医院运营管理典型应用数据资源建设指南

编者名单（按姓名笔画排序） 主审：王才有主编：刘海一 副主编：邵尉、段成卉、侯常敏、曹磊、衡反修审稿专家：赵艳、徐向东、薛万国 编委成员： 王森、朱晨、任莉、刘永伟、刘强、李友章、张红霞、陆慧菁、张穗、陈越、周麒、赵昕昱、郝祎、董红福、董军鹤、程煜华、靳春杰、翟文丽 感谢以下专家为本指南提出宝贵意见： 王力华、王安莉、王雄彬、石锐、田宗梅、朱卫国、刘敏超、李达、李郁鸿、吴邦华、辛涛、沈明辉、沈韬、周敏、赵强、陶博、寇建秋、傅昊阳 前言 数据驱动的医院运营管理已成为广泛共识，信息化是实现这一管理方法的基础，有效的数据资源建设是其中的关键任务。但与临床信息化相比，医院运营管理领域在数据标准化方面仍存在一定不足，这给数据资源的建设和应用带来了挑战。中国医院协会信息专业委员会（CHIMA）组织专家编写了《医院运营管理典型应用数据资源建设指南》，旨在为医院运营管理数据资源规划及系统化建设提供指导。 鉴于医院运营管理的业务范围广，数据应用多样，且多数应用尚缺乏统一标准，《医院运营管理典型应用数据资源建设指南》（2025版）着重关注整体数据架构和运营管理数据资源建设的一般方法，并以具有明确政策规范指引、相对成熟、并在运营管理中具有基础性支撑作用的“三级公立医院绩效监测与分析”“三级医院评审日常监控”“成本管理”为典型应用，梳理了其数据资源及建设方法。未来随着运营管理其他相关应用的逐步成熟，我们将持续进行更新与发布。医院可参考本指南的数据架构和基本方法，结合自身应用需求，建设完善本院的运营管理数据体系。 本指南工作由中国医院协会信息专业委员会整体组织，全国四十多位专家共同参与完成，也得到了业内相关信息化企业的积极支持。在此，对所有参与讨论和撰写的个人及单位表示衷心感谢！ 鉴于我们的水平所限，本指南如有不当之处，恳请各位读者提出宝贵意见。 医院运营管理典型应用数据资源建设指南课题组 2025年5月 目录 基础篇 第一章引言1 一、背景1 二、运营管理数据资源概述1 三、目的、范围与使用说明2 第二章数据架构4 一、数据逻辑结构4 二、数据分层结构7 三、数据架构与数据治理9 第三章运营管理数据资源建设方法12 一、运营管理数据资源分类说明12 二、运营管理数据资源建设流程28 应用篇 第四章三级公立医院绩效监测与分析应用数据资源34 一、建设路径35 二、建设方法42 三、三级公立医院绩效监测与分析应用数据资源49 第五章三级医院评审日常监控应用数据资源78 一、建设路径78 二、建设方法81 三、三级医院评审日常监控应用数据资源92 第六章成本管理应用数据资源116 一、建设路径116 二、建设方法125 三、成本管理应用数据资源128 附件141 附件1术语和定义141 附件2命名规范142 附件3来源系统名称与功能144 附件4管理指标集156 基础篇 第一章引言 一、背景 随着支付改革深化和推动公立医院高质量发展要求的明确提出，医院建立“三位一体”智慧医院体系、完善运营管理体系的动力不断增强，数据驱动的医院运营管理提升已成为广泛共识。通过数据资源建设支持运营管理业务系统间的互联互通，并为各类运营数据的决策分析和应用提供统一支撑，已成为医院数字化转型的重要路径。 相比于临床信息化领域，医院运营管理领域在数据标准化建设方面面临诸多挑战。运营管理涵盖的内容和方法比临床医疗更加复杂且多样。因此，运营管理数据呈现出更高的多样性和灵活性。这要求数据资源建设不仅需要考虑统一性，还应兼顾不同应用场景的特殊需求。因此，数据资源建设应以实际应用需求为导向，支持多样化的运营管理需求。为此，医院需要有效规划和实施数据资源建设，从而确保运营管理的高效性与规范性。 二、运营管理数据资源概述 医院的运营管理数据资源是指在医疗服务提供、财务管理、运营过程等各个环节中产生的各类数据。这些数据包括原始业务明细数据与业务统计数据 （即根据管理需求对业务明细数据进行整合后的数据），由其生成的各类管理指标数据，以及业务数据和管理指标数据所需的各种数据字典（或主数据）。医院需要通过建立完善的运营数据治理制度和标准体系，并建设集中化的数据资源库，实现数据的汇聚、融合、共享和集约化开发与利用，进而充分发挥数据作 为基础资源和创新引擎的作用，提升决策的科学化水平和管理服务效率。医院通过对运营管理数据资源的治理与管理，可达成以下目标： （1）建立数据标准和管理规范：建立医院内部运营管理数据标准、运营数据管理规范，帮助医院完善运营数据管理体系，提高运营数据管理效率和质量。 （2）建立统一的运营数据资产库：建立一个集中化的数据库，集成医院运营管理相关数据资源并进行规范治理，持续沉淀形成医院运营数据资产库，为后续的业务应用、决策分析和未来持续的数据资产增值提供基础。 （3）支撑运营管理业务应用，实现业务互联与协同共享：支撑人力资源、财务会计、成本管理、绩效管理、设备效能核算、药耗管理等运营管理应用与医教研防等业务活动应用之间的数据互联与协同共享。 （4）增强运营管理决策分析应用能力，提升管理决策科学性：为医院决策层、职能管理层、业务科室层等多层次对象提供决策分析应用支持，通过提供统一规范的指标数据，保障数据准确性、一致性、协同性，提升决策科学性。 三、目的、范围与使用说明 本指南旨在帮助医院了解建设运营管理数据资源所需的基本数据要素、标准化方法以及典型应用数据的组织与管理策略，为医院规划和实施数据资源建设提供全面参考。同时，本指南也为相关信息化厂商理解医院数据资源建设需求提供必要参考，便于其更好地组织相关产品设计、技术研发与现场服务。 鉴于运营管理数据资源的范围难以完整界定，《医院运营管理典型应用数据资源建设指南》（2025版）作为首个版本，既关注整体数据架构和运营管理数据资源建设的一般性方法，又对三个典型应用的数据资源的建设范围、内容以及建设方法提出建设指导。 其中，就成本核算与管理，国家卫生健康委于2023年发布了《关于印发<公立医院成本核算指导手册>的通知》（国卫办财务函〔2023〕377号），对成本核算与管理的数据范围与成本核算结果产出等内容进行了规范指导。就三级医院评审，国家卫生健康委2022年发布了《国家卫生健康委关于印发<三级医院评审标准（2022年版）>及其实施细则的通知》(国卫医政发〔2022〕31号)，明确了三级医院评审过程中需采集的医疗服务能力与质量安全监测数据范围和基本内容。就三级公立医院绩效监测与分析，国家卫生健康委在每年的公立医院绩效监测（之前称“公立医院绩效考核”）工作文件中也对具体指标计算含义进行了明确规定。但针对上述典型应用所需的各类数据，如何建立数据获取、加工、整合、计算、使用的全过程仍需进一步细化和设计，医院往往缺乏体系性架构方法的指导，这也正是本指南所关注的核心内容。 未来，本指南也将根据医院运营管理信息化发展的需求和进展，结合其他运营管理应用需求，不断丰富典型应用范围，持续迭代、定期更新发布。 医院在规划和建设数据资源时，首先，可参照指南基础篇第二章与第三章，了解数据架构设计，理清运营数据管理的基本建设思路和建设方法；在此基础上，根据自身所需建立的应用需求，结合应用篇第四章、第五章、第六章的具体应用，明确数据资源建设的具体内容。若在建设过程中发现指南内容与本院实际建设情况存在差异，可参考应用篇各典型应用章节中的“某应用数据资源生成过程示意图”进行数据溯源，确认源头业务数据、主数据及其数据元规范定义后，自行补充并纳入医院数据资源建设和管理范畴。 第二章数据架构 为了保障数据的准确性、一致性，降低数据资源建设与管理维护成本，有必要推进运营管理数据资源的规范化、体系化、集约化建设，为此，本章将定义医院运营数据的架构及其逻辑关系，并探讨数据治理在数据架构中的核心作用，阐明数据治理与数据架构之间的关系，以支持数据资源的有效管理和应用。 一、数据逻辑结构 运营管理数据资源可从三个维度进行识别和界定：数据应用场景、数据主题域和数据管理类型。从数据应用场景维度看，运营管理数据资源应支持医院内部运营管理相关业务的数据交换应用，以及运营管理类决策分析应用。从数据主题域维度看，运营管理数据来自医院“医教研防服管”各业务领域信息系统，涉及多个不同的业务主题领域。从数据管理类型维度看，数据有自身的技术特征，数据管理方法方面也有各自要求，主要包括主数据、业务数据和管理指标数据等。如图1所示。 图1运营管理数据资源建设逻辑示意图 （1）数据应用场景维度 数据资源首先应面向应用进行组织（X轴维度）。数据应用包括成本核算、会计预算、设备效能、奖金绩效等业务应用类场景，以及三级公立医院绩效监测与分析、三级医院评审日常监控、科室运营分析等运营分析类应用场景。 （2）数据主题域维度 运营管理数据资源的建设，根据业财融合、绩效监测等的业务需求与考核要求，通常涉及多个不同的业务主题领域（Y轴维度）。根据数据所涉及的业务主题领域划分，可大体归纳为临床业务域、患者服务域、科研业务域、运营保障管理域以及其他域。 （3）数据管理类型维度 参考《GB/T36073—2018数据管理能力成熟度评估模型》，“组织内的数据根据其特征分类管理，一般类型包括但不限于主数据、参考数据、交易数据、统计分析数据、文档数据、元数据等类型”。在本指南中，数据管理类型维度 （Z轴维度）基于数据管理的视角，对数据进行划分和组织。结合医院的实际情况，分别定义了主数据、业务数据和管理指标。 1)主数据定义了核心业务对象的共享数据，此类数据应在多个系统间建立数据一致性或可映射性，主数据还明确了许多数据的值域，以减少数据输入错误，提高数据质量，确保数据的准确性和有效性，同时促进不同系统之间的数据互操作性和集成； 2)业务数据是各个来源信息系统中产生的原始数据，既包括各类业务明细数据，也包括业务系统所产生的相关报表汇总数据； 3)管理指标是指运营管理中所涉及的统计指标，这些指标基于业务数据统计计算得出，指标具有自身的语义内涵和维度信息，同时指标计算规则也是其重要描述信息。管理指标数据可组合形成分析数据表，按照数据仓库技术的管理方式，也可进一步建立星型数据模型、雪花数据模型等分析模型，支撑分析应用场景的数据访问。 上述各类数据的具体含义、值域范围以及相应属性，均由数据元进行规范语义定义与描述。数据元字典的规范化建立，尤其是值域约束信息，在数据集成治理、跨系统数据共享、数据统计计算等过程中均具有重要意义。 数据元与主数据、业务数据、管理指标以及支撑应用的分析模型之间，存在相互引用与依赖关系： 1)数据元是最基础的单元，用于定义、约束各类数据的具体含义、值域等属性信息，可以独立定义与赋值； 2)主数据作为一种特殊的业务数据，包括多个数据元，依赖于数据元； 3)业务数据主要描述对象通常来自主数据中，同时也包括多个数据元，因此依赖于数据元与主数据； 4)管理指标数据则通常使用主数据和部分有枚举值域的数据元作为其维度，利用业务数据进行汇总计算得出，依赖于数据元、主数据与业务数据； 5)分析模型使用指标数据“组装”，并通过维度扩展可以生成，通常依赖于数据元、主数据与管理指标。 相互引用关系如图2所示： 图2各类数据相互引用关系 根据不同数据管理类型及其特征的不同，以及其引用依赖关系，设计对应的数据治理与管理方式，是运营数据管理与建设的重要一环。 二、数据分层结构 对数据进行分层管理是维护数据一致性、保障数据安全、促进数据复用并实现数据长期资产化管理的有效手段，运营管理数据资源划分为数据来源层、数据处理层和数据应用层，如图3所示。 图3运营管理数据资源分层管理结构示意图 （1）数据来源层 运营管理数据资源通常来源于临床类业务系统、运营类业务系统，部分数 据可能来源于手工填报。其中： 临床类业务系统数据包括门诊与住院收费系统、电子病历系统、检验信息系统等临床科室使用的系统所产生的数据，如患者的基本信息、医疗收费、诊断结果、检验结果、医嘱执行情