國立臺北護理健康大學資訊管理研究所碩士論文
52
0
0
全文
(2) 以 商 業智 慧 工具 分 析 NIS 通 報 數 據提 升 臨床 照 護品 質 研究所組別：資訊管理所 時間：103 年 6 月 研究生：藍振章. 頁數：47 學位別：碩士. 論文摘要 本研究透過商業智慧的架構，採用 SQL 進一步瞭解社區型資料庫所得到的 異常事件，本研究選取｢跌倒」的異常事件。透過 SQL 分析，取得的資料進行圖 表分析。並且，透過統計理論基礎，界定 KPI 值為 8，以此定義與討論異常事件。 在本研究的討論中，將醫院內部的病患視為顧客，透過商業理論中的顧客 管理以及顧客導向行為的理論，以病患為中心的角度出發，進一步瞭解跌倒病患 常跌倒的的促因，提供給醫院管理階層參考。進一步了解病患跌倒的促因後，提 供給管理階層，方能進一步有效提升病患安全，也能有效地提升醫院的形象。 關鍵字：異常事件通報、商業智慧、顧客管理、顧客導向行為、病患安全. Abstract Through the layouts of Business Intelligence, this research adopts SQL to further understand the “falling” incidents out of unusual incident data obtained from community data bank, and then to produce a graphic analysis on falling incidents. In addition to , In this paper, we set KPI value is 8. This research also views hospital patients as customers and attempts to understand the reasons behinds patients’ falling with customer management and customer orientation theories, which analyzes the issue from the perspective of patients. After maintaining a deeper understanding of the fundamental factors behind patients’ falling, this research should be made available to management level to efficiently promote patient safety and boost hospital image.. Keywords: Hospital Performance Management, Business Intelligence, Customer-oriented Behavior, Patient Safety. II.
(3) 目錄 第一章 緒論…………………………………………………………………..1 第一節 研究背景與動機………………………………………………...2 第二節 研究目的………………………………………………………...3 第三節 研究流程………………………………………………………...4 第二章 文獻探討……………………………………………………………..5 第一節 第二節 第三節 第四節 第五節. 異常事件通報系統…………………………………………….. 5 顧客導向行為…………………………………………………...9 病患安全……………………………………………………….11 商業智慧……………………………………………………….12 小結…………………………………………………………….16. 第三章 研究方法…………………………………………………………….17 第一節 第二節 第三節 第四節 第五節. 資料蒐集……………………………………………………….17 資料分析與討論……………………………………………….20 系統發展……………………………………………………… 28 資料採礦……………………………………………………… 30 小結…………………………………………………………… 33. 第四章 資料分析……………………………………………………………33 第五章 結論…………………………………………………………………43. III.
(4) 圖目錄 圖 1 研究目的關聯圖…………………………………………………………………………3 圖 2 研究流程…………………………………………………………………………………4 圖 3 醫療異常事件分類………………………………………………………………………5 圖 4 醫療異常事件系統………………………………………………………………………7 圖 5 商業智慧系統架構……………………………………………………………..………14 圖 6 醫療異常事件電腦線上通報及簽核作業流程…………………..……………………18 圖 7 資料立方體……………………………………………………..………………………21. 圖 8 執行結果: 跌倒危險指數…………………………………..………………………22 圖 9 執行結果: 跌倒危險指數………………………………………..…………………… 23. 圖 10 鑽取及彙整…………………..………………………………………………………24 圖 11 執行結果 1: 跌倒危險指數……………………………….………………………24 圖 12 執行結果 2: 跌倒危險指數…………………………….…………………………25 圖 13 執行結果 3: 跌倒危險指數………………………………………………………25 圖 14 Slice 切片分析…………………………………………..…………………………26 圖 15 執行結果 4: 跌倒危險指數………………………………………………………26 圖 16 執行結果 5: 跌倒危險指數……………………….………………………………27 圖 17 Pivot 樞紐分析…………….……………………………………..…………………27 圖 20 執行結果 8: 跌倒危險指數…………………………………….…………………34 圖 21 執行結果 9: 跌倒危險指數………………………………….……………………35 圖 22 執行結果 10: 跌倒危險指數………………………………………………………35 圖 23 執行結果 11: 跌倒危險指數………………………………………………………36 圖 24 執行結果 12: 跌倒危險指數………………………………………………………36 圖 25 執行結果 13: 跌倒危險指數………………………………………………………37 圖 26 執行結果 14: 跌倒危險指數………………………………………………………37 圖 27 執行結果 15: 跌倒危險指數………………………………………………………38 圖 28 SQL Server Cube 的建立………………………………….……...…………………38 圖 29 EXCEL 樞紐分析查詢結果…………………………………………………..38 圖 30 SQL Server Cube 的建立…………………………………………………40 圖 31 界定異常事件指數……………………………………………………………41 圖 32 EXCEL 樞紐分析查詢結果…………………………………………………42. IV.
(5) 表目錄 表 1 醫療異常事件分類………………………………………………………………………..6 表 2 商業智慧定義……………………………………………………………..……………..13 表 3 商業智慧應用於醫療領域………………………………………………………………16. V.
(6) 第一章 第一節. 緒論. 研究背景與動機. 由醫院經營管理的角度審視，現在的醫療環境競爭日益激烈，醫療機 構開始轉向注重策略、行銷以及成本控管等重要的經營議題，除了管理層 次的資訊設計之外，內部工作人員，尤其是，照顧病患的第一線人員，亦 即護理人員，其工作的行為表現，影響病患的照護品質和醫院的形象。醫 療體系中最主要的人力資源即是護理人員，因此護理人員的專業素質與工 作表現對病患的醫療品質有相當大的影響。在競爭激列與講求顧客至上的 時代中，對外在消費者所提供的醫療服務品質日趨受到重視。而護理人員 是直接接觸到病患的第一線人員，如何讓護理人員擁有顧客導向的概念進 而發展顧客導向的行為實為一重要的議題。 臺灣醫療產業隨醫療政策改變，病患消費意識的提升，不再單以非營 利事業的模式經營，顧客導向是一個行銷觀念的應用，以病患為中心的經 營觀念下強調醫療服務品質的提升。而本研究將探討的顧客導向行為，為 醫院護理人員在其工作範圍之內，符合病患需求的導向。易言之，護理人 員對於提供符合病患需求服務的意願高低程度；即使病患並沒有提出需 求，在其工作範圍內也能主動的提供相關服務的意願程度。關於顧客導向 的研究相當多，但多以內部行銷為前置變項 (Stock et al., 2005)，鮮少以醫 院管理層次內部的資訊角度切入作進一步的探討。再者，即便醫療產業有 其特殊性，但在講求服務品質與顧客滿意的時代，更應活用行銷概念在醫 院的經營與管理，才能促進醫療服務的改善以及成長。 此外，近年來醫療體系的改革，不僅致力於醫療成本之控管，更重視 整體醫療品質與病患安全，病患安全是維繫醫療品質之基本概念，病患安 全之不良事件，可以透過良好之防護措施、資訊系統進行預防，尤其針對 醫療異常事件之自主性、無懲罰性通報，病重視病患安全市每個人的責任 (Kohn, Corrign and Donaldson, 2000)。而對病人安全照護之重要準則乃是對 醫院作業流程中病患動態之資訊掌握，透過異常事件通報資訊來剖析相關 異常、高風險等事件之發生與影響，以有效之管理行動，來降低風險轉為 危機事件之發生率及衝擊。提高管理效率且提升照護品質，是本研究發展 的動機。而美國醫療研究院(Institute of Medicine, IOM)在2004年發表病患 安全的宣言中建議，善用資訊科技已快速及容易地反應不量事件，病患應 用資訊系統已建立不良事件之追蹤及回饋機制來改善病人安全(Aspden et 1.
(7) al., 2004)。 如何提供良好的醫療服務品質，讓病患、護理人員與醫院三者間達到 平衡，讓內部醫護人員對醫院運作的資訊系統有高度的認同，了解醫院內 部資訊系統運作，對醫院內異常事件有高度警覺，自然而然地能提供更好 的服務，達到顧客導向行為。. 第二節. 研究目的. 醫療異常事件、疏忽的事件和病人安全風險在媒體上被廣泛報導，在學術界 和醫學界引起相當大的爭論。醫學研究所，美國智囊機構，在其1999年報告“醫 療的錯誤描述是人”，約44,000-98,000人在美國每年死於醫療過失。文森特等人 取得了初步的發現，接近11％的患者因不良事件而住院。很顯然，文化，醫療， 護理，輔助和行政人員，並建立病人安全報告平台培育的通知，可以幫助減少醫 療差錯和不良或未遂事件，並通過這樣做，提高醫院護理質量。 通報系統的目的在於辨識系統的缺失，建立改善或重新規劃的依據，營造共 同學習的氣氛，建立全面性由上而下即由下而上的正向安全文化。院方醫品會自 民國八十一年起建立病人意外事件通報表單，隨著通報事件逐年增加，為提升通 報的可近性與便利性，更於九十三年建置院內網路病人安全通報系統，通報資料 彙集後經醫療品質暨病人安全審議委員會分析整理後，責成相關單位檢討分析並 擬定改善方案，如遇重大案件或跨部門議題，醫品會則會召集相關部門進行原因 分析、檢討及擬定改善措施，近年來院內從通報事件所累積的寶貴經驗而促成建 立多項如規範、防誤機制等系統性的改善案，均以杜絕錯誤再次發生，為病人安 全把關為終目的。 基於上述之背景與問題，本研究目的希望透過資訊科技之應用，利用商業智 慧分析軟體針對異常事件通報數據進行分析，所獲得的資訊，一來提供統計資料 讓醫院高階主管掌握即時問題，進行管理與改善現況，二來，所獲得的資訊可以 教育第一線上的護理工作人員，進而提高工作效率與照護品質。 基於上述的研究動機，本研究自某醫學中心護理部的護理資訊系統中(簡稱 NIS)蒐集資料，探討異常通報事件、商業智慧軟體分析、醫院主管管理決策分析、 護理人員職業教育、顧客導向行為與病患安全間之關係，主要研究目的為：本研 究之目的為下列四項所示： (1) 導入商業智慧、資料倉儲（Data Warehouse, DW）等技術，將醫院 現有異常事件通報系統資料統整並分析，以提供醫療品質改善決策 之參考資訊。 2.
(8) (2) 發展一套輔助醫院提升醫療品質與病人安全之資訊系統並以線上分 析處理（Online Analytical Processing, OLAP） 、樞紐分析等方式呈現 護理資訊系統異常事件通報數據績效指標，提供主管進行查閱及決 策分析。 (3) 透過商業智慧軟體分析所得到資訊，對第一線上的護理人員進行職 業教育，並結合顧客導向心理學的意涵，未來方能提供給第一線上 的護理人員能提供給病患最完善的照顧。. 商業智慧軟體 分析. 護理人員職業 教育. 醫院二級主管 管理決策分析. 異常通 報事件. 病患安全. 顧客導向行為. 圖1 研究目的關聯圖. 3. 醫院一級主管 管理決策分析.
(9) 第三節. 研究流程. 本研究之研究內容共分為緒論、文獻探討、研究方法、資料分析與結論，共 計五個章節，如圖二所示。. 一、 緒論 在此章節中將陳述本研究的背景、動機與目的，並訂定研究的範圍與其 限制。. 二、 文獻探討 此章節共分為異常事件通報資訊系統、商業智慧、顧客導向三個部分。 首先將於異常事件資訊系統中介紹目前國內之發展應用；接續探討商業智慧 之相關應用以及介紹資料探勘的標準定義及流程；最後針對國內外顧客導向 的相關文獻進行搜集與探討。. 三、 研究方法 據本研究之研究架構，建立研究方法的三個方向，資料庫之資料蒐集、分析 與結合資料進行分析討論共計三階段。. 四、 預期成果 依照研究流程發展關鍵績效指標框架與其指標歸類，並運用所擬定之指 標發展異常事件通報資訊系統輔助院內主管決策並以視覺化圖表呈現，以此 對第一線上的醫護人員進行職業教育。. 圖 2 研究流程. 4.
(10) 第二章 第一節. 文獻探討. 異常事件通報系統. 醫療異常事件、疏忽的事件和病人安全風險在媒體上被廣泛報導，在學術界 和醫學界引起相當大的爭論。醫學研究所，美國智囊機構，在其 1999 年報告“醫 療的錯誤描述是人”，約 44,000-98,000 人在美國每年死於醫療過失。文森特等 人取得了初步的發現，接近 11％的患者因不良事件而住院。很顯然，文化，醫 療，護理，輔助和行政人員，並建立病人安全報告平台培育的通知，可以幫助減 少醫療差錯和不良或未遂事件，並通過這樣做，提高醫院護理質量。 通報系統的目的在於辨識系統的缺失，建立改善或重新規劃的依據，營造共 同學習的氣氛，建立全面性由上而下即由下而上的正向安全文化。院方醫品會自 民國八十一年起建立病人意外事件通報表單，隨著通報事件逐年增加，為提升通 報的可近性與便利性，更於九十三年建置院內網路病人安全通報系統，通報資料 彙集後經醫療品質暨病人安全審議委員會分析整理後，責成相關單位檢討分析並 擬定改善方案，如遇重大案件或跨部門議題，醫品會則會召集相關部門進行原因 分析、檢討及擬定改善措施，近年來院內從通報事件所累積的寶貴經驗而促成建 立多項如規範、防誤機制等系統性的改善案，在在均以杜絕錯誤再次發生，為病 人安全把關為終目的。 一般來說，常見的醫療異常事件主要分為三大部分，即醫療錯誤、醫療不良 事件及警訊事件，其間關連請參考下圖 3。. E. A. B D C. 圖 3 醫療異常事件分類圖(出自財團法人醫院評鑑暨醫療品質策進會) 5.
(11) 如圖 4 所示，本研究所探討的資料類型，屬於 C 部份，其為可預防性的， 警訊事件。所探究的醫療異常事件，乃是可以透過過去相關危險個案資訊， 加以預防，降低發生意外的風險。. 一、醫療異常事件通報定義 醫療異常事件(incident event)是指非計畫中的事件，病患照護專業標 準、常規或組織政策、程序發生不一致，可能會造成病患受傷或沒有傷害 發生(Dunn, 2003)。醫療異常事件通報，是記錄與醫院常規運作或病人照 護標準不一致事件的處理程序(醫策會，2004）。綜合上述，醫療異常事件 是指在臨床醫療作業中的常規、標準規範、流程及照護程序中發生不一致， 不管對病患是否有影響，而醫療異常事件通報就是指將這些不一致的情況 文件化的過程。. 二、醫療異常事件通報種類 醫療異常事件有上千上百種，細分甚至上萬種，財團法人醫院評鑑暨醫 療品質策進會（簡稱醫策會）根據事件"病人"影響的程度、事件類型、發 生的領域(機構屬性以及相關人員特性)、導致該事件發生的可能原因，因此 歸納出表1的十三項事件類別，提供全國醫療單位進行分類，如下列圖4：. 表 1 醫療異常事件分類. 6.
(12) 三、醫療異常事件通報的認知及相關研究 醫護人員對醫療異常事件通報，最基本的認知是必須了解通報作業流 程(Kohn,1999)，及必須了解機構通報醫療異常事件目的、通報的種類及通 報利益(Jeffe etal., 2004; Kingston et al., 2004)。而醫護人員對醫療 異常事件通報流程的認知缺乏，是造成醫護人員通報阻礙的最主要原因， 包括不知道報告是有益的、不知道是否有相關、不知道有通報系統、不知 如何去通報、不知什麼樣事件應該報告及不知道通報者的責任等(Eland et al., 1999；Kingston etal., 2004；Taylor et al., 2004; Uribe, 2002)。營造異常事 件通報文化，並參與全國性病人安全通報系統，營造正向病安文化，建立 異常事件相關人員支持系統(醫策會之落實病人安全異常事件管理). 四、醫療異常事件通報系統 圖 5 為異常事件通報系統之異常事件說明畫面，其將異常通報事件共分作 13 種類型，並且在頁面右方給予簡單的異常事件說明。. 圖 4 醫療異常事件系統 7.
(13) 五、台灣全國性通報系統的發展 前述為異常事件通報系統，在這部分，亦針對台灣全國性系統發展作整理， 以期在本研究結論，能提出對全國通報系統發展之有效改善方針。 台灣自 2004 年起開始著手規劃全國性的病人安全通報平台，稱之為台灣病 人安全通報系統（Taiwan Patient-Safety Reporting System, TPR），其規劃分 為三期： 先導期（2004 年）：進行國內外各類通報系統資訊與經驗的蒐集、系 統軟硬體及資料庫的規劃與建置、系統介面的測試。試辦期（2005 年） ：逐步擴 大試辦對象、評估試辦成效、通報相關法令的評估及研擬立法草案建議。推廣期 （2006 年） ：全面開放通報、成立專責通報單位、出版通報簡訊或刊物、擴大學 習與影響。 全國性通報系統建置的目的，乃為了進行病人安全相關資料的收集與研究， 同時提供醫療機構經驗分享與學習的平台，為去除通報者或醫療機構擔心受到苛 責的心理障礙，因此，TPR 定位在匿名、自願、無責、保密、共同學習等五大原 則下，鼓勵醫療機構及醫療人員個人，通報其所見所聞或親身經歷之異常事件資 訊。藉由此外部通報機制，整合多家機構之通報資料進行趨勢分析，針對常見事 件提出可能導致錯誤的原因分析及改善建議，並提供機構間經驗分享和資訊交流 的平台，將有助於降低事件再發的機會，提升整體醫療的安全。 台灣病人安全通報系統採取自願性通報模式，為了減少醫療機構端重複鍵入 資料的負擔，同時協助醫療機構建立內部網路通報系統，在系統建置上除了建立 台灣病人安全通報系統網頁（www.tpr.org.tw）提供網路線上通報之外，並於 2005 年 10 月發展完成通報軟體提供參與醫院安裝，該軟體之特色除了可供使用 醫院建立內部網路（intranet）通報系統與資料庫外，醫療機構的通報管理者也 可藉由此系統之管理功能，進行個案追蹤，可自由選擇所需欄位輸出或列印出個 案進行分析與行政作業所需，亦具備簡易之分析報表產出功能以回饋相關人員。 當然，由於此通報軟體所採用之通報事件分類架構與 TPR 一致，因此，醫療機 構端可輕易地透過網際網路（internet）將院內通報事件之資料，在去除醫療機 構名稱與通報者或病人相關資料後，上傳至 TPR 資料庫。2006 年 7 月起，開始 與原本即有院內電子通報系統之醫療機構，針對通報資料之欄位進行比對，再透 過電子檔匯入方式，擴大 TPR 之參與機構。另一方面考量到唯有成功的內部通 報系統，才可能成就全國性通報系統，因此，分別舉辦多場系統說明會與根本原 因分析工作坊，以協助醫療機構熟悉此系統，了解資料收集之內容與提昇資料之 正確性。 院內通報系統作業程序如圖一左邊所示，當醫療機構內部出現異常事件時，. 8.
(14) 院內的醫護同仁以自願的方式上網通報，並依照事件類別完成各項通報表單內容 的輸入。接著由負責的品質管理者或風險管理者依據通報內容進行必要之稽核， 以確認通報內容的正確性，並進行個案之追蹤與管理。經過完備驗證的資料，則 進一步分析製作成各種統計報表，協助醫療機構主管對於重要之異常事件進行根 本原因分析，找出系統性因素，擬定具體改善計畫，提升病人安全之照護品質。 全國性通報系統的主要目的在透過大規模的資料收集，進行各類異常事件之 趨勢分析與重要病人安全事件訊息的傳播、分享。而資料的來源，除了網路線上 通報外，另一重要來源則是各醫療機構的院內通報系統，醫療機構端在上傳資料 前，須先經過各機構內之負責人員的去辨識處理，在去除病人與醫療機構相關的 隱私性資料後，上傳匯集到 TPR 的通報資料庫中，然後再進行統計分析，並於 每季產生報告供全國醫療機構參考。另外，針對經常出現或是重大的通報事件， 則邀請專家組成工作小組進行事件的分析，提出具體改善建議，提供全國醫療機 構警示參考，以避免類似事件反覆出現在不同的機構。. 第二節. 顧客導向行為. 一、顧客導向行為之意涵與定義 顧客導向是將行銷概念 (marketing concept) 實行於銷售員與顧客接觸的層 次，即銷售員在與顧客互動時，藉由行銷觀念來協助顧客作出購買決策並滿足需 求；而高度顧客導向行為的銷售人員會注重提高顧客的長期滿意度，並避免為了 達成交易而犧牲顧客利益的行為。 Dunlap, Dotson, and Chambers (1988) 研究也指出在服務業中，員工的顧客導 向行為 (customer-oriented behavior) 是非常重要的，因為具有高度顧客導向之員 工會致力於增進長期顧客滿意的行為，縱使會以犧牲立即的銷售為代價。Narver and Slater (1990) 提到，顧客導向為組織文化中最快速且有效的創造提供購買者 優越價值所需的行為。其強調顧客導向是瞭解顧客的價值鏈，包含目前與未來的 演變，不但需要瞭解所有能夠影響顧客的成本與利益因素，還要知道價值鏈中各 階層的經濟性與政治性限制。 Brown et al. (2002) 將顧客導向定義為，一個員工在其工作範圍之內，符合 顧客需求的債向。也尌是說，一為員工對於提供符合顧客需求服務的意願程度。 Rindfleish and Moorman (2003) 則認為顧客導向是以顧客利益為先，並能持 續創造較高的顧客價值與信念。Lee et al. (2006) 則認為顧客導向可分為角色內與 角色外行為。Donavan, Brown and Mowen (2004) 認為顧客導向行為是一種持續 9.
(15) 性的人格特質，此種特質會在特定的脈絡中展現持續作為，以滿足顧客需求。綜 合以上觀點，本研究探討的護理人員之顧客導向行為為護理人員對於工作範圍內 與非工作範圍內，仍願意提供符合病患需求服務的程度。. 二、影響顧客導向行為之因素 顧客導向行為在前因探討方面，包含的議題相當多，O’Hara, Boles, and Johnston (1991) 認為銷售人員工作任期、性別、工作涉入、角色衝突、角色模糊 與管理關係等為影響顧客導向行為的相關因素。Hoffman and Ingram (1991) 則認 為工作滿意是影響員工顧客導向行為的重要因素。員工對於工作滿意度越高，工 作 投 入 程 度 也 提 高 ， 進 而 債 向 表 現 出 符 合 顧 客 導 向 的 服 務 行 為 。 Siguaw, Brown,and Widing (1994) 研究發現，達到顧客滿意建立競爭優勢的重要因素，尌 是提高第一線員工的顧客導向；而情緒勞務負荷為第一線員工面臨的問題，情緒 勞務負荷的多寡會深深影響顧客導向行為。另外，Hartline et al. (2000) 研究認 為，賦權也是一個影響顧客導向行為的重要因素，賦權定義為組織授予員工的權 力與職權，使其有能力控制其工作相關的情境及決定。賦權高的組織，有助於顧 客導向策略的實行。對提供服務的組織而言，由於員工擁有的權力空間較大，得 以即時滿足顧客的需求，同時也能提升服務品質。 Jones, Busch and Dacin (2003) 研究認為，公司之市場導向與管理者的領導行為是 影響組織成員之顧客導向行為的重要因素，當公司的策略與管理者的領導方向著 重於顧客導向，組織成員也較債向顧客導向。也尌是說，組織的策略與領導對於 組織成員的影響甚大。. 三、顧客導向行為之衡量模式 Saxe. and. Weitz. (1982). 研 究 發 展 出 顧 客 導 向 量 表 (Selling. Orientation-CustomerOrientation，簡稱SOCO 量表)，主要是針對銷售人員的顧客 導向進行衡量，共有24 個題項，目前相當多的學者沿用此量表進行相關研究。 Brown, Widing andCoulter (1991) 將SOCO 量表加以調整，修改為適用於零售業 的版本，並針對348個消費者進行顧客導向之衡量。Tadepalli (1995) 也將SOCO 量表修正後，針對345 位國家採購專家聯盟的會員進行調查，衡量其是否具備顧 客導向行為。國內研究方面，周逸衡等人(2002)以及Stock and Hoyer (2005)也從 SOCO 量表中挑選適當的部分問項，並進行修改，以符合其研究方向。 由上述可知，相當多的研究皆以Saxe and Weitz (1982) 提出的SOCO 量表為 參考，然後根據研究方向與產業加以修正後，發展出合適的顧客導向行為量表。. 10.
(16) 第三節. 病患安全. 一、病患安全之意涵與定義 美國國家病患安全協會 (National Patient Safety Foundation) 定義病患安全 (Patient Safety) 為避免、預防及改善健康照護過程中所產生之不良反應與傷害 (1999) 。美國醫學研究機構 (Institute of Medicine，簡稱IOM) 定義病人安全為 免除意外傷害，藉由操作系統之建立以降低疏失的發生，並提高攔截誤失的可能 性，以確保病人安全 (1999) 。病患安全是對於健康照護過程中，引貣的不良結 果或傷害所應採取的避免、預防與改善措施。這些不良的結果或傷害則包含錯 誤、偏差與意外 (石崇良，2003) 。世界衛生組織(WHO，2005)定義病患安全的 維護包括了醫療不良事件的預防、偵查與降低損害，並強調「偵查」是為護病人 安全的必要措施之一。 綜合以上觀點，本研究探討的病患安全是護理人員為避免、預防及改善醫療 照護過程中所引貣的錯誤、偏差與意外。. 二、病患安全之發展趨勢 病患安全是近年來世界各國在醫療上相當重視的議題，此觀念的提出更是醫 療品質的一大進步，面對醫療環境中存在的疏失與危險，該如何有效的提升病患 安全是努力目標。 美國醫學研究機構於1999 年之研究報告指出，美國每年死於醫療疏失的人 數遠高於每年因交通事故意外死亡的人數，占十大死因排名第八位。由此可知， 醫療照護的失誤所引貣的死亡與傷害是相當可觀的。 美國醫療機構評鑑聯合會 (Joint Commission on Accreditation of Healthcare Organization，簡稱JCAHO) 自1996 年便開始建立全國性的通報制度，接受各醫 療機構關於警訊事件 (sentinel events) 的通報，藉由通報案例的資料蒐集加以研 究分析，於2003 年依據通報事件所累積之經驗提出病人安全六大目標，包括病 人辨識、有效溝通、高危險性藥物管理、手術安全、滴注幫浦與臨床警示系統。 同年，在全球歷經嚴重呼吸道症候群的肆虐後，增列第七項目標為院內感染控制 措施之建議，作為2004 年的病人安全目標。 鑑於病患安全的重要性，我國於1998 年成立「醫療品質委員會」 ，目的在推 動以「病人為中心」之醫療政策歷程。1999 年行政院衛生署結合國內相關醫療 11.
(17) 團體成立「財團法人醫院評鑑暨醫療品質策進會(簡稱：醫策會)」，並於2001年 開始將病人安全主題納入醫院評鑑的條件。而2002 年我國發生數貣重大醫療不 良事件造成多人傷亡，不但引發媒體關注也突顯國內醫療安全的問題。 行政院衛生署於2003 年成立「病人安全委員會」 ，同時因爆發SARS (急性非 典型肺炎症候群) 疫情，讓防疫與醫療政策重點更強調病人安全。「病人安全委 員會」於2004 年統整並擬定國內病人安全之目標，提出五項病人安全目標，分 別為：避免病人辨識錯誤；避免藥物錯誤；杜絕手術部位錯誤、病人錯誤及手術 程序錯誤；落實院內感染控制；預防病人跌倒。醫策會最新公告，2008 至2009 年 度我國病人安全工作年度目標及策略如表2.5.2(醫策會，2008)。. 第四節. 商業智慧. 一、商業智慧簡介 商業智慧一詞在Richard M. Greene（1966）中被定義為：「與企業運作有關 的重要資訊蒐集整理，並用來管理目前和將來的商業運作環境的一個過程」。商 業智慧是利用快速且即時的資訊，用以分析與企業外部環境的競爭力及內部營運 的關鍵績效指標，並提供多維度的資訊，以支援決策者判斷，是提升企業競爭力 的一種流程與資訊系統。 商業智慧強調的是處理過的資訊而非原始資料，其次才是由管理者來判定， 最後真實反應企業所面臨的現況，而決策者能利用企業各種營運資訊，用以思考 長期的發展策略。它能將企業營運的各種資料整合且進行分析，是提供決策資訊 的一種技術，涵蓋的範圍包括：資料庫基礎建設、資料轉換/整合（Extraction Transformation Load, ETL）、資料倉儲（Data Warehouse）、線上資料分析及資料 採礦（Data Mining）等智能工具。 透過商業智慧資料分析，將醫院作為一企業，真正面臨的困難仍是在於取用 什麼樣的資料、用什麼方法才能將潛藏的資料轉變成有助於企業決策的有用知 識。而KPI (Key Performance Indicators) –關鍵績效指標就是企業跨入BI分析很 好的一個應用方式，高階管理者可以從這些量化指標及管理報表發現問題並找尋 原因來進行後續各種企業管理活動。 Parmenter（2007）定義關鍵績效指標（KPIs）代表一組針對特定層面的組 織績效的衡量，它們對於組織目前和將來的成功至為重要。Parmenter（2007） 主張 KPIs 必須是全時監控或者每天，部分或許每週，但絕不可能是每月，每季， 或年度的衡量。因此 KPIs 是目前或未來導向的衡量，而不是過去的衡量。 12.
(18) Morrison (2009)對 KPI 的定義是： 「關鍵績效指標是一個用來協助組織衡量邁向 既定組織目標進度的一個財務和非財務衡量。」 對企業而言商業智慧不僅可以做為企業營運分析、決策支援及決策效應推 估，還可以加強企業決策的速度與品質，他的優點具體來說包含了多個面向：它 能從下而上快速的反應出資料流程及報表的變化，也能由上而下為使用者呈現出 資訊的來源，最後，透過一個一致的觀點反應出企業營運的真實狀態。表 1 為各 學者對於商業智慧所做之定義：. 學者. 年份. 定義. Greene. 1966. 商業智慧是與企業運作有關的重要資訊蒐集整理，並用來管理目 前和將來的商業運作環境的一個過程[3]。. Dresner. 1989. 商業智慧是為一種傘型的概念，代表可協助企業決策之技術及工 具統稱[4]。. 2002. 商業智慧就是報表、資料探勘與線上分析處理系統綜合應用。也 就是利用資訊工具或技術，將企業營運的各種資料整理與整合為 分析資訊或決策資訊，以作為企業決策的參考依據[5] 。. Hoelscher. 商業智慧是利用專業的技術和工具將資料處理轉換成資訊，再將 資訊變成知識，再將知識轉移變成計劃以驅動企業生有價值的一 連串商業行為[6]。. Loshin. 2003. Jessica. 2006. 商業智慧是利用一套方法和工具來收集、儲存、分析及提供使用 者資料的存取與對商業活動做更好的決策[7]。. Pareek. 2007. 商業智慧為企業在商業活動中發掘及善用已所擁有的資訊並轉化 為知識而直接提升公司的營運效率[8]。. 表 2 商業智慧定義（資料來源：本研究整理）. 一、 商業智慧系統架構 商業智慧系統在架構上包括二部份，第一部份是資料的彙總及整理，包 含了資料倉儲（Data Warehousing，DW）系統及 ETL 工具；第二部份是資 料的呈現及分析，包含了線上分析處理系統（OnlineAnalytical Processing， OLAP）及資料挖掘（Data Mining）。 根據 Jawei & Micheline 於 1996 年提出的商業智慧架構，主要分為後端 資料來源、核心部份的資料倉儲與資料超市的建置、前端使用工具三大部分 所示：. 13.
(19) 圖 5 商業智慧系統架構 （資料來源： Building the Data Warehouse, 1996）. (一). 資料來源整合. 企業資料來源可能來自不同平台的異質資料庫，因此其資料型態格式 與定義也可能不一致，因此在建立資料庫之前，必須將異質性資料庫與其 格式重新定義與整合，轉為合適於內部運作的後端操作系統。. (二). 資料轉換 資料轉換其中包含資料萃取 （Extraction）、轉換（Transformation）. 與載入（Loading）等功能設計，是導入資料倉儲過程中最為重要的部分， 需考量各個部門的需求、不同型態的異質資料、多樣化的分析工具等，並 將之重整轉換以利於後端資料庫運作。其中萃取是指在短時間內，快速從 內外部的資料來源取得所需之資料的能力。轉換則包含了像是格式轉換、 資料加總、合併或是過濾有問題的資料。最終將所整理轉換之資料載入到 資料倉儲，形成整個資料轉換的程序。. (三). 資料倉儲 （Data Warehouse） 資料倉儲從定義來說，是具有主題導向、資料整合與時間性的資料 14.
(20) 庫，它透過一連串的資料正規化、轉換、整合、載入與定期更新的資料建 構過程，讓不同來源蒐集來的資料的儲存體擁有一致性的格式、名稱。以 利決策者透過線上分析處理與資料探勘等方式取得有價值之資訊。. (四). 資料超市. 資料超市可視為小型的資料倉儲集合，其應用規模較資料倉儲小，應 用目的與資料彙整方式也更為明確，可針對內部單位或人員的需求，從資 料倉儲中再萃取符合的資料，以支援各部門內部的相關決策。. (五). 線上分析處理 OLAP 的應用目的在於滿足決策支援，及特定報表之查詢需求，而其. 技術的核心便是維度（Dimension）的概念，它包含了向上彙總（Roll up）、 向下鑽取（Drill Down）、切片（Slice）、切塊（Dice）與旋轉（Pivot）等 分析操作模式，依此產生極小的實體資料，建構成多維立體資料模型 （Multi-Dimensional Data Cube, MDC），讓使用者可以依不同的主題和角 度，根據其專業的直覺，即可操作並分析經營資訊，找出改善的重點，釐 清事件的真相。. (六). 前端使用工具. 前端使用者透過資料倉儲分析等方式將資訊轉為有用之決策支援工 具。靜態資訊常以報表分析、比較等方式呈現；而動態資訊多以提供燈號、 儀表盤、計分卡、地圖等種種圖形化的介面，讓分析結果能更直覺呈現。 讓決策者透過簡易的視覺化操作圖形進行管理，如交叉分析、資料排名、 預算、及實際值的比較、例外管理等。提供管理者快速有效的決策分析工 具。. 二、 商業智慧目前發展與應用 商業智慧重於資料的分析的過程，透過資料探勘可以發現資料潛在的知識， 並將知識轉為有助於企業決策的輔助資訊。而商業智慧的應用並無產業之別，皆 可做為輔助企業營運的工具。利用多元化的技術與工具，將資料進行完整的蒐集 與儲存，並提供資訊的分析報表與視覺化圖形，讓企業做出更好的商業決策。. 15.
(21) 以國內而言，兩個商業智慧市場應用狀況不甚相同，其中查詢報表與分析軟 體以金融業及製造業為最大的市場需求來源，分別為 32%及 30%，政府及教育 單位約佔 14%；資料探勘工具則以金融業為主要買家，約佔 34%，政府及教育 單位次之，合佔 25%，而商業智慧在於醫療領堿的應用並不多見，國內許多醫療 院所才正要起步。將彙整國內外學者運用商業智慧技術導入醫療產業的應用研究 做簡單介紹： 表 3 商業智慧應用於醫療領域（資料來源：本研究整理） 學者. 年份. Carolyn. 2004. Kyung. Terri. Brian. 研究摘要 美國護理協會以及加州護理協會共同發展 CalNOC 護理績效指標系 統，透過儀表板工具呈現急性護理關鍵指標，以改善護理照護品質[11]。. 2010. Kyung W.等學者利用商業智慧工具建立一套手術室儀表板來呈現 手術室中的相關管理物資、設備和技術等資訊及數據，並顯示其趨勢變 化，以提供管理者進行資源分配以及決策分析[12]。. 2010. Terri L. Keeling 提出利用商業智慧（BI）架構應用於臨床研究，並 發展一套臨床研究資訊系統 CLINICAL RESEARCH INFORMATICS （CRI），提供決策人員分析資料與決策資訊[13]。. 2011. Brian J. Kolowitz 等學者利用商業智慧工具建置一套以病人為中心 的 Singleview 系統，利用商業智慧和知識管理的應用，使用關鍵指標（KI） 讓組織重新定義臨床工作流程[14]。. 湯慎元. Paul. 2011. 建置智慧型醫療資訊管理系統，針對臨床品質指標相關資訊做即時 決策，並以視覺化圖表進行分析比較，讓醫師能掌握即時訊息，改善手 術品質，確保病人安全[15]。. 2012. Paul D. Hain 等學者建立一個兒科醫院醫學的儀表板，用以監測其自 身的性能，並於類似的小組間進行比較，以改善病人辨識率及其服務品 質[16]。. 綜合上述研究可發現，商業智慧應用於醫療管理上已有不少的發展經驗，但 大多偏重於臨床醫療面與品質監控管理，並無有效地應用於醫院內部的營運控管 與決策分析。. 第五節. 小結. 本研究透過爬梳文獻，了解醫院管理層級中，異常通報事件如何透過商業智 慧分析系統，提供給管理者調整以及應變較佳的管理方針；並且，透過商業智慧 分析而得的資料，對於第一線上的護理人員進行職業教育。 尤其是以近年來病患安全與倫理議題受到廣泛地討論與關注，本研究為探討 16.
(22) 醫療服務透過醫院內部對護理人員之教育，並且讓其了解醫院資訊內部之應用， 並讓管理人員及第一線的護理人員能充分了解顧客導向行為與病患安全之關 係，更有效能提升醫療環境之品質。. 第三章 第一節. 研究方法. 資料蒐集. 本階段主要係蒐集國內外參考資料並參考過往指標發展經驗與異常事件通 報系統用以協助下一階段發展關鍵績效指標架構為首要目的。. 一、 蒐集文獻資料 首先針對國內外的「醫院主管資訊系統」、以及「決策管理指標」進行資料 蒐集並瞭解其定義與內容，再進一步將資料進行彙整分析，從文獻探討中能瞭解 過去研究學者對於醫院決策系統開發的狀況以及所需發展的關鍵指標為何。 本研究與國內北部某區域教學醫院合作，於收集相關參考文獻以及擬定初步 之關鍵績效指標架構後，前往合作醫院訪談用以得知醫院目前現況與使用者需求 為何。利用非結構式訪談法，即不預設問卷、表格、定向的標準程序等，主要透 過與受訪者之間的互動情形以瞭解目前醫院的主管資訊系統化之程度以及蒐集 相關參考資料與系統開發等需求。 1. 醫療異常事件通報處理原則及流程 事件發生後第一線人員應立即通知相關醫事人員處理，並報告單位主管調 查事情經過。該事件若涉及對病人或其家屬之說明、解釋應掌握時間，即 時為之，不得無故遲延。 事件發生及處理經過除應明確記載於病歷內，另應於事發24小時內至院內 醫療異常事件通報網站通報。 常事件發生如為上班時間則應報告單位內二級主管，視事件嚴重度報告一 級主管；如為非上班時間（包含夜間及假日）除報告值班總醫師、主治醫 師、護理長、督導長外，應報告單位二級主管並視事件嚴重度報告一級主 管。 醫療異常事件電腦線上通報作業流程（如圖），依異常事件之嚴重度評估 後，採取行動策略。 異常事件如涉及醫療糾紛之可能，依社工室頒布之「醫療糾紛處理流程」 辦理。 17.
(23) 異常事件如涉及媒體訊息發布，依公共事務室訂定之「媒體相關業務標準 作業流程」辦理，不得私自發布訊息於媒體。. 圖 6 醫療異常事件電腦線上通報及簽核作業流程. 嚴重程度 結果. 頻率. 發 生 頻 率. 死亡. 極重度. 重度. 中度. 輕度. 無傷害. 數周. 1. 1. 2. 3. 3. 4. 一年數次. 1. 1. 2. 3. 4. 4. 1~2 年一次. 1. 2. 2. 3. 4. 4. 2~5 年一次. 1. 2. 3. 4. 4. 4. 5 年以上. 2. 3. 3. 4. 4. 4. 參考醫策會提供之嚴重程度評估矩陣級數（Severity Assessment Code Matrix， SAC）. 18.
(24) 2. 異常事件嚴重度分類 . 跡近錯誤：由於不經意或是即時的介入行動，而使其原本可能導致意外、傷 害或疾病的事件或情況並未真正發生。 無傷害：事件發生在病人身上，但未造成任何傷害。 輕度傷害：事件雖然造成傷害，但不需額外處理。 中度傷害：需額外的探視、評估或觀察，僅需要簡單的處理如縫合、抽血、 驗尿檢查或包紮、止血治療。 重度傷害：除需要額外的探視、評估或觀察外，尚需住院落延長住院天數或 會診作特別處理。 極度重傷害：造成病人永久的殘障或永久的功能障礙。 死亡. 3. 事件可能再發生頻率 . 數周內：預期很短時間內或立即會再次發生。 一年數次：很可能再次發生。 一至二年一次：某些情形下可能再次發生 二至五年一次：偶而發生。 五年以上：很少發生，只在特定情形下發生。. 4. 嚴重程度評估矩陣級數（SAC） 1級=極度危險事件（Extreme risk） 2級=高度危險事件（High risk） 3級=中度危險事件（Medium risk） 4級=低度危險事件（Low risk） 5. 通報事件的行動策略 一級：指極度危險事件，須立刻採取行動，作必要之處理及處置，並報告一級主 管，由一級主管決定是否向上呈報，事件如為系統性因素應進行根本原因分析、 研擬改善措施。 二級：指高度危險事件，須立刻採取行動，作必要之處理及處置，並報告一級主 管，由一級主管決定是否向上呈報，事件如為系統性因素應進行根本原因分析、 研擬改善措施。. 19.
(25) 三級：指中度危險事件，採取行動作必要之處理及處置，並報告二級主管，由二 級主管決定是否向上呈報，事件如為系統性因素應進行根本原因分析、研擬改善 措施。 四級：指低度危險事件，經由常規程序處理，並報告二級主管，由二級主管決定 是否向上呈報，事件如為系統性因素應進行根本原因分析、研擬改善措施。. 第二節. 資料分析與討論. 一、 系統資料模型設計 (一)資料來源 為收集上述之系統相關資料，本研究透過研究機構的資訊室工程技術人員由 醫療資訊系統中擷取本系統所需的資料，醫療資訊系統大致區分為四大部份：門 診系統、急診系統、住院系統以及管理系統，研究使用資料如所示，以下為各資 料欄位詳述： 藥物事件：與給藥過程相關之異常事件。 跌倒事件：因意外跌落至地面或其他平面。 手術事件：在手術前、手術中、手術後過程中之異常事件。 輸血事件：自醫囑開立備血及輸血過程相關之異常事件。 醫療照護事件：醫療、治療及照護措施相關異常事件。 公共意外事件：建築物、其他工作物、天災、有害物質外洩等相關事件。 治安事件：如偷竊、騷擾、誘拐、侵犯、病患失蹤、他殺事件。 傷害行為事件：如言語衝突、身體攻擊、自殺/企圖自殺、自傷等事件。 管路事件：如管路滑脫、自拔、錯接、阻塞、未開啟等異常事件。 不預期心跳停止事件：發生在醫療院所內非原疾病病程可預期之心跳停止事件。 麻醉事件：與麻醉過程相關之異常事件。. 20.
(26) 檢查/檢驗/病理切片事件：與檢查/檢驗/病理切片等過程相關之異常事件。 其他事件：非上列之異常事件. (一). OLAP 設計(線上分析處理). On-Line Analytical Processing，簡稱 OLAP，即為線上分析處理是一套以多 維度方式分析資料，而能彈性地提供積存（英語：Roll-up）、下鑽（英語： Drill-down） 、和樞紐分析（英語：pivot）等操作，呈現整合性決策資訊的方法， 多用於決策支援系統、商務智慧或資料倉儲。其主要的功能，在於方便大規模資 料分析及統計計算，對決策提供參考和支援。與之相區別的是線上交易處理 （OLTP） 。OLAP 需以大量歷史資料為基礎配合上時間點的差異並對多維度及彙 整型的資訊進行複雜的分析。 OLAP 的概念，在實際應用中用廣義和狹義兩種不同的理解。廣義上的理解 與字面意思相同，即針對於 OLTP 而言，泛指一切不對資料進行輸入等事務性處 理，而基於已有資料進行分析的方法。但更多的情況下 OLAP 是被理解為其狹 義上的含義，即與多維分析相關，基於立方體（CUBE）計算而進行的分析。 研究開發之系統資料庫係以線上分析處理概念，將資料表以多維度方式呈 現，資料可直接以任意維度的組合來進行查詢，而不需要透過複雜的資料庫查詢 指令，藉由超立方（Cube）查詢的堆積並結合以主題為導向的資料倉儲系統， 用以滿足決策者的需求。而線上分析處理主要在於方便大規模資料分析及統計計 算，並對決策提供參考和支援，使資料以階層式方法堆疊，透過向上匯合、向下 鑽取、切片、切丁以及轉軸五種方式分析資料，為了將統計數值完整呈現，並藉 著線上分析處理來變化出各種不同的圖形組合，本研究以部門、構面以及時間三 個維度組成一個資料立方體，如圖 7，並分別描述其功能。. 圖 7 資料立方體 21.
(27) 1. 向下鑽取（Drill-down） Drill down 是由較高階層向下層展開更細部的資料，當一個立方體具有數個 階層關係時，便可藉由高階層一步步向下呈現中階及低階層的維度資訊，屬於一 種降幕的動作。本研究首先定義跌倒指數計算方式: 數值和超過 4，定義為危險， (各配分如下， 在位移中，3 分=無法自行移位，2 分=需一或二人協助，1 分=需 輪椅協助代步，0 分=完全獨立；在活動中，3 分=無法活動，2 分=需輪椅協助代 步，1 分=需一人攙扶行走，0 分=獨立。) 本研究透過向下鑽取的技術，主要是用以分析出影響全院營運的細部資訊， 從高階層資料往低階層資料移動做分析以及探勘，並透過時間維度進行資料分 析，管理者首先可由每年度的資訊進行監測，接著 drill-down 至每個月份，從大 範圍的監測到小範圍的細部探勘，讓院內高階主管找出最具影響院內財務狀況或 導致整體營運不佳的月份進行管控，如所示。. 圖 8 執行結果: 跌倒危險指數 X 軸：數量 Y 軸：日期(以 1 日為周期，例如：3 月 1、2、3……日)Z 軸：所有 部單位。 參照圖 8 及圖 9，上圖 8 為所有部單位，每一周測試簡易平衡測試的人數， 為了達到到向下鑽取的目的，選擇其中一個部門：內科部，得到下圖 9 的結果， 系統會顯示內科部所有的單位每一周的測試簡易平衡的人數。. 22.
(28) 圖 9 執行結果: 跌倒危險指數 X 軸：數量 Y 軸：日期(以 1 日為周期，例如：3 月 1、2、3……日)Z 軸：某一部 單位所包含的所有科。. 2. 向上匯合（Roll-up） Roll-up 則與 Drill-Down 相反，是由低階層向上彙整出全面的資料，將立方 體中的低階層資訊一層層堆疊至高階層整合做分析運算，如看完每月的各部門的 獲益後，可匯整成整年度的加總量值（Measure）查詢，是屬於升幕的動作。研 究首先針對時間維度來看，高階主管可從每個月份某部門的服務量進行向上加 總，統計出該部門整年度總服務量並依序與其他部門進行比較，評比出該年度院 內營運部門績效最差的單位並給予改善，如圖 10 所示。 圖 10 為內科部胃腸科每一周針對簡易平衡做測試的人數，在科別的部分將 胃腸科調整為內科部，因此系統會顯示內科部所有科單位每一周測試「簡易平衡 測試」項目的人數(如圖 11 顯示)。. 23.
(29) 圖 10 執行結果: 跌倒危險指數 X 軸：數量，Y 軸：日期(以 5 日為周期，例如：3 月 1、5、10……日) ，Z 軸： 單一科單位。. 圖 11 執行結果: 跌倒危險指數 X 軸：數量，Y 軸：日期(以 1 日為周期，例如：3 月 1、2、3……日) ，Z 軸： 單一科單位。. 3. 切片（Slice） 切片是指某一資料立方體的面，立方體共分為三個維度，而 Slice 則是指呈 現單一維度的資訊，研究將資料方塊模擬為一個三維度的資料立方體，接著運用 24.
(30) Slice 技術把原本完整的立方體切成薄片，並限制只讀取其某一維度的資料範 圍，將擷取到的小部份資料進行分析，使原本三維度資料切成二維度資料來展 示，以本研究來說，即是可讓高階主管觀察內科部之中不同月份的各構面的營運 狀況，如圖 12 所示。. 圖 12 Slice 分析. 圖 13 執行結果: 跌倒危險指數 X 軸：數量，Y 軸：日期(以 1 日為周期，例如：3 月 1、2、3……日) ，Z 軸： 單一科單位。. 25.
(31) 4. 切丁（Dice） 切丁為運用不同的觀點，選擇更小的子立方體去分析，從立方體中任意選擇 兩個或以上的維度抓取資料進行組合，進而切出較小的資料立方進行剖析。研究 從設計的三維度資料方塊中，選擇二個或二個以上維度進行運算，並針對維度限 定一小範圍，切出一特定的資料立方塊，進行較細部分析，舉例來說，可讓醫院 管理者只針對內科部中 1 月份的財務狀況作查詢，以此類推來做分析管理，如圖 13 所示。. 圖 14 Dice 分析. 圖 15 執行結果: 跌倒危險指數 X 軸：數量，Y 軸：日期(以某一個月)，Z 軸：某一科單位。. 26.
(32) 圖 16 執行結果: 跌倒危險指數 X 軸：數量，Y 軸：日期(5 日為周期，例如：3 月 1、5、10……日) Z 軸：所有部單位。. 5. 轉軸（Pivot） 轉軸則是可以針對不同的維度進行旋轉檢視，任意以立方體中的某一維度作 為軸心，並做出旋轉的動作，讓資料以不同的角度呈現，供管理者查詢。研究利 用 Pivot 技術讓系統能以不同面向的方式呈現資料。舉例來說，我們將立方體設 計成縱軸為構面維度，橫軸為時間維度，並以構面維度為主軸來觀察各構面在每 個月份的變化為何，而後可轉變成縱軸為時間維度，橫軸為構面維度，且改以時 間維度為主軸，讓管理者可以觀察在每個月份不同構面的成長變化，呈現不同的 資料意義，如圖 14 所示。. 圖 17. Pivot 分析. 27.
(33) 第三節. 系統發展. 一、 系統資料庫建置 資料整合 本研究從院內系統擷取出來的資料進行資料整合的處理，此階段將透過星狀 架構以及概念資料庫模型設計後，建置一個完整的實體資料庫，執行工作包含建 立資料表，以及在各個資料表之間根據規則建立關聯性，透過刪除重複性和不一 致的相依性，讓每個資料表都關聯至必要之索引值，每個資料表應該僅描述一種 實體 (Entity)類型，如：異常事件分類統計檔、異常事件部門分類統計檔等，而 在資料表建置時必須注意到“命名方式統一”、“資料型態統一”以及“資料屬 性統一”，以確保資料在銜接過程中不失其完整性及正確性:. 命名方式統一 醫院內部不同的操作系統對於相同資料可能會有不同的命名方式，因此本階 段將彙整不同資料來源的表格，並建立一個標準的命名方式，將所需的資料皆以 同一名稱命名，以便於後續資料建立的連貫性與人員修改的簡易度。. 資料型態統一 因為院內所使用的資料庫在不同表單上的資料型態定義略有不同，包含資料 型態的名稱與容許長度都有些微的差異，因而造成在資料判讀與關連上有所困 難，在此本研究試著將各種資料的型態與長度給予一個標準的規格，並儘量採用 與原資料相容的資料型態，若未來此開發系統的原資料庫需要轉換到其他資料庫 時，不會有資料遺失的問題發生。. 資料屬性統一 將上述的資料型態與容許長度皆給予統一格式後，其資料的屬性也必須要有 相同的格式，因此在資料轉換讀取之前會，需先將所有的資料屬性內容作修正， 以確保資料的一致性，降低讀取失敗的機率。. 28.
(34) 資料庫建置 OLAP 資料模型設計以多維度資料模型為主流，該模型通常以某種主題為中 心，而後透過維度（dimensions）和事實（facts）來定義組成。維度指的該主題 的項目或屬性所形成的一個表，稱為維度表（dimension table） ；而事實指的是該 主題中能被記錄項目，包含了可被量測或觀察的變數，而將多個事實形成一個表 則稱為事實表（fact table）。多維度資料模型有兩種常見的設計架構：. 星狀架構（star schema）： 中心為一事實表，週邊則有多個未經正規化（normalize）的維度資料表，當 事實表關連到數個維度表，就會形成類似星狀的樣式。以星狀架構建置資料庫的 優點在於資料都已預先被組織給處理過，主要的數據放置於龐大的事實資料表 中，所以只要讀取事實資料表就可以進行查詢，而不必把多個關聯的維度表聯接 起來，可提升查詢的效率，因此是最常被使用的一種架構。. 雪花架構（snowflake schema）： 是星狀架構的變形，用來描述維度資料表間的關聯性與合併後的架構，為了 節省儲存空間會將維度表做正規化的處理，在一定程度上減少了存儲空間的浪 費，也較容易更新與維護，但缺點在於雪花架構的資料庫較複雜，使用者較不易 理解，且若要查詢就需要做連接（join）的動作，因此會降低讀取資料的效率， 所以在實務應用上不如星狀架構來得普遍也較不推薦。 經由研究分析，可發現星狀架構是以「主作業處理表格」的聯結獲取相關資 料，而資料來源通常可能是來自組織本身已在運行的應用系統的資料庫中，相似 於本研究系統開發的資料建置方法，且其架構的資料處理方式亦較為適用於本研 究的進行，因此研究首先以醫院最為敏感的異常事件通報面向資料作分析整理， 並選擇以能提供醫院主管查詢資料時較為快速反應的星狀架構方式來建置系統 資料庫。. 29.
(35) 第四節. 資料採礦. 資料探勘的技術是，「持續追蹤日復一日、年復一年每一個顧客及每一個專 案所產生的資料中，識別出具有效性、新穎性、使用潛在價值性、及可瞭解性的 資 料 關 連 (correlations) 及 模 式 （ Patterns ）」（ Fayyad ， 1997 ； Han and Kamber,MorganKaufmann，2000；Sung, Ho Ha and Sang,Chan Park，1998）。 資料探勘技術可說是整合資料庫結構、統計學、人工智慧、行銷學等各種相 關知識，針對企業的客製化問題，利用不同的分析工具擬訂 與評估行銷策略 ， 進而降低 成本創造利潤（Two Crows Corporation，1999） 。資料探勘涵蓋的內容 極為廣泛，可從以下三個面向來細分：. 一、 從商業面： 是一種市場研究、商業流程改進、行銷支援、顧客關係管理及問題發現的工 具。. 二、 在技術面： 結合機器學習所使用的演算法、統計的部分功能、決策支援的分析及電腦科 技等應用技術。. 三、 從社會面： 結合商業活動及科技活動，提高組織預警的能力在危機來臨之前，先有防範 之道來因應外界環境的多變性及競爭性。資料採礦其功能大致包含了：群聚 （ Clustering ） 、分類（Classification） 、預測（Prediction） 、關聯（Associations） 以及推估（Estimation）五大分析功能（Han and Kamber,2001）。. (一)群聚模式： 以資料的特性而將資料進行分組的程序。分群的目的在於將群組間的差異辨 識出來，並進一步挑選出相似性高之樣本。. (二)分類模式： 30.
(36) 將資料依據事先定義的特徵屬性進行分類處理工作。將已知的變數屬性數值 進行運算，得到分類的規則後，再將未知分類的資料帶入規則，而得到最後的分 類結果。而這些使用者所運用來建立特徵的資料可能是來源自於現有的歷史性資 料，或是針對一個完整的資料庫進行部份取樣後的資料，所以，事實上「分群」 與「分類」是不相同的，其差別在於分析之前，分析者並不知道會以何種方式來 進行分類。. (三)預測(Prediction)： 根據過去結果來推估未來的趨勢或數值，例如：由顧客交易的記錄預測顧客 下半年會為公司帶來多少利潤。. 四、 關聯分組(Affinity grouping)： 找出資料間的關聯性，例如：買牛奶的顧客，通常也會買麵包。找出順序規 則（Sequential Rules）：顧客買了引擎用油和過濾器，那下次可能會買汽油添加 物。找出關聯性規則（Association Rules） ：通常用在購物籃分析，例如：啤酒與 尿布的關聯性規則。. 五、 估計(Estimation)： 根據過去有相關，且具有連續性數值屬性的資料，獲得某一屬性未知之值。 上 述 的 功 能 通 常 會 運 用 到 下 列 的 技 術 ： 購 物 籃 分 析 (MarketBasket Analysis) 、 記 憶 式 推 論 (Memory-Based Reasoning ； MBR) 、 群 集 偵 測 (ClusterDetection)、連結分析(Link Analysis)、決策樹(Decision Tree)、類神經網路 (NeuralNetwork) 、 基 因 演 算 法 (Genetic Algorithm) 、 線 上 分 析 處 理 (On-Line AnalysisProcess)等技術。 購物籃分析（market-basket analysis） 在顧客同一次購物活動中，對其所購 買商品組成的相關性進行研究的方法學。購物籃分析一開始的工作是將顧客購買 行為予以分門別類，下一步才是確認出可提高獲利能力的特殊購物行為輪廓。 同類性擺設（affinity positioning）根據顧客購物行為輪廓中的商品類別進行 店內商品的擺設設計。 交叉銷售（cross-selling）當顧客採購某一特定商品項目 時，也會傾向於購買另一種相關的商品項目。 效能提升分析（lift analysis）的目的在於確認出對促銷文宣最具回應率的客 31.
(37) 戶組。利用效能提升曲線圖，可以設計出具有最佳獲利的促銷政策。 易言之，顧客關係管理（CRM）想法是根據客戶對企業未來價值的衡量， 為各種行銷活動篩選出目標客戶。上述的管理需求得先對每個客戶進行在整個顧 客生命週期的階段定位預測、衡量顧客對該企業的終身價值、每位顧客的月交易 額，以及對顧客所提供的服務費用。透過資料探勘－從大量資料庫系統中抽取出 隱藏性資訊，能辨識有價值的顧客，預測未來行為，且廠商能夠主動驅動知識來 作決擇（Rygielski, Chris , et al., 2002）。 本研究首先需先建立多維度資料倉儲，而維度模式架構包含二個觀念。 第一個觀念是事實表（fact table） ，事實表在 cube 中只會有一個，用於存放資料 倉儲中要分析的主體交易資料（通常是具有累加的數字資料，如銷售金額），以 及與各維度間的聯繫資料（外來鍵），事實表除了主鍵外的屬性，就是觀察值 （measure） ，觀察值就是我們最後要呈現的結果。第二個觀念是維度表（dimension table） ，維度依照所欲分析的各種構面來規劃；一般而言可以有多個維度的產生， 任一個維度都會對應到一個以上的關聯表，或是關聯表的某個欄位（稱為虛擬維 度）。而這些關聯表通常就稱為維度表。由事實表及維度表所形成的圖形架構稱 為維度模式架構。 維度模式架構有星狀綱要和雪花結構的作法。維度模式的設計步驟則簡單如 下述： 1. 決定欲應用的商業程序（business process）為何？例如：採購程序、銷售程序 等。 2. 決定商業程序的單元塊（grain） ，例如：採購程序的某可能是：某天採購了某 間工廠的某樣產品的數量資料。 3. 根據單元塊決定分析資料的維度，例如：利用時間、出處及產品名稱，訂定 三個維度表。 4. 決定事實表的觀察值—例如：數量。 5. 設 定 維 度 表 及 事 實 表 的 主 鍵 ， 以 建 立 兩 者 間 的 參 考 關 係 。 接 著 在 SQLServer2010 利用先前建立的資料倉儲作為資料來源來建立 Cube，產生 的 Cube 可以執行 OLAP 分析，OLAP 分析有三個主要處理方式： (1) Rollup（向上提升、往上摘要 ）:可以獲取往上一階層的分群摘要資訊。 (2) Drill down（深入探測、往下探查）:深入至下一階層的較細部資料。 (3) Pivot（樞紐分析 ）:可以快速將大量資料作成摘要或交叉列表，如此可以 32.
(38) 迅速獲取資訊，並可快速切換到其他維度進行分析。 圖 4-2 為執行結果，按下左上角的設計回到設定畫面，上圖為資料庫所有資 料的簡易平衡測試總數，尚未選部門科別，X 軸：所有項目(簡易平衡測試、入 院前後跌倒史……)Y 軸：日期(以 1 日為周期，例如：3 月 1、2、3……日)Z 軸： 所有部單位。. 第五節. 小結 顧客關係管理對企業而言乃是將顧客關係放在企業經營之核心。由於顧. 客關係管理涉及多種層面，涵蓋的資料又多又廣，包括客戶資料、購買的資料和 金額與行銷活動的顧客反應度等，造成資料分析的複雜與困難，因此近來所廣為 重視的資料挖掘（Data Mining）技術的使用就成為一個重要的顧客關係管理工 具。資料挖掘（或稱為資料探勘）可以定義為從資料庫中獲取有意義的資訊以及 對資料歸納出有結構的模式，以作為企業在進行決策時之參考，也就是在龐大的 資料庫中尋找出有價值的隱藏事件，並且加以分析。Songet al(2000)指出，在激 烈競爭的市場中，如何有效的偵測到顧客消費行為是非常有用的，因為公司的決 策者知道這些資訊後，可以推出適合的行銷活動去吸引或刺激消費者的回應。因 此，若能將資料挖掘的技術應用於顧客關係管理上，將有助於企業從堆積如山的 資料中，發現更多有利於我們行銷的資訊，而這些資訊都是極具有價值的商業智 慧（Business Intelligence）。 因之，對於醫院的管理而言，了解醫護人員在照護病患過程中，透過商業智 慧的資訊軟體，察看異常事件，了解發生的趨勢，作有效的預防與教育第一線上 的醫護人員，為刻不容緩之課題。. 第四章. 資料分析. 本研究據某教學醫院之資料庫的應用程式，透過商業智慧系統，將所分析的 資料結果提供給醫院有關醫療管理的建議，研究最終的目標是護理人員的顧客導 向思維，以病患為顧客的中心思想，進而保障病患安全，是故，俾希望商業智慧 分析資料能迅速了解醫院病患所遇到的困難以及需要處理的情境，以期提供最有 效的管理方針。 因為醫療機構本身的規模、屬性、複雜性與管理的需求，對於異常事件收 集的資料變項很少一致，甚至個別醫院內部人員對於變項的定義也有所差異，例 如對嚴重度的等級認定、事件類別的歸類等，是故，透過 SQL 所析得的資料， 進一步將異常事件做分類，各醫療機構才能在共同的平台上進行通報，後端的資 33.
(39) 料分析者才能有系統地進行資料整理與分析，產出有意義的資訊。 以下為本研究所探討的社區醫院資料庫，透過商業智慧系統開發的架構，呈 現操作並進行討論。希冀所提供的資訊，能最有效地反映醫院病人(顧客)所在意 以及所面臨的情境，並且對照醫院所需要修正的策略，以期有效提升醫院的整體 服務效能。. 一、討論與操作 以下是利用某社區醫院資料庫現有的數據，依循本論文所提出的商業智慧 系統開發架構模組及研究方法，在 SQL Server 環境上實作出的結果。 如圖 4-1 所示，可見出現的折線圖，縱軸為危險指數數值，橫軸為時間，可發現資料具有 循環的趨勢。 據本次研究從資料庫取得的資料，發現每隔五天，資料會有其週期性，但 因為樣本的時間為三月份前兩週，無法類推所有醫院的病患，在跌倒危險指數上 有這樣的趨勢，不過可供未來進行更多的研究。 由縱軸可以發現，指數的平均值界在 50 至 100 之間，數值在 50 與 100 之 間擺盪，可參考圖 20 的紅線，紅線為其平均值；而以五天為一個週期，可以參 考圖 4-1 的綠線部分，清楚可見約 5 天有一次循環。. 圖 20 執行結果 1:跌倒危險指數. 34.
(40) 圖 21 為執行結果，按下左上角的設計回到設定畫面，上圖為資料庫所有資 料的簡易平衡測試總數，尚未選部門科別，橫軸為日期及時間，縱軸為次數。. 圖 21 執行結果 2: 跌倒危險指數 在 SQL 介面中，用藍色部分的加號作新增項目的功能，選擇的欄位為需要 統計處理的欄位，現在圖所呈現的為兩個項目，在 SQL 執行後會有跌倒危險總 數跟入院前後跌倒史的總數。. 圖 22 執行結果 3: 跌倒危險指數 圖 22 紅色區塊加入了部門這個欄位(部門 ID 為部門的英文代碼，部門是中 文名稱) 35.
(41) 圖 23 執行結果 4: 跌倒危險指數 圖 23 紅色區塊有各部門跟總計項目的名稱，因為統計項目有簡易平衡測試 和入院前後跌倒史，故每個部門都有分兩個不同顏色的曲線，再圖 4-4 很明顯可 以見到不同科別的差異。. 圖 24 執行結果 5: 跌倒危險指數 圖 24 是 SQL 執行後，因為已經篩選胸腔部，故只剩下胸腔部，所呈現的 圖形。. 36.
(42) 圖 25 執行結果 5: 跌倒危險指數 圖 25 除了篩選的胸腔部，再新增科別。. 圖 26 執行結果 5: 跌倒危險指數 圖 26 為執行結果，科別病房的篩選方式與部門的篩選方式相同，不再重複 介紹，若不想要篩選，只需再篩選處把條件刪除即可。. 37.
(43) 圖 27 執行結果 5: 跌倒危險指數. 圖 28 執行結果 5: 跌倒危險指數. 圖 29 SQL Server. Cube 各科別總覽. 38.
相關文件
conducted to evaluate the effects of health belief model based anticoagulation therapy self-management program on improving the anticoagulant therapy knowledge, professional support,
