CN109065140A - 一种医疗设备单机经济效益大数据分析方法及装置 - Google Patents

Abstract

本公开提供一种医疗设备单机经济效益大数据分析方法及装置，将多源医疗系统采集的医疗设备的多源异构大数据进行经济效益分析，统计区分出经济效益低的亏损设备、经济效益高的盈利设备与使用率的关系，输出使用情况分析报告，针对医院的医疗设备的使用率做实时监控，并且通过大数据分析统计其使用率，有利于增加效益高的高频使用设备，并方便进行调剂、多院区共享，减少采购效益低闲置设备，使医院内的医疗设备布局更加合理，为科室管理者、医院领导采购设备提供深度有效的数据参考，重视投入设备资金的时间价值，查清效能较差设备的原因。

Description

一种医疗设备单机经济效益大数据分析方法及装置

技术领域

本公开涉及大数据分析技术领域，特别涉及一种医疗设备单机经济效益大数据分析方法及装置。

背景技术

在现代医院的运营中,医疗设备所起的作用是举足轻重的,它不仅大大提高了临床诊治能力和水平,而且有立竿见影的经济收益,随着各种不同的先进医疗设备引入医院，大大提高了医院的诊断和治疗水平,提升了医院的竞争能力。设备的使用率直接影响到医院的经济效益和社会效益,因此医疗设备的大数据分析正逐渐引起各级医院和部门的重视。但医疗设备大数据分析现状却并不完全适应医院对医疗设备使用率统计的要求,更不适应医学技术高速发展的需求。

设备采购前科室缺乏详细的可行性论证，很容易导致采购设备使用率较低甚至出现闲置不用的情况。当前，不少科室在设备购进前缺乏科学的论证和分析工作，没有考虑到自身的实际情况便进行采购，给医院的经营带来较大的压力。原因就是采购的医疗设备冗余太多，由于医院的医生、患者的使用经济效益对于部分医疗设备的个性化使用，使一部分的医疗设备长期处于闲置状态，而采购部门无法得知是否应该继续购买使用效率很低的设备。

发明内容

针对上述技术问题，本公开提供一种医疗设备单机经济效益大数据分析方法及装置，将医疗系统采集到的医疗设备的多源异构大数据进行经济效益智能分析，统计出亏损设备、盈利设备与使用率的关系，输出使用情况分析报告。

所述一种医疗设备单机经济效益大数据分析方法具体包括以下步骤：

步骤1，实时的多源采集医疗系统的医疗设备业务大数据；

步骤2，单机设备从医疗设备业务大数据提取医疗设备的直接成本数据、间接成本数据、设备收入数据、工作量数据、附加信息数据；

步骤3，计算医疗设备的使用率和利润率；

步骤4，根据医疗设备的利润率将医疗设备进行效益分级；

步骤5，生成并输出效益分级后的设备效益总报表。

进一步地，在步骤1中，多源采集医疗系统的医疗设备业务大数据的方法为：通过医疗系统的各个子系统通过接口适配器采集医疗系统的医疗设备业务大数据，所述医疗系统包括多个子系统，所述各个子系统包括：HIS系统(医院管理信息系统)、PACS系统(医学影像信息系统)、CIS系统(临床信息系统)、RIS系统(放射学信息系统)、LIS系统(实验室信息系统)，AIMS系统(手术室麻醉信息系统)，ICUS系统(重症监护信息系统)，MNWS系统(医护工作站系统)、CDSS系统(临床决策支持系统)，所述接口适配器包括：数据库接口适配器、HL7接口适配器,DICOM接口适配器,Web Service接口适配器。

进一步地，在步骤1中，所述医疗设备业务大数据包括医疗设备基础资料、医疗项目收费表、成本项目、工作量数据、附加信息数据，成本项目包括设备折旧费用、设备维护保养费、设备耗材费用、设备购入价格、设备水电支出费用、设备人工费用，所述工作量数据包括实际完成检查/治疗的人次、额定检查/治疗的人次、月/季实际利润，所述附加信息数据包括医院职工基本工资、各种津贴、岗位津贴、绩效工资的平均值、实际操作人数、各科专用设备实际使用耗材数量、购入价格、医疗设备维修时所更换的配件价格、购买设备维修合同的价格、安装水/电表的各科当月/季度实际使用数量、水/电单价、设备的额定功率。

进一步地，在步骤1中，实时的多源采集医疗系统的医疗设备业务大数据，通过设备在系统中唯一的设备ID号(即设备固定资产编号)，完成医疗设备业务大数据采集，该采集过程采集了医疗检查、检验、资料计费信息、医疗设备信息和病人信息的关联数据。

进一步地，在步骤2中，所述直接成本包括设备折旧费用、耗材费用、维护保养费。

进一步地，在步骤2中，所述间接成本数据包括水电费、人工费用，所述设备收入数据包括医疗设备的利润，所述利润等于总收入减去总支出，为设备本月内或本季度的纯收入。

进一步地，在步骤3中，计算医疗设备的使用率和利润率的方法为：

步骤3.1，计算医疗设备的使用率，使用率＝实际完成检查/治疗的人次÷额定检查/治疗的人次×100％；

步骤3.2，计算医疗设备的利润率，利润率＝实际利润÷设备购入价格×100％。

所述实际完成检查/治疗的人次、额定检查/治疗的人次、实际利润根据设备ID号从工作量数据中读取，所述实际利润为月/季的实际利润；

所述使用率是仪器效能的衡量指标，提高设备的使用率是发挥设备使用价值，减少设备资金占有比重，获得较好的经济效益的一个有力措施。提高设备的使用率是仪器管理的主要目的；

所述实际完成检查/治疗的人次、额定检查/治疗的人次、月/季实际利润、设备购入价格是从医疗设备业务大数据中直接读取到的数据。

进一步地，在步骤4中,根据医疗设备的利润率将医疗设备进行效益分级的方法为，将医疗设备分为效益优秀级、效益良好级、效益一般级、效益差劣级，所述效益优秀级的医疗设备为利润率在20％以上的医疗设备，所述效益良好级的医疗设备为利润率介于9％-20％之间的，所述效益一般级的医疗设备为利润率在0％-9％，所述效益差劣级的医疗设备为利润率为负数。

进一步地，在步骤5中，所述设备效益总报表的格式为EXCEL格式。

本发明还提供了一种医疗设备单机经济效益大数据分析装置，所述装置包括：

多源实时采集单元，用于实时的多源采集医疗系统的医疗设备业务大数据；

数据提取单元，用于单机设备从医疗设备业务大数据提取医疗设备的直接成本数据、间接成本数据、设备收入数据、工作量数据、附加信息数据；

利润率计算单元，用于计算医疗设备的使用率和利润率；

效益分级单元，用于根据医疗设备的利润率将医疗设备进行效益分级；

报表输出单元，用于生成并输出效益分级后的设备效益总报表。

本公开的有益效果为：本公开针对医院的医疗设备的使用率做实时监控，并且通过大数据分析统计其使用率，有利于增加效益高的高频使用设备并方便进行调剂、多院区共享，减少采购效益低闲置设备，使医院内的医疗设备布局更加合理，智能的分析设备使用情况、充分利用避免重复购置，为科室管理者、医院决策者采购设备提供深度有效的数据参考，重视投入设备资金的时间价值，查清导致设备效益差的原因。

附图说明

通过对结合附图所示出的实施方式进行详细说明，本公开的上述以及其他特征将更加明显，本公开附图中相同的参考标号表示相同或相似的元素，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图，在附图中：

图1所示为本公开的一种医疗设备单机经济效益大数据分析方法工作流程图；

图2所示为本公开的一种医疗设备单机经济效益大数据分析装置模块架构图。

具体实施方式

以下将结合实施例和附图对本公开的构思、具体结构及产生的技术效果进行清楚、完整的描述，以充分地理解本公开的目的、方案和效果。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

如图1所示为根据本公开的一种医疗设备单机经济效益大数据分析方法及装置工作流程图，下面结合图1来阐述根据本公开的用户经济效益分析方法。

本公开提出一种医疗设备单机经济效益大数据分析方法，具体包括以下步骤：

步骤1，实时的多源采集医疗系统的医疗设备业务大数据；

步骤2，单机设备从医疗设备业务大数据提取医疗设备的直接成本数据、间接成本数据、设备收入数据、工作量数据、附加信息数据；

步骤3，计算医疗设备的使用率和利润率；

步骤4，根据医疗设备的利润率将医疗设备进行效益分级；

步骤5，生成并输出效益分级后的设备效益总报表。

进一步地，在步骤1中，多源采集医疗系统的医疗设备业务大数据的方法为：通过医疗系统的各个子系统通过接口适配器采集医疗系统的医疗设备业务大数据，所述医疗系统包括多个子系统，所述各个子系统包括：HIS系统(医院管理信息系统)、PACS系统(医学影像信息系统)、CIS系统(临床信息系统)、RIS系统(放射学信息系统)、LIS系统(实验室信息系统)，AIMS系统(手术室麻醉信息系统)，ICUS系统(重症监护信息系统)，MNWS系统(医护工作站系统)、CDSS系统(临床决策支持系统)，所述接口适配器包括：数据库接口适配器、HL7接口适配器,DICOM接口适配器,Web Service接口适配器。

进一步地，在步骤1中，所述医疗设备业务大数据包括医疗设备基础资料、医疗项目收费表、成本项目、工作量数据、附加信息数据，成本项目包括设备折旧费用、设备维护保养费、设备耗材费用、设备购入价格、设备水电支出费用、设备人工费用，所述工作量数据包括实际完成检查/治疗的人次、额定检查/治疗的人次、月/季实际利润，所述附加信息数据包括医院职工基本工资、各种津贴、岗位津贴、绩效工资的平均值、实际操作人数、各科专用设备实际使用耗材数量、购入价格、医疗设备维修时所更换的配件价格、购买设备维修合同的价格、安装水/电表的各科当月/季度实际使用数量、水/电单价、设备的额定功率。

进一步地，在步骤1中，实时的多源采集医疗系统的医疗设备业务大数据，通过设备在系统中唯一的设备ID号(即设备固定资产编号)，完成医疗设备业务大数据采集，该采集过程采集了医疗检查、检验、资料计费信息、医疗设备信息和病人信息的关联数据。

进一步地，在步骤2中，所述直接成本包括设备折旧费用、耗材费用、维护保养费。

进一步地，在步骤2中，所述间接成本数据包括水电费、人工费用，所述设备收入数据包括医疗设备的利润，所述利润等于总收入减去总支出，为设备本月内或本季度的纯收入。

进一步地，在步骤3中，计算医疗设备的使用率和利润率的方法为：

步骤3.1，计算医疗设备的使用率，使用率＝实际完成检查/治疗的人次÷额定检查/治疗的人次×100％；

步骤3.2，计算医疗设备的利润率，利润率＝实际利润÷设备购入价格×100％。

所述实际完成检查/治疗的人次、额定检查/治疗的人次、实际利润根据设备ID号从工作量数据中读取，所述实际利润为月/季的实际利润；

所述使用率是仪器效能的衡量指标，提高设备的使用率是发挥设备使用价值，减少设备资金占有比重，获得较好的经济效益的一个有力措施。提高设备的使用率是仪器管理的主要目的；

所述实际完成检查/治疗的人次、额定检查/治疗的人次、月/季实际利润、设备购入价格是从医疗设备业务大数据中直接读取到的数据。

进一步地，在步骤4中,根据医疗设备的利润率将医疗设备进行效益分级的方法为，将医疗设备分为效益优秀级、效益良好级、效益一般级、效益差劣级，所述效益优秀级的医疗设备为利润率在20％以上的医疗设备，所述效益良好级的医疗设备为利润率介于9％-20％之间的，所述效益一般级的医疗设备为利润率在0％-9％，所述效益差劣级的医疗设备为利润率为负数。

进一步地，在步骤5中，所述设备效益总报表的格式为EXCEL格式的报表文件。

优选地，一种医疗设备单机经济效益大数据分析方法的一种实施例的具体步骤：

1、通过医疗设备业务大数据计算医疗设备收入数据中的工作量，就是设备实际完成检查(治疗)人次或实际工作小时数。工作量是从医疗设备业务大数据中直接统计出的数据。

2、计算医疗设备经济效益分析主要指标，

(1)“设备使用率”：是仪器效能的衡量指标。提高设备的使用率是发挥设备使用价值，减少设备资金占有比重，获得较好的经济效益的一个有力措施。提高设备使用率是仪器管理的主要目的。

“使用率”(每月、每季度)＝(实际工作时数/额定工作时数)×100％；

或

“使用率”(每月、每季度)＝(实际完成检查(治疗)人次/额定检查(治疗)人次)×100％。

(2)“利润率”：科室每月或每季度单项设备的总收入及相关支出，按运行成本算出该设备的实际利润，再按公式算出利润率。

“利润率”(每月、每季度)＝(月、季实际利润/设备购入价格)×100％。

(3)“利润”(每月、每季度)＝总收入-总支出。反映设备本月内或本季度的纯收入。

(4)“还本期”＝购入价格÷利润(本月收入-运行费用)÷12；

“运行费用”＝人工费用+材料费用+维护保养费+水电费用+房租费用。

优选地，一种医疗设备单机经济效益大数据分析方法采用静态分析方法进行经济效益分析，按月或季度统计，其计算方法如下：

“月、季度总检测或治疗人次”：是指设备在本月或本季度内(上月、上季度26日至本月、本季度25日止)所作的检测(治疗)例数或工作小时数，反映设备的使用率。

“月、季度总收入”：是指设备在本月或本季度内收回的资金。

“月、季度折旧费”＝购入设备价格÷折旧年限÷12(或4个季度)，是指每月或每季度应承担的设备折旧费。设备的折旧年限按8年平均方法计算，设备折旧完后，不再扣取折旧费用。

“总支出”＝折旧费+人工费用+耗材费用+设备维护保养费+水电费用+房租费；

“运行费用”＝人工费用+耗材费用+设备维护保养费+水电费用+房租费；

“人工费用”：按医院职工基本工资、各种津贴、岗位津贴、绩效工资的平均值×实际操作人数。

“耗材费用”：按各科专用设备实际使用耗材数量×购入价格。

“维护保养费”：医疗设备维修时所更换的配件价格或购买设备维修合同的价格。

“水电费”：安装水、电表，根据各科当月、季度实际使用数量×水(电)单价(也可参照设备的额定功率计算)；

“本月或本季度利润”＝总收入－总支出。反映设备在本月或本季度内的纯收入。若算出的数据是正数，说明设备有盈利；若为负数，说明设备是亏本的。为简化计算房租等费用暂未考虑。

“本月或季度利润率”＝本月或季度利润÷购入设备的价格×100％；

把利润率在20-25％以上的定为效益优秀；利润率介于9％-20％之间的，称为效益良好，利润率在0-9％为效益一般，利润率为负数的，则效益差劣，标记为亏损设备。

“还本期”＝购入设备价格÷利润(本月收入－运行费用)÷12。

优选地，一种医疗设备单机经济效益大数据分析方法的采用分摊规则按照各设备数据项的收入比例进行间接成本分摊，根据收入比例、工作次数和工作量，按照不可直接计入到各设备的人工费用、耗材费用、维护保养费、水电费将成本项目进行分摊得到分摊成本，

人工费用＝按医院职工基本工资、各种津贴、岗位津贴、绩效工资的平均值×实际操作人数；

耗材费用＝按各科专用设备实际使用耗材数量×购入价格；

维护保养费＝医疗设备维修时所更换的配件价格或购买设备维修合同的价格；

水电费＝安装水、电表，根据各科当月、季度实际使用数量×水/电单价，参照设备的额定功率计算；

分摊成本＝人工费用+耗材费用+维护保养费+水电费；

根据各设备的数据通过分摊规则得到的收入配比的比例系数计算间接成本的具体步骤为：

(1)根据设备ID号读取同一科室或设备组内的设备的收入比例和工作量数据；

(2)根据同一科室或设备组内的所有设备的收入比例和工作量数据的比值得出各设备的分摊系数；

(3)按照分摊系数进行分摊，即分摊系数乘各设备的分摊成本得到设备的间接成本，设备的总成本为直接计入设备的成本与间接分摊到设备的成本总和；

所属分摊规则，应用于在步骤3中计算分摊后的医疗设备的使用率和利润率。

所述分摊规则不是固定的，医院按需设置按设备的收入比例或者工作量进行分摊，设备数据项包括设备折旧费用、设备维护保养费、设备耗材费用、设备水电支出费用、设备人工费用，所述工作量包括实际完成检查治疗的人次、额定检查治疗的人次、实际利润，工作量数据包括工作量，是从医疗设备业务大数据中直接读取到的数据。

优选地，一种医疗设备单机经济效益大数据分析方法的盈利设备为达到利润率9％才是最基本的，如果超过利润率9％才是有盈利的设备，在20-25％利润率才算是优秀设备；优秀设备的设备使用率在85％以上且利润率在20％到25％之间，其中，盈利设备为2年内回收成本的设备属于盈利的设备，回收成本的设备分成大型设备和普通设备，大型设备一般使用寿命在8-10年，甚至十几年，在3年内收回成本，5年内收回成本较为理想，5年后设备故障率高，后期维护成本加大，控制维修维护成本比创收更有意义；普通设备相对大型设备的使用寿命较短些，一般在5-6年内，所以计算收回成本控制在2年内。

本发明还提供了一种医疗设备单机经济效益大数据分析装置，如图2所示，所述装置包括：

多源实时采集单元，用于实时的多源采集医疗系统的医疗设备业务大数据；

数据提取单元，用于单机设备从医疗设备业务大数据提取医疗设备的直接成本数据、间接成本数据、设备收入数据、工作量数据、附加信息数据；

利润率计算单元，用于计算医疗设备的使用率和利润率；

效益分级单元，用于根据医疗设备的利润率将医疗设备进行效益分级；

报表输出单元，用于生成并输出效益分级后的设备效益总报表。

所述一种医疗设备单机经济效益大数据分析装置可以运行于桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备中。所述一种医疗设备单机经济效益大数据分析装置可运行的装置可包括，但不仅限于，处理器、存储器。本领域技术人员可以理解，所述例子仅仅是一种医疗设备单机经济效益大数据分析装置的示例，并不构成对一种医疗设备单机经济效益大数据分析装置的限定，可以包括比例子更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述一种医疗设备单机经济效益大数据分析装置还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。所称处理器可以是中央处理单元(Central ProcessingUnit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器是所述一种医疗设备单机经济效益大数据分析装置的控制中心，利用各种接口和线路连接整个一种医疗设备单机经济效益大数据分析装置的各个部分。

所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述一种医疗设备单机经济效益大数据分析装置的各种功能。所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。

进一步地，符号“/”表示逻辑“或者”，“×”表示“乘法”。

尽管本公开的描述已经相当详尽且特别对几个所述实施例进行了描述，但其并非旨在局限于任何这些细节或实施例或任何特殊实施例，而是应当将其视作是通过参考所附权利要求考虑到现有技术为这些权利要求提供广义的可能性解释，从而有效地涵盖本公开的预定范围。此外，上文以发明人可预见的实施例对本公开进行描述，其目的是为了提供有用的描述，而那些目前尚未预见的对本公开的非实质性改动仍可代表本公开的等效改动。

Claims (8)

1.一种医疗设备单机经济效益大数据分析方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

步骤1，实时的多源采集医疗系统的医疗设备业务大数据；

步骤2，单机设备从医疗设备业务大数据提取医疗设备的直接成本数据、间接成本数据、设备收入数据、工作量数据、附加信息数据；

步骤3，计算医疗设备的使用率和利润率；

步骤4，根据医疗设备的利润率将医疗设备进行效益分级；

步骤5，生成并输出效益分级后的设备效益总报表。

2.根据权利要求1所述的一种医疗设备单机经济效益大数据分析方法，其特征在于，在步骤1中，多源采集医疗系统的医疗设备业务大数据的方法为：通过医疗系统的各个子系统通过接口适配器采集医疗系统的医疗设备业务大数据，所述医疗系统包括多个子系统，所述各个子系统包括：HIS系统、PACS系统、CIS系统、RIS系统、LIS系统，AIMS系统，ICUS系统，MNWS系统、CDSS系统，所述接口适配器包括：数据库接口适配器、HL7接口适配器,DICOM接口适配器,Web Service接口适配器。

3.根据权利要求1所述的一种医疗设备单机经济效益大数据分析方法，其特征在于，在步骤1中，所述医疗设备业务大数据包括医疗设备基础资料、医疗项目收费表、成本项目、工作量数据、附加信息数据，成本项目包括设备折旧费用、设备维护保养费、设备耗材费用、设备购入价格、设备水电支出费用、设备人工费用，所述工作量数据包括实际完成检查/治疗的人次、额定检查/治疗的人次、月/季实际利润，所述附加信息数据包括医院职工基本工资、各种津贴、岗位津贴、绩效工资的平均值、实际操作人数、各科专用设备实际使用耗材数量、购入价格、医疗设备维修时所更换的配件价格、购买设备维修合同的价格、安装水/电表的各科当月/季度实际使用数量、水/电单价、设备的额定功率。

4.根据权利要求1所述的一种医疗设备单机经济效益大数据分析方法，其特征在于，在步骤1中，实时的多源采集医疗系统的医疗设备业务大数据，通过设备在系统中唯一的设备ID号，完成医疗设备业务大数据采集，该采集过程采集了医疗检查、检验、资料计费信息、医疗设备信息和病人信息的关联数据。

5.根据权利要求1所述的一种医疗设备单机经济效益大数据分析方法，其特征在于，在步骤3中，计算医疗设备的使用率和利润率的方法为：

步骤3.1，计算医疗设备的使用率，使用率＝实际完成检查/治疗的人次÷额定检查/治疗的人次×100％；

步骤3.2，计算医疗设备的利润率，利润率＝实际利润÷设备购入价格×100％。

6.根据权利要求1所述的一种医疗设备单机经济效益大数据分析方法，其特征在于，在步骤4中,根据医疗设备的利润率将医疗设备进行效益分级的方法为，将医疗设备分为效益优秀级、效益良好级、效益一般级、效益差劣级，所述效益优秀级的医疗设备为利润率在20％以上的医疗设备，所述效益良好级的医疗设备为利润率介于9％—20％之间的，所述效益一般级的医疗设备为利润率在0％—9％，所述效益差劣级的医疗设备为利润率为负数。

7.根据权利要求1所述的一种医疗设备单机经济效益大数据分析方法，其特征在于，在步骤5中，所述设备效益总报表的格式为EXCEL格式。

8.一种医疗设备单机经济效益大数据分析装置，其特征在于，所述装置包括：

多源实时采集单元，用于实时的多源采集医疗系统的医疗设备业务大数据；

数据提取单元，用于单机设备从医疗设备业务大数据提取医疗设备的直接成本数据、间接成本数据、设备收入数据、工作量数据、附加信息数据；

利润率计算单元，用于计算医疗设备的使用率和利润率；

效益分级单元，用于根据医疗设备的利润率将医疗设备进行效益分级；

报表输出单元，用于生成并输出效益分级后的设备效益总报表。