齐鲁晚报·齐鲁壹点 徐宁 耿辉 张振良 樊福杰 杨士永 赵红岩 宋学栋
近日，山东卫健研究微信公众号刊发滨州医学院附属医院典型案例《数据驱动 质控前移 滨州医学院附属医院构建精细化质量管理新模式》。全文如下：
实施背景
本案例以“数据驱动、智能预警、闭环管理、质控前移”为核心理念，通过系统性、一体化的改革，成功将等级评审标准转化为日常管理的“内生动能”，实现了从传统经验管理向现代数据治理的战略转型，建立了一套基于数据驱动的质量管理新体系。案例取得的突出亮点集中体现在四个维度。
在管理效率上，实现了革命性突破
通过构建全覆盖、标准化的数据基座，将以往需要耗时6个月以上的评审数据人工准备与核对周期，缩短至2周，工作效率提升91.67%。897项评审指标中有659项实现自动采集，数据自动化采集率提升至73.47%。将临床与管理骨干从繁琐的表单填报中解放出来，使其能更专注于医疗服务本身。
在医疗质量上，取得了标志性成果
通过构建的35个医疗质量预警模型与实时监测体系，实现对质量安全风险的实时洞察与精准干预。关键医疗质量指标得到根本性改善：非计划重返手术室再手术率由0.1%下降至0.05%；静脉血栓栓塞症（VTE）风险评估率从80.87%提升至99.88%（见图1）；医院感染发生率、手术部位感染率等核心质控指标显著改善。
在患者安全上，构建了全方位保障
通过医疗行为的实时风险预警和动态追踪，预防性干预成功率显著提高。项目实施以来，患者手术后肺栓塞发生率从0.299‰降至0.052‰（见图2），临床用药所致的有害效应（不良事件）发生率从23.517%降至12.465%。
在综合效益上，收获了多重价值
该项目不仅产生了直接的经济效益，每年节约人力、耗材等显性成本超300万元，带来了的社会效益用经济指标是无法衡量，如管理决策科学化水平大幅提升、医院精益管理文化深入人心。医院荣获2022年度山东国家智能社会治理实验特色基地（卫生健康）高质量建设二等奖、山东省智慧管理优秀案例二等奖、“数据要素×”大赛山东分赛医疗健康赛道优秀奖等多项荣誉，形成了可复制推广的“滨医附院方案”。
案例实施
筑牢“一体化数据基座”，打通质量管理“信息大动脉”
1.全域数据融合：针对医院HIS、EMR、LIS、PACS等27套异构系统并存的数据孤岛问题，项目创新开发统一数据适配层，攻克多源异构数据实时整合的技术难题（见图3）。平台建立临床术语标准化映射库，统一诊断、手术、药品、检查等基础数据标准，实现语义级的数据互通。目前，平台已集成4.3TB的全量医疗数据，每日处理数据80万条以上，实现患者就医全流程数据的无缝流转与统一存储。
2.标准化指标治理：建立涵盖897项评审与质控指标的“指标元数据管理库”，创新性地采用“指标—数据—质量”三位一体治理模式。每个指标都明确定义业务口径、技术口径、数据来源、采集频率、责任科室和质量标准。开发指标版本管理功能，可快速适应国家评审政策更新（见图4）。确保全院对指标理解的一致性和数据计算的准确性，指标标准化率达到100%。
3.智能化质量管控：创新研发数据质量监控规则引擎，内置540余条质控规则，涵盖完整性、准确性、及时性、逻辑一致性等多个维度。系统采用分布式计算架构，每日自动执行超过50次数据质量检查，对异常数据自动触发预警和修复流程，为高质量数据分析奠定坚实基础。建立数据质量评价体系，定期生成数据质量报告，推动各科室持续改进数据质量。
打造“双轮智能驱动”，实现从“事后追溯”到“事前预警”的范式革命
1.驱动一：动态监测与可视化呈现。
构建面向院领导、职能部门与临床科室的多层级动态可视化决策支持平台。支持个性化看板配置，将医疗质量、效率、安全等核心指标，通过可交互的图表、仪表盘进行“一屏统览”。系统支持按月度、季度、年度及任意时间区间进行多维度趋势分析和对比，提供同比、环比、对标分析等功能。
2.驱动二：智能预警与穿透式溯源。
预警模型构建：基于历史数据和临床指南，构建35个医疗质量预警模型，覆盖VTE、医院感染、手术并发症、合理用药、危急值管理等关键风险领域。系统设置232个预警阈值，并采用动态阈值调整机制，能够根据历史数据自动优化预警灵敏度。一旦数据触达阈值，即刻通过“红黄绿灯”机制进行实时告警。
根因快速定位：创新性地建立“指标→汇总数据→原始数据→具体医疗行为”四级穿透式溯源机制。通过数据血缘分析技术，建立完整的数据溯源图谱，使医疗质量管理部门可在30秒内逆向穿透查询至原始病历、检验报告或手术记录，将问题根因定位时间从传统的3天缩短至1分钟，实现精准干预。系统还提供关联分析功能，可自动识别多指标之间的关联关系，为复杂问题分析提供支持。
聚焦“三大核心领域”，推动数据价值深度释放
1.在医疗安全领域，构建“主动防控”屏障。将数据能力应用于患者安全防线，实现从“事后分析”到“事前预警”转变。例如，通过实时监控VTE评估率与预防措施执行情况，建立VTE防治全流程管理体系。系统自动识别高危患者，推送评估提醒，监控预防措施执行，实现对高危患者全覆盖管理。同时，建立跌倒、压疮等专项风险管理模块，通过数据分析识别风险因素，制定针对性预防措施，极大地降低了相关风险。
2.在临床诊疗领域，赋能“精准化”质量改进。各临床科室基于实时数据看板，开展病种质量管理、临床路径优化和诊疗行为分析。系统支持按科室、病种、医师等多维度数据钻取，通过对比不同医疗组在同类病种上的药占比、耗材占比、平均住院日等指标，促进最佳实践的共享与推广。
3.在医院管理领域，驱动“科学化”战略决策。为医院管理层提供综合决策支持，建立一套完整的医院运营监测指标体系。通过数据驾驶舱的形式，直观展示医疗质量、运营效率、患者满意度等关键指标变化趋势，支持多维度下钻分析。在学科建设方面，系统提供学科发展评估模型，从医疗服务能力、人才培养、科研创新等多维度评估学科发展水平，为学科资源配置提供数据支持。
健全“闭环管理机制”，保障质量改进的持续性与有效性
医院创新构建并全面落实“监测—预警—溯源—整改—评估”的智能化闭环管理机制，通过信息化手段将PDCA循环理念深度融入日常质量管理全流程。建立标准化工作流程机制，依托智慧管理平台，实现质量问题从自动识别、任务分发、过程跟踪到效果验证的全过程信息化管理。系统内置智能规则引擎，可自动触发预警信息并生成整改任务单，根据预设规则精准分派至相关责任科室与具体责任人，确保职责明确、响应迅速。
在任务执行环节，系统提供可视化进度看板和协同工作平台，支持多部门在线协作、资料共享与实时沟通，显著提升跨科室协同效率。整改措施执行后，系统自动启动多维度效果评估，通过数据比对分析验证改进成效，并生成详细的评估报告。整个流程实现电子化留痕，建立完整质量改进档案，确保每个环节可追溯、可核查、可问责。为强化制度保障，医院将闭环管理执行情况纳入科室绩效考核体系，明确时间节点与质量要求，建立激励约束机制。同时，构建质量管理知识库系统，自动归集典型问题解决方案和优秀实践案例，通过智能推送实现经验共享。
实施成效
医疗质量与安全壁垒得到系统性加固
基于数据的实时监测与闭环管理，关键医疗质量与安全指标实现质的飞跃。非计划重返手术室再手术率由1.5%下降至0.06%；静脉血栓风险评估率由75.66%提升至99.88%；医院感染发生率由0.96%降至0.46%（见图5）；手术部位感染率从0.4%降至0.32%；抗菌药物使用强度从34.73DDDs降至32.22DDDs（见图6）。这些指标的改善，直接转化为患者安全水平的提升和医疗风险的降低。
医院管理效能与运营效益获得显著性提升
管理效率倍增：数据自动化采集与处理，数据准备效率提升91.67%，数据自动化每年为全院节约的人力成本，相当于15名全职员工的年度薪酬。
决策模式升级：管理决策从“经验驱动”转向“数据驱动”，决策的科学性和精准度大幅提高。医院建立基于数据的院长月度运营分析会制度，通过数据查找问题、评估改进效果，形成“用数据说话、用数据决策、用数据管理”的管理文化。
经济效益显著：因数据自动化采集减少大量的人力和办公用品消耗，据测算，每年直接降低运营成本超300万元。通过优化流程、减少并发症，间接降低了医疗成本，提升了资源利用效率。
临床诊疗行为实现规范化、同质化改进
通过数据的实时反馈和对比分析，临床诊疗行为持续优化。各医疗组之间诊疗差异逐步缩小，医疗质量同质化水平显著提升。大数据分析为诊疗方案优化提供了循证决策依据。例如，通过分析发现某手术方式的并发症发生率显著偏高，从而指导临床对该术式进行针对性优化。
经验总结
医院通过数据驱动质量管理实践，探索出一条符合公立医院高质量发展要求的创新路径，形成了以下核心经验。
强化顶层设计，建立高效推进机制
医院将数据治理纳入发展战略体系，建立党委书记和院长双组长负责制，实施“三个纳入”工作机制：将数据质量管理纳入医院“十四五”规划重点任务，纳入年度重点工作考核，纳入领导班子议事日程。通过每月召开项目推进会，建立跨部门协调机制，确保项目高效推进。实践证明，只有坚持“一把手”工程定位，才能有效破除部门壁垒，实现从传统管理向数据驱动的根本转变。
夯实数据根基，构建标准治理体系
创新建立“采集—治理—应用—优化”全流程数据质量管理模式。在数据采集阶段，统一27套系统接口标准；在数据治理阶段，组建专业团队开展质量监测；在数据应用阶段，建立数据质量反馈机制；在数据优化阶段，定期开展数据资产评估。通过构建897项指标元数据管理库，实施540条质控规则，为精细化质量管理提供可靠的数据支撑。
聚焦业务价值，推动临床应用落地
坚持“以用为本、问题导向”原则，将技术创新与业务需求深度融合。针对VTE防治难题，构建“评估预警—流程优化—责任落实”的全链条解决方案；围绕临床路径管理，建立“科室—病种—医师”多维分析体系；基于运营数据，优化资源配置和绩效考核。通过解决临床和管理中的实际问题，使数据应用真正赋能一线，赢得医务人员广泛认可。
创新体制机制，保障可持续发展
建立“四位一体”保障体系：在组织层面，设立医疗质量数据管理中心；在管理层面，将数据应用纳入绩效考核；在人才层面，开展全员数据素养培训；在技术层面，深化产学研合作。这些机制共同构建了项目可持续发展的良性生态，确保数据驱动管理模式能够持续改进、不断优化。