医院集团如何保障计算机辅助维护管理系统选型共识?——GHT84 的经验总结

【字体: 时间:2025年05月27日 来源:IRBM News

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  为解决医院集团(GHT)计算机辅助维护管理系统(GMAO)选型及维护问题,研究人员围绕 GMAO 采购流程展开研究,通过协作收集需求、多轮评估等,促成全员认可的选型。该研究对优化医疗设备管理、提升服务质量意义重大 [1][2][3]。

  在医疗设备管理的复杂版图中,医院正面临着数字化转型的关键挑战。随着医疗设备的精密化与复杂化,传统维护管理模式逐渐暴露出效率低下、数据孤岛等问题,尤其对于医院集团(Groupes Hospitaliers de Territoire, GHT)而言,如何实现设备维护资源的共享与管理流程的统一,成为保障医疗服务稳定性的核心议题。计算机辅助维护管理系统(Gestion de Maintenance Assistée par Ordinateur, GMAO)作为优化设备全生命周期管理的核心工具,其选型合理性直接影响到生物医学部门(如设备维护、信息技术等)的运作效率与临床服务质量。然而,现有选型流程常因跨机构需求差异、用户参与度不足等问题,导致系统落地后出现功能适配性差、操作阻力大等风险。在此背景下,法国普罗旺斯 - 阿尔卑斯 - 蓝色海岸大区的 GHT84 医疗集团开展了一项具有实践指导意义的研究,相关成果发表于《IRBM News》,为同类机构的数字化转型提供了可借鉴的路径。
为破解 GMAO 选型中的协同难题,GHT84 医疗集团的研究团队以旗下阿维尼翁中心医院为核心开展研究。2021 年下半年,该医院生物医学部门面临原有 GMAO 软件供应商破产、系统即将停止维护的紧急状况,亟需在保障多机构设备管理连续性与数据安全性的前提下,筛选出兼顾功能集成性、操作友好性与服务响应能力的替代方案。研究团队旨在通过构建跨机构、跨岗位的协作机制,探索如何系统性整合不同医疗机构及用户角色的需求,形成科学透明的选型决策流程。

研究主要采用了以下关键技术方法:首先通过多轮跨部门研讨会收集各机构生物医学、技术、信息部门及临床科室的需求,形成个性化评估指标;其次组织潜在供应商进行系统演示,邀请各机构代表现场体验,通过匿名评分筛选进入实地测试阶段的候选方案;最后在模拟真实医疗环境的数据库中,允许各机构无时限操作候选系统,评估界面易用性、功能匹配度及供应商技术支持效率。

需求分析与供应商筛选


2021 年下半年,阿维尼翁中心医院生物医学部门确认其 GMAO 软件因供应商破产将停止维护,面临设备管理中断及数据库丢失风险。研究团队立即启动需求收集流程,不仅针对 GHT84 内各医院的设备管理现状,还细致区分生物医学工程师、IT 技术人员、临床医护等不同用户角色的操作需求,形成包含数据兼容性、维护流程定制化、多机构权限管理等核心指标的评估框架。通过公开招标,初步锁定三家具备资质的供应商进入演示环节。

系统演示与实地测试


研究团队组织了全天的 GMAO 演示会,邀请 GHT84 各机构相关部门代表参与,其中部分人员通过远程方式接入。三家供应商依次展示系统核心功能,重点演示设备档案管理、维护计划生成、故障报修响应等模块。会后通过投票将候选名单缩减至两家。随后,两家供应商获得模拟医院数据库访问权限,各机构代表在无时间限制的环境中实际操作,记录系统导航的直观性、复杂任务处理效率等细节,并与供应商实时沟通功能改进可能性。此阶段聚焦于验证系统是否符合生物医学良好实践(Bonnes Pratiques biomédicales)标准,以及能否支持跨机构的维护流程协同。

成功关键因素


研究表明,新 GMAO 系统的落地成功依赖于两大核心要素:一是全业务链参与的需求整合机制,通过图 6 所示的跨岗位协作流程,确保设备管理、技术支持、临床服务等环节的需求均被纳入选型标准;二是持续透明的沟通机制,定期向各机构同步选型进展、组织经验分享会,显著提升了参与者的决策参与感与最终方案的接受度。该研究证实,通过结构化的评估工具与交互式分享机制,可有效平衡标准化管理需求与个性化操作习惯,实现 GMAO 系统在功能适配性与用户体验层面的双重优化。

研究结论指出,GHT84 构建的 “需求共研 - 多轮评估 - 实地验证 - 全员共识” 选型模型,为医院集团的 GMAO 系统采购提供了可复制的方法论。该模型通过强化跨机构协作、引入用户中心的设计思维,不仅解决了紧急替换系统的燃眉之急,更建立了常态化的数字化管理工具评估框架。从实践意义看,标准化的 GMAO 系统部署可显著提升医疗设备维护流程的规范性,减少因系统差异导致的管理漏洞,同时通过优化生物医学部门的响应效率,间接提升临床服务的可靠性。对于同类医疗集团而言,该研究揭示了在数字化转型中兼顾技术先进性与组织适配性的重要性,为平衡集中化管理与个性化需求提供了新视角。未来研究可进一步探索人工智能技术在 GMAO 系统中的应用场景,如预测性维护算法的集成,以推动医疗设备管理向智能化、精准化方向演进。

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