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摘要：医院数据统计工作是医疗机构对数据进行管理和分析的关键环节，它涉及对大量医疗数据的收集、整理、分析和报告，旨在助力临床科室的科研、行政科室的考核以及管理科室的评估，追求客观真实、质量高效和安全可靠。为了实现上述目标，本文提出一种基于“一动力三循环”理论的”SOS”数据统计管理方法，即：标准化（Standardization）、系统化（Organization）、安全化（Securitization），从而实现医院数据统计工作的精准、可靠和安全，为医疗决策提供可信赖的依据，为科研创新提供强有力的支持，为患者隐私提供规范化的保障。

关键词：一动力三循环；医疗质量管理；卫生数据统计

中图法分类号 R197.3;TP315

Abstract Hospital data statistics is a key part of data management and analysis in medical institutions， which involves collecting， organizing， analyzing and reporting a large amount of medical data， aiming to help the scientific research of clinical departments， the assessment of administrative departments and the evaluation of management departments， and pursuing objectivity， truthfulness， quality， efficiency， safety and reliability. In order to achieve the above goals， this paper proposes a “SOS” statistical data management method based on the theory of “the One-driver Three-cycles model”， namely： Standardization， Organization， Securitization， so as to realize the precision， reliability and security of hospital data statistics， provide a reliable basis for medical decision-making， provide strong support for scientific research and innovation， and provide standardized protection for patient privacy.

Keywords the One-driver Three-cycles model; Healthcare Quality Management; Health statistics

1 引言

国家统计局以及规划发展与信息化司在发布的相关指导性文件中，强调了数据管理对于医疗事业发展的促进作用：在医疗卫生领域通过归纳、统计和分析海量医疗数据，医院可以更好地掌握患者的临床反应和预后效果，及时完善救治方案，提高治疗的准确性和有效性；同时，对医院运营数据的统计分析，能够辅助院领导做出决策，优化资源配置，提升医疗服务水平，具有促进民生的意义。本文基于黄发云、曹华等人提出的“一动力三循环”管理理论创新方法，以提升数据统计工作成效，助力医院实现高质量发展。

2 存在问题

医院日常的数据统计工作存在一些尚待解决问题，例如需求不明确、结果不稳定以及流程不规范这三个方面。具体表现为：首先，需求侧提出的指标难以与实际统计结果相适配，临床科室无法准确表达想法、统计科室也无法完全领会意图，对于所涉及到的专业化公式也存在理解上的难度，最终导致结果文不对题；同时，各种角色对系统的操作存在不确定性，非常规的操作直接影响到数据的收集，进而反应在统计的结果中，此外对于不同系统的同类型数据也存在取舍上的困难；最后，常规的统计流程缺乏完善的申请和评估程序，也缺乏必要的责任承担机制，极易引发数据用途的混乱和潜在的安全隐患。

3 解决方法

黄发云等人受到人体各循环系统的启发，结合当代医院发展趋势和需求，提出“一动力三循环”医疗质量管理模式：以具备“团结-协作-奉献”精神的“医疗团队”为动力源，以“管理-技术-规范”为创新环，“政策-人文-制度”为决策环，患者“安全-便捷-舒适”为目标环，科学创新了医院运营管理的模式，拓展了医疗质量管理的内涵，并在实际应用中取得显著成效。基于“一动力三循环”的管理理论，从服务患者的角度出发，提出解决医疗数据管理问题的’SOS’方法：即以“求实-负责-协作”的医疗卫生数据管理团队为动力源，在决策环“政策-规范-指南”的指导下，通过创新环的“标准化-系统化-安全化”方法，最终实现目标环的“精准-可靠-安全”。技术路线见图1。

3.1  动力源

医院数据统计工作的动力源涵盖信息中心、病案室、药剂科以及财务科等多个数据产生部门和管理部门；各个团队秉承求实、负责和协作的精神，相互配合、业务互补，学习和借鉴统计方法，共同提高分析能力，通过紧密合作，共同推动医院工作的进步和发展。

3.2  目标环

医院数据统计工作的目标环是达到 “精准-可靠-安全”：即目标数据精准、统计指标可靠以及流程规范安全。为医疗决策提供可信赖的依据，为科研创新提供强有力的支持，为患者隐私提供规范化的保障。

3.3  创新环

运用理论依据结合医院实际，创新提出医院数据统计工作的’SOS’方法：即数据统计的标准化、系统化和安全化。标准化是基础，目的是确保每个步骤的一致性和可比性；系统化是关键，目的是确保数据统计过程的稳定性和可预见性；安全化是底线，重点是确保数据的安全和隐私。

3.3.1  标准化

（1） 需求收集标准化：统计团队需要与临床反复讨论和沟通，深入了解具体的需求，这种高强度的讨论不仅可促进全面地把握面上需求，还能够揭示一些潜在的、可能被忽视的需求；接着基于讨论成果，开始着手设计和完善表单字段，要求每个字段都能够准确地反映出临床操作的细节，使数据采集更为精准和高效，确保所收集的数据具有实际意义；最后，建立规范的数据集，将字段设计进行分类和整合，不仅可以降低数据处理的复杂性，还能够使得不同部门之间的数据交流更加流畅，同时确保了每一个指标的定义准确、清晰，避免因指标解释的不一致而造成的混淆和错判。

（2） 业务数据标准化：熟悉由医疗行业的权威机构或专业组织发布的相关统计指南，涵盖数据收集、处理、分析的规范流程。通过深入研读指南，了解业界的最佳实践，为数据处理流程的建立提供坚实的基础；同时充分理解业务公式也是标准化的关键，业务公式作为数据分析的基础，其专业性与权威性对于结果的可用性判断不可或缺；最后为确保数据的质量，引入业务归口科室质控统计指标，这意味着在数据收集、处理的环节上，需要由专门的科室进行质量控制，审查数据的准确性与完整性，这一处理不仅有助于排除数据异常，还可以及时发现并纠正潜在的错误，保障数据的质量。

3.3.2  系统化

（1） 数据生成系统化：针对不同业务领域，深入了解数据的需求，明确需要收集哪些数据，以及这些数据将如何作用于决策和分析；接着对每个数据项明确采集的目的，即为何收集此数据以及如何使用它，明确数据的采集方式，包括手动输入、自动采集或传感器等；同时，设计数据采集的整体流程，将数据采集过程分解为多个环节，从数据产生到数据录入的每个过程都有清晰的安排；最后将数据采集流程分成不同的环节，每个环节包含明确的操作步骤和责任人，这有助于确保每个环节的操作准确无误。

（2） 统计溯源系统化：对不同业务系统产生的同类型数据的格式、单位等进行统一，提升数据之间的耦合；接着利用现代信息技术，建立数据采集和整合的机制，将来自不同系统的数据集成到一个统一的数据仓库中；同时引入数据质量控制机制，包括数据清洗、去重和异常值处理，改善数据的准确性和可靠性；最后在整个数据流程中建立溯源记录，追踪数据的处理过程，保障数据的可回溯性和透明性。

3.3.3  安全化

（1） 规范审批流程：明确数据用途，对每项数据的使用目的进行明确描述，确保数据不被滥用或超出其合法用途，并根据岗位职责和需要，划分不同角色的审批权限，确保合适的人员参与和监督数据使用，以此建立透明的审批流程，使审批的每一步骤都可以被追溯和监控；接着针对不同数据的隐私级别建设分级化审批梯度，不同级别的隐私数据应根据其敏感性和风险程度进行划分；最后将数据按照敏感性、隐私程度和泄露风险进行分类和分级，确保高敏感性数据受到更严格的保护，为不同级别的隐私数据设计不同的审批流程，确保高级别数据需要经过更多层次的审批，建立数据使用风险评估和监测机制，及时调整和优化审批流程，以应对不断变化的隐私风险。

（2） 加强安全宣传：通过培训、会议和宣讲等形式，向员工普及数据安全和隐私保护的基本概念，增强他们的安全意识，用实际的安全事件案例让员工了解数据泄露和滥用的后果，从而引发他们对数据保护的重视；接着介绍相关数据保护法规和政策，明确数据使用的合规要求，引导员工合法、规范地操作；最后建立长效机制针对不同岗位的员工开展定期的数据安全培训，包括新员工入职培训和持续教育，并在每个团队中明确数据安全和隐私保护的责任人，确保相关政策的执行和监督，同时培养积极的安全文化，使员工将数据安全视为自身的职业操守，而非简单的要求。

4 运行成效

4.1  结果标准化

药物管理一直是医院管理的重要组成部分，关系到患者的治疗效果和用药安全，为了更好地掌握医院药物使用情况，我院运用’SOS’方法，在确保数据隐私安全的条件下，多科室协作，收集统计2022年第四季度医院药物使用情况，主要包括抗菌药物使用率、抗菌药物使用强度和基药占比等多个有明确定义的行业标准化数据，制作了医院2022年第四季度药讯，内容涉及30多个门诊和20多个病房，包含10多种专业指标，客观反应了全院的用药情况。这些数据客观反映了医院用药情况的特点和问题，为医院管理团队提供了重要的决策依据。

4.2  结果系统化

为满足国家电子病历评级的系统性要求，我院采用’SOS’方法，与各临床科室紧密合作，完成了2022年度电子病历数据质量评估工作。此次评估涵盖了9个核心模块和39个分层维度的医院数据，充分考虑了不同维度之间的数据关联关系，综合评分达到了国家5级标准，为医院电子病历数据质量的提升带来强有力支持，确保了数据的一致性、准确性，符合国家标准要求。

4.3  结果安全化

为逐步完善我院数据统计工作的运行流程和安全规范，采用’SOS’方法，具体包括明确各方在数据统计工作中的职责分工、制定详细的操作指南，以及改进审批环节。通过这些措施，使得医院对于数据统计工作的管理变得更加科学、规范和有效。此举不仅为医院统计部门提供了明确的依据和指导，也体现了数据统计工作的安全化，进一步保障了医院信息的安全性和机密性，有助于更好地满足医院管理和患者隐私的要求。

5 反馈

在运用SOS方法的过程中，也不可避免地发现了一些问题：例如，随着业务数据的急速增长，潜在的错误数据风险逐渐凸显；同时政策因素的变化也开始影响了原先指标的有效性。为了不断完善’SOS’方法，制定了进一步的改进计划：首先，通过截断数据流、规范数据生成渠道等方式来应对错误数据问题，以确保数据的准确性和可信度；其次，积极学习并适应政策规范的变化，灵活调整指标体系，重新为创新环境提供有力的指导。这些措施将有助于提高科室的管理能力，最终促进医院的高质量发展。

6 结论

为了更全面地解决数据统计中的挑战，本文提出一种基于“一动力三循环”管理理论的’SOS’方法。这一方法通过强调动力引导、不断循环的问题发现与解决，以及与政策规范的持续学习，旨在构建一个更加健康、稳定的数据统计管理环境。通过引入这一方法，医疗机构更加高效地应对数据统计中的问题，提高管理水平，为高质量发展提供有力支持。这一方法不仅是对过去工作的总结，更是对未来数据管理的指导，有望在医疗机构的发展中发挥关键作用。

参考文献

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作者简介：竺智荣（1993.10-），男，汉族，福建福州人，中级软件设计师，硕士研究生，单位：福建省儿童医院，研究方向：卫生信息管理，医学图像处理，医学人工智能。