大型医疗设备绩效分析方法探讨刘琪赵云峰王宇林建阳[摘要]近年来，医院对医疗设备的使用绩效越来越重视，也有很多学者根据医院实际情况对大型医疗设备的使用状况进行量化评价和分析，从基础数据的获取到绩效评价体系的建立进行了多方面的研究，文章对绩效分析方法的研究现状综述如下。[关键词]大型医疗设备；绩效分析；基础数据；评估体系[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2017.28.141随着科技的日新月异，医院医疗设备总值占医院固定资产的比重越来越大，对医院大型医疗设备的利用情况进行量化评价，进行成本效益分析，建立健全的绩效评估体系，对日后医院医疗设备的购置、使用和经济收益会产生积极而深远的影响。[1]医疗设备的使用是否合理、有效，直接关系到医院诊疗水平的提高、医院运营成本的节省。合理、有效地使用医院的医疗设备，使其更好地发挥经济效益和社会效益，更有利于卫生行政部门对医疗资源配置的合理规划。1基础数据获取的常用方法基础数据的搜集，是大型医疗设备绩效分析的基础[2]。基础数据的即时有效、真实准确以及规范科学可以增强大型医疗设备综合绩效管理评估的可操作性与科学性。目前常用方法包括以下几点。1.1利用数字化信息系统自动获取利用信息技术，设定医疗设备使用基础数据的采集准则，从信息系统中自动提取设备收益的数据，实时获取数据。医疗设备的经济效益主要包括折旧和收入两部分：在医疗设备数据库中建立完整的设备信息，设备原值、设备折旧值等信息可以准确地对设备进行折旧计算；收入数据则可实时通过医院财务数据获取，通过计算数据库中的单次价格与使用次数的乘积，清楚地获取每台设备的收入与使用情况，将医嘱项与设备进行绑定可以直观地了解设备的收益情况。[3]1.2数据挖掘技术数据挖掘是大数据理论的一部分，进行数据分析主要是通过数据挖掘工具，在巨大的数据库中，使用相应的算法，找出潜在有价值的知识，提取的表现形式有概念、规则、规律、模式等。[4]数据挖掘的分析方法分为直接数据挖掘和间接数据挖掘：直接数据挖掘的目标是先建立一个模型（利用现有数据），再用这个模型描述其他数据。[5]间接数据挖掘的目标是在所有的变量中建立起某种关系，而没有选出某一具体的变量。数据挖掘过程共分为筛选数据、预处理数据、冗余数据处理、模型建立、算法实现、数据的挖掘、结果的检验和挖掘的应用等八个处理阶段。数据挖掘有以下常用的方法包括：统计方法、聚类分析、关联规则、神经网络、决策树方法、遗传算法和粗糙集等。目前，数据挖掘技术和数据仓库已经成为决策支持领域的前沿研究方向之一。例如在南树萍等学者的研究中，就将决策树的数据挖掘技术运用于医疗设备成本绩效的研究中，探讨了对医疗设备从购置前的可行性论证到淘汰报废全过程进行决策分析。[6]2常用的医疗设备绩效评估方法2.1医疗设备成本效益比较法通过计算预期的成本和效益，取得成本、效益的数量关系，得出成本最小化、效益最大化的方案。[7]医疗设备的成本核测算包括三个方面：成本的预测、控制和评价。成本预测就是全面评估设备原值、人力成本、耗材、维保费、水电房屋费等；成本控制就是要根据设备的运营情况，对可变成本（材料消耗、维修费用、水电费）等成本进行有效的调控；成本评价是指对设备的购置、设备的使用和最终设备的报废整个过程中的经济效益进行系统分析。[8]目前常用的医疗设备经济效益分析方法有投资回收期法、内涵报酬率法、净现值法和投资回收率法等。（1）投资回收期法。该方法是通过测算医疗设备投资成本收回所需要的时间来分析该医疗设备的经济效益。投资回收期=医疗设备价格总额/该医疗设备年利润。医疗设备的投资回收期与其经济效益成反比。（2）内涵报酬率法。内涵报酬率，是指能够使未来现金流入量等于未来现金流出量现值的贴现率。[9]该方法可以排序独立投资，最后用最低报酬率或一个切合实际的资金成本来判断方案的可行性。（3）净现值法。净现值，是指把原始投入当作按预定贴现率借入，并假设在年末预计的现金流入肯定可以实现，计算未来现金流入与流出现值之间的差额。该方法适合比较互斥方案，凈现值为正数最大的方案为最佳方案。（4）投...