大数据解决医院病床不够的需求，提高病床使用效率

医院病床似乎永远供不应求，很多患者反映，等床位可能等到花都谢了。

　　在各大医院都在为这一问题焦头烂额之际，美国一家医疗系统竟然在入院人数增长近27%的情况下，大大降低了床位等待时间。

　　这家医疗系统就是位于美国弗洛里达州的Health First，共经营着四家医院。三年前的Health First也是一团糟，各种质量评分都低于平均值，还面临着财政紧张等问题。经过一番考量之后，他们决定集中精力提高操作效率。首先就是引入精益管理方法，提高对信息系统和数据的利用。

　　Health First聘请了一位精益管理方面的专家，发现患者流动过程是最需要改善的领域。为此他们设计了一款患者流通工具(patient flow tool)--“中央患者流动”(Central Patient Logistics，CPL)中心。

　　中央患者流动中心内的员工都非医务人员，但是必要时会有护士监督，这些人员就负责管理病床分配。CPL的员工可以“鸟瞰”整个医院的系统和资源，包括可用病床、新转院或入院患者，以及对患者流动有影响的个人或团队。

　　在CPL的每个工作台，显示器都会实时显示该医疗系统的床位占用情况，并以颜色形式(精益管理的一个典型方式)来展示床位的三种状态：占用、待清洁和可入住。CPL的墙上还有监视器，实时显示整体床位使用、患者转移情况。行政人员可以不时检查这些数据，以便发现问题及时进行人员调动。例如，如果发现某一时间段患者转移出现拖延，则证明需要更多的转移人员。

　　另外，Health First还使用了TaleTracking软件，并与CPL和医院现有信息系统及电子病历相结合。从一位患者进入急诊开始，TaleTracking就会全程追踪患者。患者入院，TaleTracking就会通知CPL接下来需要一个床位，同时还会提供这位患者的具体情况以便CPL的员工查询床位。患者在急诊中心做完所有检查后，护士会按下“Ready to Move”键，CPL接到信息后为患者分配病床。不仅如此，TaleTracking软件中还对病床情况和患者情况都有记录，CPL在分配病床时可以根据患者情况(如年龄、性别等)、病床分布(病房人数、位置等)和科室等数据为患者选出最匹配的病床。

　　如果是直接住院，患者可以在住院前先联系CPL，让他们提前准备。另外，CPL管理着Health First的四家医院，当其中一家医院床位快满时，CPL会把新入院的患者转移到其他医院以确保四家医院工作平衡。这样也提高了Health First各医院病床和员工的效率。

　　三年之后，Health First收获颇丰。从2012年到2014年，总住院病床并无增加的情况下，Health First的总入院人数上涨了26.92%，患者平均住院时间降低了18.75。另外，病床清理时间减少了12.01%；从患者准备住院到医院准备好床位只需不到9分钟，比之前降低了70%；从患者准备住院到患者入住病房只需32分钟，时间降低了近37%。

　　总结Health First的成功经验，很关键的一点就是将所有资源整合在一起，统筹分配，这一点也是得益于今年来大数据在医疗中的应用。以前像这种安排床位的问题都是手动进行，医院各级人员对自己医院的整体床位情况都没有一个全面、及时的了解。有了中央患者流动中心这样一个部门，工作人员只需要一个监视器就可以对整个医院，甚至是该医疗系统下的多个医院病床使用情况一目了然。

　　今年的医学创新峰会上，医疗行业的大数据应用被克利夫兰诊所评为十大医学创新之一。在大数据无处不在的今天，也许除了增加床位，各医院也不妨考虑建立数据平台提高床位使用效率。