目前，医院对高科技医用设备的需求和运营成本之间的矛盾日益凸显，因此，需要定期对医用设备绩效指标进行系统回顾评价，追踪其使用情况和投资回收情况，便于医院决策者掌握设备引进预期目标实现进度，为后续大型设备配置提供数据参考^[1]。

对大多数医院而言, 医用设备绩效分析存在数据收集和汇总周期长，数据采集不全面、不精确的缺点。当同一科室有多台同类型设备时，进行单机绩效分析比较困难^[2]。依据医院信息系统（hospital information system，HIS）收费项目进行手工提取，由于同类设备收费相同，无法精确到哪台设备开展的检查，也无法对单台设备进行统计分析^[3]。人员成本、耗材成本、检查等候时间与检查报告时间等数据可及性差。

设备管理人员尝试通过医院分诊叫号系统进行单机收入和支出的匹配，开展4种大型医用设备的单机成本效益分析，但开展分析的设备种类受到限制^[2]。

课题组尝试开发数据接口打通HIS、放射科信息系统（radiology information system，RIS）、影像归档和通信系统（picture archiving and communication system，PACS）、固定资产管理等业务系统，获取结构化的设备大数据，建立并匹配收费项目与单台医用设备的对应关系，实现单台医用设备绩效分析。通过相关网址或软件，及时获取动态的医用设备绩效评价结果，其评价效率将大大提高，实现医用设备绩效评价指标标准化、传输网络化、分析智能化^[4]。

1 资料与方法 1.1 资料来源与方法

通过中英文电子数据库等检索大型医用设备绩效分析的相关文献、文件与研究报告等。通过专家咨询法、文献研究等遴选绩效分析指标。针对绩效数据的获取及其统计学分析，课题组采取专家咨询方法，访谈了上海市卫生和健康发展研究中心（上海市医学科学技术情报研究所）、复旦大学公共卫生学院卫生管理教研室、调研医院的财务部、信息科、统计教研室与临床医学技术科室等有关专家、教授，以及院领导、科主任等共计40余人。

此次研究覆盖面较广，综合运用了历史数据对比分析及相关知情人员访谈等定量与定性相结合的研究方法，以系统研究影响大型医用设备绩效分析的因素，为绩效分析工作提供实证资料。

1.2 设备绩效数据获取

以往的研究中由于PACS系统与HIS系统相互独立，无法精确测算单机收入，基于此现状，课题组开发了基于大数据技术的医用设备效率效益分析数据采集接口，打通了HIS、RIS、PACS、固定资产管理系统，以AE title为核心字段，分别查找HIS和PACS中的检查数据并进行匹配，最终实现单机大型医用设备数据的获取。

本研究开展的大型医用设备绩效分析，选用成本收益率这一核心指标，设备成本收益率=（设备收入-耗材成本-保修费用-机器折旧-人员费用）/设备成本×100%，考虑了设备购置成本、设备收入（包括每台设备的收费项目以及设备工作量）、设备保修费用、人员费用、机器折旧等因素，计算每台设备2020年的成本收益率。

1.3 设备绩效数据分析

在指标数据获取后，运用Excel 2007录入数据，运用SPSS 26.0统计软件进行数据处理与分析，如服从正态分布，则采用独立样本t检验，检验水准α=0.05。样本为该医院全部在用的7台计算机断层扫描（computed tomography，CT）设备及7台磁共振成像（magnetic resonance imaging，MRI）设备。

2 结果 2.1 7台CT设备绩效对比分析

该医院东、西两院区共配置7台CT设备，均为乙类设备，西院区、东院区分别配置5台和2台，品牌主要是联影、General Electric（GE）、Philips、Siemens、Canon。

2020年成本收益率排名前3位的CT型号分别为UCT510、SOMATOM、Edge258，东院区的Optima表现亮眼、Revolution绩效待提升。

UCT510工作3年，功能简单，主要做平扫，年工作量中上、患者预约等候时间最短、成本收益率高；Optima安装在东院区已启用1年，在患者数量少于西院区的前提下，绩效表现亮眼，年工作量略低于均数的24 602人次、患者等候时间短、成本控制好、成本收益率略低于均数的83.87%。

Revolution安装在东院区启用1年，工作量处于爬坡阶段，日均检查人次低、患者等候时间短、单位工作量设备折旧及人员支出高、成本收益率低，绩效有待提升。

医院7台CT设备绩效情况见表 1。

2.2 7台MRI设备绩效对比分析

该医院东、西两院区共配置7台MRI设备，均为乙类设备，西院区4台、东院区3台，品牌主要是GE和Siemens。

2020年MRI品牌成本收益率排名前3位分别为3.0T HDX TWINSP、1.5T HDX UPG、Creator 1.5T（东院区）。东院区的Pioneer 3.0T、Prisma 3.0T绩效有待提升。

Creator 1.5T、Pioneer 3.0T均安装在东院区，已投入使用1年, 尚在保修期内，不考虑保修成本。Creator 1.5T工作量低，但设备成本、折旧费均最低，预约等候时间短；Pioneer 3.0T的工作量5 966人次，设备成本、折旧费高于Creator 1.5T，预约等候时间最短。Prisma 3.0T投入使用才5个月，工作量最低，设备成本最高，人员支出、折旧费及耗材成本均按实际使用月份（5个月）来核算，成本收益率4.42%，预约等候时间短，综合绩效有待提升。

该医院7台MRI设备绩效情况见表 2。

2.3 CT、MRI设备间的绩效对比分析

CT、MRI两者之间绩效产出存在着差异：①两类设备在临床疾病检查上各有侧重；②7台CT、7台MRI设备的成本收益率均数分别为83.87%、29.95%（t=2.703，P= 0.024），差异有统计学意义。CT设备年工作量（24 602人次）约为MRI设备（8 421人次）的2.9倍（t=3.750，P=0.004），差异有统计学意义；而MRI设备患者平均等候时间（228.86 h）约为CT设备等候时间（134.29 h）的1.7倍（t=1.980，P=0.072），两者差异没有统计学意义。CT检查效率更高、成本收益率更高、投资回收期也更短。

3 讨论与总结 3.1 创新性

课题组通过开发数据接口，打通了现有医院业务系统，获取单机大型医用设备的绩效数据，对医院7台CT设备、7台MRI设备的2020年指标数据进行对比分析，发现与实际设备使用现状相符，两者的平均工作量处于较高负荷状态、成本收益率高。此结果建立在医院就诊量基础上，2020年该医院门诊量144.81万人次，CT、MRI设备的年开机率均超过98%。

相对其他研究^{[2-3, 5-6]}，本研究打通了PACS与HIS，精确测算基于工作量的单机收入，实现医用设备成本收益监测动态化，并不断优化数据分析处理系统，实现数据收集的标准化、统计分析智能化和评价反馈及时化。

针对每台设备患者平均等候时间的长短，可进行适当的引导，将等候时间长的引流到等候时间短的设备上。国产CT设备绩效表现优，东院区地理位置偏远，可进一步加强宣传引导患者前往就诊，Optima、Creator1.5T绩效表现亮眼，Revolution、Prisma 3.0T绩效有待提升。

3.2 局限性

此次研究存在的不足之处，科研产出、设备保障维度待进一步纳入分析，科研产出对应到单台设备有一定的难度，上升到市级层面的话，可以开展不同医院间台均科研产出分析^[7]。加强维修商管理，将相应的设备保障的指标数据纳入系统，为设备使用管理提供预警信息。

不同设备利用率直接影响该设备的工作量及收入，也影响着设备的变动成本，势必会对成本收益结果造成影响，利用率高的设备，其成本收益高，反之亦然。

3.3 总结展望

设备使用分为新启用阶段、正常使用阶段及折旧期外3个阶段，本研究以2020年为横断面开展设备间的绩效比较分析，一定程度上反映了3个阶段中的设备运营绩效。

此绩效分析更多是从成本收益角度出发，一定程度上反映单机大型医用设备的绩效产出，为大型医用设备的更新配置提供数据支撑。不能简单地认为低档次的大型医用设备更具有投资价值，这需要根据医院的等级和定位，以及社会效益等进行权衡考量^[1]。在扫描范围、灵敏度及清晰度等方面，3.0T比1.5T、258排CT设备比64排更具优势，建议大型医用设备配置可参照金字塔结构^[8]。

下一步，课题组将扩展大型医用设备的绩效分析，开展直线加速器的绩效分析，拟从国产品牌入手，开发数据接口，获取直线加速器的病种种类、成本收益数据，予以绩效评估。

·作者声明本文无实际或潜在的利益冲突