國家醫(yī)保局《DRG/DIP支付方式改革三年動計劃》實施后,檢驗科面臨系統(tǒng)性挑戰(zhàn)。DRG(按疾病診斷相關分組付費)和DIP(按病種分值付費)支付方式的全面深化推行,正在深刻重構醫(yī)院的收入結構和運營邏輯。其核心在于“打包付費、結余留用、超支分擔”的機制,對醫(yī)院的成本控制能力提出了前所未有的嚴苛要求。以往按項目收費的模式下,檢驗科作為重要的收入來源部門的情況已經(jīng)改變。如今,每一項檢驗成本都成為醫(yī)院整體病種成本中需要“斤斤計較”的部分。
與此同時,國家層面對檢驗項目價格的持續(xù)治理和下調,更是直接壓縮了檢驗業(yè)務的利潤空間。雙重壓力之下,檢驗科的經(jīng)營環(huán)境已經(jīng)發(fā)生重大變化:從為醫(yī)院創(chuàng)收的“利潤中心”,滑向必須嚴控成本的“成本中心”已成大概率事件。沿用過去的粗放式運營經(jīng)驗和設備采購模式,顯然已無法應對DRG/DIP帶來的精細化成本管控挑戰(zhàn)。如何在這一嚴峻的經(jīng)營環(huán)境下破局?如何讓檢驗科在成為成本中心的同時,依然能夠支撐醫(yī)院未來的發(fā)展,甚至為提升醫(yī)院整體競爭力貢獻力量?
在此背景下,通過系統(tǒng)性技術升級實現(xiàn)檢驗科運營效率的顯著提升,已成為醫(yī)院應對支付改革、改善運營狀況的關鍵路徑。智慧化實驗室作為唯一改變檢驗科運營狀態(tài)的產(chǎn)品形態(tài),可以讓檢驗科在支撐醫(yī)院未來發(fā)展的同時,也匹配智慧醫(yī)院的發(fā)展,重塑診療流程,改善病人體驗,建立醫(yī)院的競爭力。
值得注意的是,目前市場上已有不少IVD企業(yè)布局智慧化實驗室領域,推出各自的解決方案。智慧化實驗室的實踐效果,很大程度上取決于其設計的系統(tǒng)性和整合深度。部分方案可能更側重于自動化設備的物理連接或局部流程優(yōu)化,而未能從檢驗科整體運營效率提升和成本結構優(yōu)化的角度進行頂層設計。目前IVD行業(yè)的企業(yè)智慧化實驗室解決方案內,邁克生物的智慧化實驗室作為該領域具有代表性的成功實踐之一,其方案設計與落地效果,能有效助力醫(yī)院提升破局DRG/DIP困境的能力。
那么,目前背景下的醫(yī)院檢驗科在面臨怎樣的核心運營挑戰(zhàn)問題,邁克生物的智慧化實驗室又能如何解決這些問題呢?以下問題和對應解答可以提供參考:
Q:檢驗科如何優(yōu)化人員結構和崗位配置?
A:邁克生物的智慧化實驗室通過自動化技術覆蓋樣本傳輸、前處理、分析及結果初審(僅樣本采集及終審需人工參與),結合智能審核系統(tǒng)(可實現(xiàn)60%-70%的自動審核率),能夠有效減少50%-80%的重復性人工操作需求。根據(jù)在邁克生物技術支持下完成智慧化改造的某縣級市三甲醫(yī)院實驗室實際運行情況觀察,到訪者在上午10時左右進入檢驗科時,注意到實驗室操作區(qū)幾乎沒有工作人員,通過實時監(jiān)控系統(tǒng)可見,生化免疫檢測區(qū)樣本處理量已達700余份,臨檢區(qū)域標本檢測量也突破800例。在邁克生物的另一落地案例中,醫(yī)院在建分院時甚至不需要增加檢驗人員,原有人員就可以解決兩個院區(qū)的工作問題。
Q:檢驗設備較多的情況下,如何優(yōu)化實驗室空間利用?如何優(yōu)化能耗呢?
A:基于整體流程再造的緊湊布局設計,智慧化實驗室能節(jié)省20%-50%的場地占用,并同步降低20%-30%的空調、照明等能耗。這不僅釋放了寶貴的醫(yī)療空間價值,也直接削減了運營開支。
Q:如何同步提高檢驗各環(huán)節(jié)的質量和效率,解決無效耗時的問題?
A:據(jù)統(tǒng)計,檢驗科超過70%的錯誤來自人工操作,而智慧化實驗室自動化操作可以排除人工操作可能導致的錯誤;人員接觸減少,生物安全也可以相應得以提升。
Q:現(xiàn)在有什么辦法提高病床周轉率嗎?
A:邁克生物智慧化實驗室解決方案使得診療流程得以重塑,這可以讓住院部醫(yī)生在查房時就得到當日檢驗結果,避免將當天有條件出院的病人拖延到第二天,這可以提升病床周轉率,也能相應降低醫(yī)保支出;隨著檢驗時效提升,還可以提升醫(yī)院當日復診率,提升病人體驗。
目前,有不少醫(yī)院已經(jīng)完成了針對院內檢驗科的智慧化改造,那么對于尋求在DRG/DIP時代下保障檢驗科高效、低耗、可持續(xù)運營的醫(yī)院而言,智慧化實驗室無疑提供了一條經(jīng)過實踐檢驗的破局路徑,同時,深入考察IVD行業(yè)頭部企業(yè)的智慧化實驗室解決方案,尤其如邁克生物這種已經(jīng)具備系統(tǒng)性思維和成功落地經(jīng)驗的企業(yè)的解決方案,不失為探索破局路徑之始的好選擇。
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