本案例主要研究目的是探索利用RBRVS、關鍵績效指標等醫療行業熱門的績效評價工具，建立適宜醫院本地化發展的績效管理體系，進一步完善績效分配方案內容和考評方式，依靠大數據等信息化技術手段打造一套智能分析平臺。通過本案例的研究與實施，此智能分析平臺可將醫院現有的績效管理體系指標，依據一定的算法設計思想自動生成績效趨勢智能分析模型，以此用于優化醫院人力資源配置，協助醫院精細化管理，改變醫療行業行為、提高醫療質量，增加醫院的整體實力和競爭優勢，提高醫院的綜合滿意度，保證實現醫院管理目標，實現醫院精細化管理。該平臺建立能夠把員工精力集中到提高醫療技術及服務質量上去，轉變服務模式，加強對患者的尊重程度，更好地為患者服務。

本案例從以下三個方面進行闡述：

醫院績效管理建設已推行多年，現已初步建立起以RBRVS（Resource Based Relative Value Scale）為基礎的績效考評體系。

1.績效考核要素：

收入考核要素中分為不計獎部分（藥品、輸血費）、計獎部分（治療費、手術費、麻醉費、診療費、檢查費、化驗費等）、收入確認方式（非參保收入計獎、參保收入計獎）；支出核算要素分為成本項目（人員基本工資、可控成本、其他成本等）、主要成本項目承擔比重。

2.績效考核分配內容

臨床：按診療項目統計工作量計算醫師績效獎，扣除科室可控成本后與質量控制指標綜合計算。設計原則必須為醫師親自操作的項目；藥品、血液項目不提獎；風險及技術含量高的項目，績效費率高，反之則低。設立醫療保險考核指標及考核指標得分分項，將藥占比、人均費用、衛材消耗比、平均住院日、非單病種及單病種考核及綜合考核得分等作為關鍵績效指標參與公式綜合計算。

護理：院部核定每月護理績效發放總額，由護理部負責二次分配至各護理核算單元。按部門工作量指標統計工作量，扣除可控成本后與各項質量控制指標綜合計算。

醫技：按科室經濟效益和工作量作為核算基礎，扣除科室可控成本后與各項質量控制指標綜合計算。

3.進一步優化績效管理體系

現階段的設計思想是依據國內醫療機構服務價格表，提取醫師、醫護、醫技人員的工作量項目明細數據及涉及到的醫療行為數據加以整合，通過其項目數量乘以項目單價再乘以財務測定比例系數，進而得出工作量，通過既定公式計算出醫師、醫護、醫技人員的績效獎金，扣除科室可控成本后與質量控制指標綜合計算。為得到更為合理的績效分配方案，財務經濟測算部門將進一步優化績效管理體系，以RBRVS績效評價工具為基礎，建立基于RBRVS的本地化方法論,建立不受項目單價影響的點數，進而得出工作量點數，同時關注各科室質量監測重點，按實際情況參考各科室關鍵業務指標KPI共同完成考核，繼而得到績效獎金，最終建立更具適用性及可操作性的醫院績效管理體系。

績效數據中心建立在數據中心平臺之上，數據來源于病案系統、手麻系統、HIS系統、成本核算系統、工資系統、HPD物流系統、考勤系統，電子病歷系統等，包括幾大部分：第一部分為業務數據層，這部分數據直接來源于數據中心的PATIENTDB層數據；第二部分是實時數據層，這部分數據是來源于數據中心的DBREPL層數據，主要服務于高實時性需求應用；第三部分是主數據層，此為非業務數據層；第四部分是數據倉庫層，這部分數據是來源于業務數據層，數據從業務數據層到數據倉庫層的過程經過了二次的數據清洗過程，并且數據倉庫層是一個面向主題的、經過集成和加工的、相對穩定不可更新的、反映歷史且隨時間變化的多維度數據集合, 它的目標就是完成數據整合，成為前端查詢分析的基礎，以便對績效分析管理進行決策支持。

目前績效考核管理體系的建成需要通過信息化手段實現，包含四個步驟：1.數據抽取、離散化并重新整合數據模型；2、利用RBRVS及KPI績效規則引擎分析及計算；3、利用數據倉庫及數據挖據技術建立績效趨勢智能分析模型；4、績效結果的釋放及查詢。在我院數據中心平臺的基礎上，采用數據倉庫技術和數據抽取工具（ETL），利用信息化管理工具實現第一步驟數據的抽取及整合，同時以面向財務績效考核為目的，設計績效指標池并建立基于多維數據集的績效數據中心，在此基礎上利用數據挖據技術建立模型來進行聚類分析，最后對模型結果進行驗證，以得到合理的、完備的決策信息。

大多數績效管理系統，都能實現數據提取、規則計算分析、績效結果釋放及查詢的功能。目前為止，借助系統來完成的工作僅止于此。面對從各維度統計出來的超大信息量的數據，財務經濟測算部門人員必須根據現有結果數據反證產生結果的原因，在海量數據中反復求證，找尋線索，由此可知，財務經濟測算人員必須經歷后續更煩繁瑣的分析工作，而這項工作并沒有找到一個很好的信息化工具來替代。為在基于數據中心的績效管理系統中實現數據提取、規則計算分析、績效結果釋放及查詢的功能，同時為解放財務經濟測算人員繁瑣的分析工作，本文研究一種通過信息系統建立的績效趨勢分析模型來替代財務經濟測算人員繁瑣的工作，提高績效管理的效率與質量。

1.分析流程轉化：

查看每個科室最終核算獎金，根據經驗分析來判斷其獎金上漲或下降幅度是否在容差范圍內；定位超出容差范圍的科室，并查看公式項中各參數指標，根據每個指標近一年的收入分析定位超出容差范圍的指標項；查看超出容差范圍的指標項明細，在明細數據中定位具體原因。績效趨勢分析模型的工作就是將財務經濟測算人員的分析過程轉化為程序算法設計思想，同時設置各個環節的預警值，最后將分析結果顯示在界面上，財務經濟測算人員根據系統分析結果改進后續績效管理行為，為績效管理提供決策支持：

2.平臺整體架構及操作的工作流程：

分為四個步驟：數據抽取與整合、RBRVS及KPI績效規則引擎計算與分析、趨勢智能分析模型分析、績效結果釋放及查詢（如圖所示）。數據中心利用數據庫復制技術抽取各業務系統數據；通過ETL工具抽取數據，整合三類數據：醫師工作量項目明細數據、關鍵業務指標及成本數據；按照RBRVS及KPI績效規則計算工作量點數，通過藥占比、人均費用、衛材耗比等關鍵質量控制指標，同時結合成本數據，按照公式項初步計算績效獎金；財務經濟測算人員依據平臺的趨勢智能分析模型的分析結果數據依實際情況調整績效方案，得出最終績效獎金；財務經濟測算人員釋放績效獎金，各科主任查詢科室獎金。

本案例以多維績效考核指標池為基礎，利用數據倉庫及數據挖據技術建立分析模型。績效考核指標池口徑數據來源于工作量及質量控制，其中質量控制包括客觀質量指標和主觀質量指標，分別來源于業務系統和考評錄入評價系統。績效考核指標池范圍的選擇關乎到考核結果是否合理，因此績效考核指標涵蓋了醫院幾乎所有主業務系統數據，更全面更精細的目標選擇是建立模型的數據基礎。目標確定后，利用大數據技術對數據進行清洗及整合并建立數據集。完成最終的數據集建立后，在此基礎上建立模型來進行聚類分析，最后對模型結果進行驗證，以得到合理的、完備的決策信息。下一步將繼續完善分析平臺，增加預警機制，在分析模型上標注預警線，逐步完成自動分析功能。