智能驅動”，實現從“事后追溯”到“事前預警”的范式革命

1.驅動一：動態監測與可視化呈現。

構建面向院領導、職能部門與臨床科室的多層級動態可視化決策支持平臺。支持個性化看板配置，將醫療質量、效率、安全等核心指標，通過可交互的圖表、儀表盤進行“一屏統覽”。系統支持按月度、季度、年度及任意時間區間進行多維度趨勢分析和對比，提供同比、環比、對標分析等功能。

2.驅動二：智能預警與穿透式溯源。

預警模型構建：基于歷史數據和臨床指南，構建35個醫療質量預警模型，覆蓋VTE、醫院感染、手術并發癥、合理用藥、危急值管理等關鍵風險領域。系統設置232個預警閾值，并采用動態閾值調整機制，能夠根據歷史數據自動優化預警靈敏度。一旦數據觸達閾值，即刻通過“紅黃綠燈”機制進行實時告警。

根因快速定位：創新性地建立“指標→匯總數據→原始數據→具體醫療行為”四級穿透式溯源機制。通過數據血緣分析技術，建立完整的數據溯源圖譜，使醫療質量管理部門可在30秒內逆向穿透查詢至原始病歷、檢驗報告或手術記錄，將問題根因定位時間從傳統的3天縮短至1分鐘，實現精準干預。系統還提供關聯分析功能，可自動識別多指標之間的關聯關系，為復雜問題分析提供支持。

聚焦“三大核心領域”，推動數據價值深度釋放

1.在醫療安全領域，構建“主動防控”屏障。將數據能力應用于患者安全防線，實現從“事后分析”到“事前預警”轉變。例如，通過實時監控VTE評估率與預防措施執行情況，建立VTE防治全流程管理體系。系統自動識別高危患者，推送評估提醒，監控預防措施執行，實現對高危患者全覆蓋管理。同時，建立跌倒、壓瘡等專項風險管理模塊，通過數據分析識別風險因素，制定針對性預防措施，極大地降低了相關風險。

2.在臨床診療領域，賦能“精準化”質量改進。各臨床科室基于實時數據看板，開展病種質量管理、臨床路徑優化和診療行為分析。系統支持按科室、病種、醫師等多維度數據鉆取，通過對比不同醫療組在同類病種上的藥占比、耗材占比、平均住院日等指標，促進最佳實踐的共享與推廣。

3.在醫院管理領域，驅動“科學化”戰略決策。為醫院管理層提供綜合決策支持，建立一套完整的醫院運營監測指標體系。通過數據駕駛艙的形式，直觀展示醫療質量、運營效率、患者滿意度等關鍵指標變化趨勢，支持多維度下鉆分析。在學科建設方面，系統提供學科發展評估模型，從醫療服務能力、人才培養、科研創新等多維度評估學科發展水平，為學科資源配置提供數據支持。

健全“閉環管理機制”，保障質量改進的持續性與有效性

醫院創新構建并全面落實“監測—預警—溯源—整改—評估”的智能化閉環管理機制，通過信息化手段將PDCA循環理念深度融入日常質量管理全流程。建立標準化工作流程機制，依托智慧管理平臺，實現質量問題從自動識別、任務分發、過程跟蹤到效果驗證的全過程信息化管理。系統內置智能規則引擎，可自動觸發預警信息并生成整改任務單，根據預設規則精準分派至相關責任科室與具體責任人，確保職責明確、響應迅速。

在任務執行環節，系統提供可視化進度看板和協同工作平臺，支持多部門在線協作、資料共享與實時溝通，顯著提升跨科室協同效率。整改措施執行后，系統自動啟動多維度效果評估，通過數據比對分析驗證改進成效，并生成詳細的評估報告。整個流程實現電子化留痕，建立完整質量改進檔案，確保每個環節可追溯、可核查、可問責。為強化制度保障，醫院將閉環管理執行情況納入科室績效考核體系，明確時間節點與質量要求，建立激勵約束機制。同時，構建質量管理知識庫系統，自動歸集典型問題解決方案和優秀實踐案例，通過智能推送實現經驗共享。

實施成效

醫療質量與安全壁壘得到系統性加固

基于數據的實時監測與閉環管理，關鍵醫療質量與安全指標實現質的飛躍。非計劃重返手術室再手術率由1.5%下降至0.06%；靜脈血栓風險評估率由75.66%提升至99.88%；醫院感染發生率由0.96%降至0.46%（見圖5）；手術部位感染率從0.4%降至0.32%；抗菌藥物使用強度從34.73DDDs降至32.22DDDs（見圖6）。這些指標的改善，直接轉化為患者安全水平的提升和醫療風險的降低。

醫院管理效能與運營效益獲得顯著性提升

管理效率倍增：數據自動化采集與處理，數據準備效率提升91.67%，數據自動化每年為全院節約的人力成本，相當于15名全職員工的年度薪酬。

決策模式升級：管理決策從“經驗驅動”轉向“數據驅動”，決策的科學性和精準度大幅提高。醫院建立基于數據的院長月度運營分析會制度，通過數據查找問題、評估改進效果，形成“用數據說話、用數據決策、用數據管理”的管理文化。

經濟效益顯著：因數據自動化采集減少大量的人力和辦公用品消耗，據測算，每年直接降低運營成本超300萬元。通過優化流程、減少并發癥，間接降低了醫療成本，提升了資源利用效率。

臨床診療行為實現規范化、同質化改進

通過數據的實時反饋和對比分析，臨床診療行為持續優化。各醫療組之間診療差異逐步縮小，醫療質量同質化水平顯著提升。大數據分析為診療方案優化提供了循證決策依據。例如，通過分析發現某手術方式的并發癥發生率顯著偏高，從而指導臨床對該術式進行針對性優化。

經驗總結

醫院通過數據驅動質量管理實踐，探索出一條符合公立醫院高質量發展要求的創新路徑，形成了以下核心經驗。

強化頂層設計，建立高效推進機制

醫院將數據治理納入發展戰略體系，建立黨委書記和院長雙組長負責制，實施“三個納入”工作機制：將數據質量管理納入醫院“十四五”規劃重點任務，納入年度重點工作考核，納入領導班子議事日程。通過每月召開項目推進會，建立跨部門協調機制，確保項目高效推進。實踐證明，只有堅持“一把手”工程定位，才能有效破除部門壁壘，實現從傳統管理向數據驅動的根本轉變。

夯實數據根基，構建標準治理體系

創新建立“采集—治理—應用—優化”全流程數據質量管理模式。在數據采集階段，統一27套系統接口標準；在數據治理階段，組建專業團隊開展質量監測；在數據應用階段，建立數據質量反饋機制；在數據優化階段，定期開展數據資產評估。通過構建897項指標元數據管理庫，實施540條質控規則，為精細化質量管理提供可靠的數據支撐。

聚焦業務價值，推動臨床應用落地

堅持“以用為本、問題導向”原則，將技術創新與業務需求深度融合。針對VTE防治難題，構建“評估預警—流程優化—責任落實”的全鏈條解決方案；圍繞臨床路徑管理，建立“科室—病種—醫師”多維分析體系；基于運營數據，優化資源配置和績效考核。通過解決臨床和管理中的實際問題，使數據應用真正賦能一線，贏得醫務人員廣泛認可。

創新體制機制，保障可持續發展

建立“四位一體”保障體系：在組織層面，設立醫療質量數據管理中心；在管理層面，將數據應用納入績效考核；在人才層面，開展全員數據素養培訓；在技術層面，深化產學研合作。這些機制共同構建了項目可持續發展的良性生態，確保數據驅動管理模式能夠持續改進、不斷優化。