技术报告：《利用风险预测模型进行绩效评估》（附送HIMSS19课件一份）

过去30年，统计建模的进步已经彻底改变了科学。计算能力的指数级增长意味着对大型数据集的广泛分析成为可能，并且可以探索大量变量和相关结果之间的关系。预测建模现在是跨学科调查的核心工具，包括气候科学、财务规划和基础设施开发等。

在医疗卫生领域，预测建模已被用于实时识别那些在未来需要广泛支持和医疗服务的高风险患者——通常被称为病例发现。预测建模也常用于评估项目和评估绩效——将预期结果与观察结果进行比较。然而，迄今为止，这些方法还没有很好地结合起来。这份报告探讨了是否可以使用医疗机构或医生在改变患者在不同风险层级中的轨迹方面的相对表现来评估绩效。

对风险的量化和成功识别为管理和降低风险，改善患者的体验和结果，以及提升医疗机构中的成本价值，提供了相当大的机会。它可以:

实时告知临床决策；

确定未来可能大量使用医疗服务的患者；

比较不同的医疗机构或医生如何管理具有不同风险状况的患者。

随着降低意外再入院率已成为一项国际政策目标和共同的绩效衡量指标，了解患者风险性质的需求也在加速增长。本技术报告解释了风险预测模型的一些重要概念，并将这些概念应用于新南威尔士州有住院危险的患者群体，说明了预测入院风险如何受到以下三个选项的影响：

1、数据集；

2、研究组或队列；

3、建模策略。

报告中的例子说明了这些选项对划分和描述高危人群、评估医疗机构绩效和跟踪分级后风险事件随时间的变化等的分析工作的影响。

如需要技术报告《利用风险预测模型进行绩效评估》（英文，共42页），请在本微信公众号中赞赏（点喜欢或稀罕作者后打赏）后发来email地址索取。

此外，今天还会随邮件送上2019年2月11至15日在美国奥兰多召开的大会的一份演讲课件，题目是《手术室计费得以优化》。

克利夫兰阿布扎比医院是一家绿色野战医院，之前没有库存管理流程或供应采购合同管理。在实施阶段，美国Epic公司的电子病历系统的手术室模块被设计成与美国罗森公司的库存管理系统集成，目的是在Epic电子病历中自动提供手术用品，以便在上线后建立和简化护理文书。在上线后，他们发现Epic的电子病历和罗森的库存管理系统中存在不准确和不完整的手术用品供应信息，这样的话，会根据地区付款人的要求阻止或取消计费。本研究就是他们对这一案例的分析，针对这一案例，是他们做了根因分析，并找到了解决方案，消除了遇到的问题，简化了手术室收费流程。本演讲从人员、流程和技术的角度概述了他们所做的各种改进。