项目目标及内容Word文件下载.docx
《项目目标及内容Word文件下载.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《项目目标及内容Word文件下载.docx（36页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。
3.报表的时效性需要提高
由于许多报表的数据来源于不同部门和不同的系统，在收集来数据后还需要进行手工的整理和计算，往往过了1-2个月，才能到达领导手中。
有的部门只能看到季报，对了解业务状况和决策产生很大影响。
4.报表的准确性需要提高
许多部门的报表数据来源于各部门，统计口径不一致，手工处理较多，由于处理人员的技能不同或疏漏，很可能造成数据错误。
发现错误后，再返工修改，又带来时效性问题。
5.灵活方便地分析功能
分管领导、卫生部、统计局和各部门等要求提供的数据往往不一样的，而且时间要求高，需要时就去提取。
并且，需要分析的指标也是动态变化的，希望能提供灵活地分析手段。
6.数据共享
目前有部分数据仍然分散在各个部门，数据就像在一个个孤岛中，部门间获取对方信息也很麻烦，甚至无法获取。
希望数据仓库建成，可方便获取分析所需的基础数据。
7.数据质量
目前数据质量还达不到要求。
质量问题主要是分部门本身录入的问题如人为理解不同、误操作，受各因素影响等原因造成的。
基础数据的正确性、真实性直接影响到分析结果的可信度。
2.1.3部门重点需求
部门
业务要点
分析重点
项目阶段
院领导
目前最迫切的是完善‘医疗服务’
财务运营分析
门诊业务分析
住院业务分析
病人病种费用分析
药品库存进出量分析（含血库）
科室设备使用情况分析
设备报废情况分析
耗材使用情况分析（含高值耗材）
人力成本分析
人力效率分析
财务处
特需住院难区分
资产负债分析
收入支出分析
医疗机构基本数字及财务分析
（门诊、住院、药品、设备、
耗材、人力相关财务数据）
科研经费分析
教学经费分析
财务核算分析
医务处
节假日无法标识
门诊量分析
住院工作量分析
门诊住院效率分析
手术情况分析
病房床位分析
辅助检查工作量统计
控感办
数据均需手工输入，跨系统无法综合性分析
院感情况分析
感染费用分析
手术感染情况分析
耐药性情况分析
器械不良事件监控
药剂科
所需数据系统中都有，难以应对临时性统计需求
药品库存财务分析
药品价格变动分析
药品库存业务分析
药品使用模式分析
用药量变化因素分析
设备处
数据是动态变化，时点数据统计较为困难
设备库存分析
设备使用状况分析
设备预算管理分析
设备采购流程分析
设备报废管理分析
高值耗材分析
设备维修情况分析
设备经济效益分析
供应科
耗材成本分摊规则较难定位
耗材财务分析
耗材管理情况分析
耗材使用排名分析
基数调研分析
供应商付款情况分析
固定资产使用情况分析
放射科
与临床数据的关联不够
设备费用分析
设备使用量分析
工作效率分析
护理部
基础数据无系统支持，靠手工记录
护理人员配置分析
护理人员工作量分析
护理人员工作质量考核
物品消耗管理
薪酬奖金管理
教学科研管理
病人相关管理
人事处
所有报表均为手工制作
人员构成分析
岗位设置分析
绩效考核分析
职称评价体系分析
运营处
单病种费用分析
住院业务质量分析
全成本核算分析
改革办
原始数据质量存在问题
病房收入分析
门诊收入分析
消耗相关分析
手术费用分析
住院日费用趋势分析
2.1.4数据来源分析
根据对项目业务需求范围的建议，结合医院现有数据情况，一期系统本身已经对部分系统进行了数据抽取和清洗，但由于医院业务在不断改进，部分业务系统进行了重新建设，部分业务系统进行了改造，因此本期涉及的源系统将涵盖一期源系统，同时也将增加部分系统，初步统计将设计如下系统：
✧门急诊HIS
✧住院HIS
✧HRP
✧电子病历（部分）
✧病案首页
✧人事系统
✧药物不良反应记录
✧电子病历
✧检验信息系统
✧捷达图文报告系统
✧手术排程系统
✧手术麻醉信息系统
✧病理信息系统
✧PACS/RIS
✧内窥镜/超声/心电
✧血库
✧预约中心
2.2业务需求
2.2.1总体业务架构
系统架构组成如图所示，按照目前数据基础状况及业务需求的紧迫性要求分阶段实现。
2.2.2实现方式
根据业务需求中提出的操作、展示等要求，目标系统需要通过以下几种方式加以实现：
1、多维分析
2、固定报表
3、KPI展现
4、仪表盘
5、移动端
OLAP是On-LineAnalyticalProcess（在线分析处理）一种即时分析工具。
利用OLAP分析，分析人员、管理人员能够针对同一个主题，根据已经设计好的「分析维度」与「分析内容」做任意组合的交叉分析，选取需要的「分析维度」与「分析内容」产生特定的分析，从多个角度对数据进行分析，从而快速、交互地得出经营管理所需的分析结论。
它的技术核心是“维”的概念，因此，OLAP也被称为多维数据分析。
OLAP分析模块是医院BI系统的主要数据展现和分析手段，用户通过浏览器，快速访问各种可能的信息视图，很容易地由不同的分析指标测量值，做非常快速与互动的摘要整理分析，洞察数据深处蕴涵的规律，掌握隐于其中的规律。
OLAP多维分析包括分析维度和分析指标两个重要要素。
对各项分析主题进行分析时，要针对某些分析的角度或视点去进行观察，这些分析的角度或是视点，即分析维度需要在二期实现中多方位实现，项目需要的维度如下：
✧员工维度：
如年龄层、性别、职称、学历等…
✧时间维度：
如年、季、月、日、时段等…
✧组织维度：
如总院、学科、部门、科室、病房...等
✧药品维度：
如药品大类、单种药品等…
项目本期大部分的多维分析主题都共享这些分析维度，在系统上线稳定运转一段时间后，可以根据业务需要进行调整。
2.2.3功能性需求
根据医院数据仓库的总体需求，结合数据仓库分析技术能力，可以将重心医院数据仓库的实现分为关键业务指标展示和多维分析两种方式。
关键业务指标展示采用图表结合的方式，主要面向管理层和决策支持人员，对业务关注的关键业务指标进行综合分析，包括文字方式、占比分析、预警分析、历史趋势分析等。
多维分析主要面向决策和运行管理人员，采用面向业务主题的方式组织，方便业务人员根据实际业务要求灵活的组织分析指标、分析维度，能够动态生成分析图表，并可以对图表的样式进行调整。
除了展示关键业务指标和多维分析以外，系统还提供全面的系统管理接口，包括，用户管理、权限管理、用户日志管理以及系统帮助等。
Ø
KPI展示实现
关键业务指标分析主要为管理层提供当前业务运行情况的总体分析和概览，对关键业务指标的当前数据进行展示，并计算累计量，与计划量进行比较、与上期量进行比较。
如下图所示，可以直接选择关注的关键业务指标查看具体的数据及比较分析情况，采用图形和表格方式进行展示。
多维分析实现
业务主题多维分析主要面向业务人员的数据分析要求而提供的一种数据分析工具，业务人员可灵活地选择和显示数据，支持数据的下钻、上钻等操作和动态变更表、图、曲线的显示形式。
其中，业务主题是指面向业务的一组业务指标的集合，比如人员构成分析就是从编制、职级、工作性质、部门等不同维度，对医院的人员构成，如在职员工数、平均年龄以及离职率进行多维分析；
多维分析是指按照预先设定的分析角度，对指标进行分析，比如机构、时间、职称、学历、年龄段等。
所谓数据上钻、下钻，是指可以在不同的层次上对数据进行查看分析，比如可以查看某个科室、在某个岗位上人员的学历构成是怎样的。
权限管理
角色管理模块是门户系统的核心模块，通过为角色分配权限和维度限制了扮演这个角色的用户所能够涉及的系统内容和用户动作的应用范围，如图.角色权限管理示例。
它有以下的几个功能：
角色信息管理、角色权限管理、新增角色和删除角色。
图角色权限管理示例
✧角色信息管理
角色的信息管理包括，对于角色层级的管理以及对于角色的基本信息的管理，如名称、描述、上级管理单位以及是否为管理员，如下图：
✧角色权限管理
角色的权限管理涉及到2个主要的方面：
模块权限管理、维度授权管理。
模块授权管理对于用户能够访问的系统内容进行限制，既当用户登陆后能访问的模块功能。
维度的限制控制了用户可以访问的内容的宽度，比如地域、机构等等。
为角色分配权限的过程如下图示例：
图用户维度管理
✧新增角色
新增角色的过程包括，为角色设定基本信息，为角色分配相关权限，以及为角色分配维度，在新增一个角色时数据库会将角色的基本信息、权限以及维度记录在不同的表中，如下图示例：
图新增角色
✧删除角色
删除角色时，如果数据库中存在使用这个角色的用户，那么系统将不允许删除操作，需要将相关用户的角色重置为其他的角色，之后，数据库才会先将这个角色的权限以及维度从相关表中删除，之后才从角色表中删除这个角色。
2.2.4非功能性需求
用户界面需求
方便操作，提供友好界面，特别是在移动端，要能够及时便利地操作。
产品质量需求
主要质量属性
详细要求
正确性
系统能保证业务数据处理正确，并保持与其他系统的数据一致
可靠性
✧系统保证在运行期间安全可靠。
✧对重要数据具有备份和恢复机制。
✧对系统异常情况处理具有容错功能。
✧具有全套的异常情况应急处理方案和措施。
性能，效率
在满足系统运行的软、硬件以及网络性能要求的前提下：
✧KPI展示部分：
查询命令提交后结果返回平均不超过20秒钟。
✧统计分析部分：
不超过120秒。
易用性
操作界面优化，业务处理逻辑合理
安全性
✧确保本系统不被非法入侵;
✧确保系统内信息通过网络传输时不会被窃取和修改;
✧确保系统使用者的身份不被盗用，只有认证用户才能登录本系统;
✧由权限机制保证的访问控制能保证不同级用户对不同资源的使用;
✧确保系统敏感数据的安全。
可扩展性
✧数据库的设计应考虑可扩充性，以适应今后业务发展的需要。
✧系统设计中对数据采集的设计应考虑对新增数据源的支持。
兼容性
✧基于JAVA平台和J2EE体系结构，但可以运行在各种操作系统。
✧能适应多种机型。
系统封装性
✧本系统自成体系。
✧对外提供与其他系统联网的接口。
✧尽量减少对其他业务系统的依赖。
可维护性
✧在程序的开发过程中，应遵循结构化的程序设计原则，设立运行日志，加强系统的可维护性
系统安全设计需求
本期系统设计必须符合行内计算机安全管理规范。
保证以下安全点：
主机系统安全：
确保本系统不被非法入侵；
网络安全：
确保系统内信息通过网络传输时不会被窃取和修改；
用户身份合法性：
确保系统使用者的身份不被盗用，只有认证用户才能登录本系统；
用户权限控制：
由权限机制保证的访问控制能保证不同级用户对不同资源的使用；
关键数据安全：
确保系统敏感数据的安全。
第3章项目目标及内容
3.1项目目标
在完成了大量基础业务应用系统的建设后，金华市中心医院的业务发展战略已从建设省内高水平的市级医院，发展至以项目建设带动学科发展和人才培养、以学科建设促进医院发展；
提高医院管理效率和效益，增强医院竞争实力；
注重规划与建设，坚持可持续发展；
创新医疗模式，整合区域社区医疗，实现共同发展；
最终打造浙中一流医院，因此金华市中心医院的信息化建设也面临着转型和升级，才能更好地为医院战略提供支持。
因此，根据我医院运营管理、绩效考核与业务流程优化的需求，提出了如下项目建设目标。
3.1.1总体建设目标
在医院已有应用软件基础之上，建立面向医院管理的数据分析和决策支持平台则成为金华市中心医院数字化医院建设中不可缺少、也是亟待加强的一环，其主要目的是以计划、组织、监测、控制、评价、预测和决策等各类管理活动中对信息的需求为出发点，通过对医院的门诊、住院流程以及物流、财务方面的运营数据等进行综合分析，通过商业智能的技术手段从高速增长数据中获取有价值的信息，对其进行归纳、梳理和设计，开发建立一个能满足医院各级管理者和决策者对医院经营、运作的监控和决策分析需求的综合商业智能（BusinessIntelligence,BI）解决方案，为医院运营管理、绩效考核与业务流程优化提供数据分析和决策支持，并最终提升医院自身的管理，提升医院对政府与相关机构监管的合规性，加强医院以病人为中心的服务理念，促进医院各类病人的满意度和管理信息的再利用。
项目应用范围：
根据医院运营管理、绩效考核与业务流程优化的需求，本项目将逐步扩大其数据收集和决策支持所设计业务及职能部门的范围，包括：
门诊、住院、医技、检查、检验、药品、护理、质控、教学、科研、统计、物资、财务、后勤、病患等部门，并为其提供各类动态运营监控、财务分析、绩效考核、医院信息报表、决策趋势分析等决策支持情报。
总体功能要求：
该项目应用先进的数据仓库、商业智能、数据分析与挖掘等信息技术，并应用成熟的项目设计及实施的方法论，将现有HIS、LIS、PACS、资产管理系统等多种业务和管理系统的数据进行数据的清洗转换加载（Extract，Transform，Load，ETL）、建立医院综合数据仓库（DataWarehouse，DW）、并应用联机业务处理（On-LineTransactionProcessing，OLAP）技术提供多维数据立方体（Multi-DimensionalCube）分析，以及采用大规模数据分析、数理统计及数据挖掘等技术，以生动友好的界面形式展现数据分布特征，发现数据中的显性或隐性的规律和知识，实现医院对业务和管理状态的监督、追踪、评价、预测，为数字化医院的科学管理和科学决策提供有价值的信息资源；
软件产品要求基于Web方式，不需要第三方授权，并支持HL7/HL7CDA、ICD-10等相关医学信息标准规范，能够提供数据查询、统计、汇总及分析等功能，并建立各种分析和决策数学模型，开展跟踪预测，为医院管理和决策提供可信度高的数据依据和数据分析结果。
此外，作为该项目的解决方案提供商，我们将提供包括项目管理、风险控制、设计、开发、实施、维护等服务，以及相适应的基础平台软件于一体化的综合解决方案，并能够适应医院现有环境和技术框架，提供二次定制化开发接口及知识技能转移等服务，最终帮助医院打造能够提高医院运营效率，改善治疗效果和病人的满意度的医院管理商业智能综合解决方案。
通过前期需求调研和项目规划，本项目将包含以下四大建设内容：
（一）建立涵盖医院主要应用系统的数据抽取清洗整合方案，定义数据抽取及整合规则，通过定义完整、统一的数据标准，建立和完善标准的统计指标和统计口径，促进医院标准数据集建设，通过数据建模、数据治理、数据清洗等手段持续提高数据质量为综合数据仓库提供保障。
（二）建立医院综合数据仓库：
通过数据抽取清洗整层，收集包括医院运营管理和病人信息等方面的基础数据，并根据运营监控、绩效考核、流程优化的决策支持分析需求，建立相应的企业级数据仓库。
（三）建立个性化可视化的商业智能展现层：
根据各类决策支持分析需求，建立包含固定报表、多维分析、管理仪表盘和专题分析的多种商业智能展现。
（四）建立面向运营监控、绩效考核、流程优化的综合商业智能分析目标体系：
其中，运营监控将包含质量、效率、成本、收入等八大主题的数据分析中心：
帮助医院提高效率、质量，优化运营，精细化管理、降低成本，对医院运营进行监测，帮助医院最大限度地降低风险。
包括数据与指标集标准化定义、流程改进、变革管理，最终改进商业智能的质量与效果。
此外，本项目还将通过对项目整体架构扩展性的把控，做到不仅仅是让用户看到信息，事后分析，还可以集成其它的统计软件，如SPSS，为未来实现基于预测分析和仿真的医院运营优化决策提供数据基础。
预期效果：
本项目希望通过以上四大目标的建设，实现以下金华市中心医院管理模式的三大转变：
（一）实现医院管理从洞察力到执行力的转变，即通过商业发现一个问题，系统自动通知到某个负责人，有人进行修正，最终解决问题，实现完整的闭环管理，
（二）实现医院管理的持续加强和微观管理，即通过对应用系统中的数据积累进行商业智能化，实现以下管理模式的转变：
1）从经验管理到数据支持下的流程管理；
2）从记录交易数据到形成控制、分析、管理的决策支持
3）从业务数据分散不一致到集中和治理
4）从粗放手工化的管理手段到精细化、微观化、自动化的管理手段
（三）帮助医院信息部门初步实现从信息系统提供者到决策支持辅助者的转变，称为医院经营决策产生的出发点和效果反馈点。
3.1.2原则
为满足金华市中心医院对数据分析和经营决策的需求，并构建一个一个可靠、标准、开放、可扩展的商业智能系统平台，即满足近期医院强化管理和业务规模，也着眼于未来医院战略发展，同时为医院打造性价比最优的面向医院管理的数据分析和决策支持平台，本项目将遵循以下的项目建设原则：
（一）整体规划：
任何一个信息系统的建设都不可能是一蹴而就，商业智能系统不同于以往面向业务流程的应用系统，这样一个面向分析的的系统，涉及到医院从上至下方方面面的用户，涉及到流程的梳理、数据的治理、整合、平台的搭建、软硬件的规划等等，更需要做一个整体的规划，，才能为后续的建设指明道路和打下基础。
（二）分步实施：
面向管理的决策支持系统的建设是一个长期的过程，是随着医院信息化广度、深度的发展以及需求的扩展，逐步建设的，需要分成多个阶段来完成。
因此我们要在总体规划的指导下，将整个过程科学地划分成多个实施阶段，设立每个阶段不同的里程碑，逐步完成医院商业智能的全面建设。
（三）前瞻性：
医院商业智能建设计划将是一个分阶段分重点持续完善的过程，因此在进行软硬件规划以及系统建设时应具有一定的前瞻性，要考虑到三四年后技术的发展水平和成熟程度。
（四）先进性和超前性：
紧跟国内、外先进的相关软件技术、信息技术，并结合医院的实际情况，制定科学适用的技术方案，确保系统在较长时期内能够满足医院数据分析、挖掘的需要，最大限度地保证医院的投资回报率，避免造成不必要的浪费。
（五）实用性：
BI系统的建设应以计划、组织、监测、控制、评价、预测和决策等各类管理活动中对信息的需求为出发点，依托医院在各项业务活动中产生的数据，对其进行梳理、归纳和整合，开发建立一个能真正满足医院决策者和各级管理者对医院运营全面监控和分析的数据分析和决策支持系统。
（六）可扩展性和开放性：
BI建设将一步步扩展数据分析的范围和深度，包括面向、整合更多来源的数据，包括和其它第三方系统集成，比如企业门户，包括跨平台的应用等等，且扩展将不影响原先的建设。
系统在数据通信协议、数据标准、数据仓库系统、数据挖掘模型导入、界面开发、接口设计等方面应采用开放性设计。
（七）标准化和规范化：
BI系统的数据模型符合行业信息模型，并根据医院的实际情况和国内外产品的优点进行必要的扩充，满足医院的需要，同时提供标准化的对外接口。
（八）安全性和保密性：
BI系统的建设面对医院各种数据，医院信息系统数据的安全性和保密性必须严格遵循相关信息安全标准，切实保证在系统建设的各个环节均能最大限度保障信息安全。
系统的设计也将重视信息的安全性和用户的权限控制。
3.1.3重点目标
面向医院管理的数据分析和决策支持平台项目，其在规划、设计、实施过程中既面临像其它行业建立商业智能系统一样的项目重点与难点，也具有通过BI强化医院管理时所面临的独特挑战，具体包括：
（一）医院管理性需求的收集与归纳：
在面向管理的商业智能解决方案建设过程中，很多时候业务部门不知道自己需要什么数据，提不出自己的分析目标，大都还停留在传统的医院管理模式中，关注门诊量、住院量、手术量等表面数据，使得项目实施后与其理想化的预期存在较大差距，需要引导业务部门对需求进行思考，提出准确的数据及BI需求。
（二）数据质量问题：
医院的基础应用系统（如HIS/LIS/PACS等）是为了满足医院日常业务运转的需要而设计的，因此，往往会忽略从运营管理的角度对业务数据的真实与完整性提出一定的要求，也会忽略了很多面向管理决策支持时必需的原始数据；
特别是针对金华市中心医院目前已有的基础应用较多的现状，这些基础应用未必能够提供足够细化力度、满足各类维度模型的原始数据，因此如何通过数据治理（DataGovernance）将医院运维管控的管理模型和绩效指标体系（KPIs）与数据模型和数据质量问题的交叉分析，确立基础应用数据的抽取规则与质量控制指标，建立涵盖主要应用系统的数据抽取及整合规则，通过定义完整、统一的数据标准，建立和完善标准的统计指标和统计口径，为未来丰富和完善医院运行基础应用提供需求和规划就成为本项目的重点和难点。
（三）如何通过项目规划和业务场景选择，确立分阶段分重点的系统建设目标：
通过建立医院商业智能解决方案可以实现从基础应用中抽取和整合面向医院经营决策分析的数据，并通过数据仓库和多维分析等手段实现对这些数据的二次利用，为改善医院的管理提供帮助，但面对医
升级会员 