Q医疗

在医疗过程中，病人自身和医疗行为等风险因素对同一种疾病的不同病人的疗效会产生非常不同的影响作用，医院管理中对疾病治疗的评价常常会遇到以下两种困境：

如何对疾病治疗进行相对公正和合理的评价？

如何有效地显示出风险因素对治疗效果的影响作用？

图一显示两个不同病人在入院时具有不同程度的疾病风险，如果没有令人信服的评价方法学，医生是不愿接受风险程度高的病人，其治疗的转归和愈后都将比疾病风险低的病人的治疗差，而且消耗的医疗资源都将大大高于后者。

图一：病人入院时具有不同程度的疾病风险

图二显示的是目前医院管理中常见的BI驾驶舱，这种简单的财务式数据表达方式，趋势图和百分百分析等不能够有效地反映出治疗过程中的难易程度，无法适应医院管理的真实需求。

图二：医院管理BI驾驶舱

为了有效地解决疾病管理评价困境，现代医院管理利用信息技术在对医院病人的历史性数据分析的基础上，对现有病人入院时疾病风险因素进行合理性归类，同时采用统计学建模方法，对其发生的风险概率实现精准推算，从而达到对治疗效果的合理预测目的。

图三：疾病风险归类分析

图四显示两个不同急性缺血性中风病人在其不同的风险因素，如年龄、性别、既往疾病合发症等的匹配下所可能发生的病死率风险预测值，例1中病人的预测风险小，例2中病人的预测风险明显增高。

图四：疾病风险预测—病死率

在成功预测的基础上，医院管理层就能够对现有的每一个病人治疗的转归效果和医生的绩效进行公正性评估，即疾病风险调整的 O/E指数评估（图五）。这种O/E指数评价是指在相同和相似情况下的自身比对，同一疾病在本次治疗中是否比在以往的治疗更好？抑或更差？这种在大数据分析支持下的科学化比较方法具有公正性、公平性和合理性。

图五：风险调整中的O/E指数实现治疗的合理性比对

作为医疗管理质量和绩效评价的里程碑，O/E指数评价标准体系在发达国家医院的医疗质量、效率和效益，以及医院和学科排名等方面已经获得了广泛应用，不但成功地帮助医院实现医疗的精益化管理，同时也可以更好地帮助病患寻找“货真价实”的好医院。具体而言，O/E指数评价有以下三方面的优势。

一、评价医疗质量

医疗质量的比较不能直接比对，更不能凭直观来鉴定。图六中就是一个非常好的例证，抛开医院等级和名气等因素，如果仅仅从病死人数和病死率来看，A医院比B医院做得好；但事实是A医院的收治的病人大多相对较轻，病情程度较重的病人都转到其他医院，经过疾病风险调整后的量化性评估，结果是B医院在诊治的质量上比A医院做到更好。

图六：O/E指数合理评价医院的医疗质量

二、设定管理目标

与其他行业不同，医院科室为单位的目标管理具有非常大的挑战，由于受到季节性疾病，如呼吸科和骨科，以及转院病人，如心血管科和创伤科等影响，病人病情程度的波动非常大。管理层不能依靠经验，更不能随心所欲地设定一个衡量指标（像某卫计委官员说的每家医院的病死率不能够超过5%），而是需要采用科学化方法和手段来设立一个让作为医疗主体决策者-医生信服的疾病管理目标，有效激励其工作动力，提高质量。疾病风险调整中的O/E指数的评价标准满足了这些需求（图七）。

图七：O/E指数帮助疾病管理目标的设定

三、支撑排行榜

现在国内无论是“好医院”，还是“好医生”等诸多的排行榜都落入了不良循环中，大多数人都不定期地在受到和参与拉票，而且乐此不彼，但也许他们从来就没有到过拉票医院，更没有接受过拉票医生的“精心治疗”。这些所谓的排行榜正在误导广大的消费人群，而那些乐此不彼的参与者最终有可能自己成为受害者。

反观美国的各种医院和医生排名，像大众熟悉的美国新闻周刊（US News & World Report）的最好医院和专科排名、美国教学医院联盟的医院管理排名和Healthgrades的医生评价排名等，也有病人体验的参与，但一定是评选医院的出院病人；但更重要的是这些排名均采用以疾病风险调整方法为基础的医疗大数据的量化评估分析和比较，具体的方法学大都公开发布在各排名的网站上。作为排名的核心支撑技术，疾病风险调整的O/E指数能够精准量化各医院、科室和医生之间在医疗质量上的差距（图八），从而排出同类医院中的高质量医院、科室和医生，提高排名的可信度。

图八：O/E指数支撑医院排名

随著信息技术的日渐成熟和先进的数学统计分析方法在医疗领域的广泛应用，国内的医疗管理正逐步从粗放式管理向精益化管理转型，我们认为疾病风险调整方法蕴藏着巨大的商业和社会价值，不仅能够为医院注入新的医疗质量管理评价模式，助其提高医疗质量、效率和效益，也能够成为未来广大医疗消费者值得信赖的医院排名的核心技术基石。