领导就爱看大屏:一个Python脚本,把DRG结算数据变成运营驾驶舱
数据表有了，SQL也会写，为什么领导还是觉得信息化成果“不直观”？ 很多时候，不是数据没有价值，而是数据仍然躺在数据库、Excel和传统报表里。 同样一批DRG数据，做成可筛选、可钻取、有趋势、有排名的大屏，呈现效果就会完全不同。 医院已经拿到了医保DRG结算数据（据笔者调查，基本都是医保局每月线下返回上个月的结算数据），但日常分析通常还停留在以下几个阶段： 因此，我希望用一个Python脚本，把DRG结算数据直接转换为可交互的运营分析大盘。 如果按照传统方式开发，需要准备后端接口、前端框架、图表组件、权限控制和部署环境。该思路可直接在任何医院复用。 最大的优势是：不需要单独开发前端，一个Python文件就能运行。pip install streamlit pandas plotly oracledb"user": os.getenv("HIS_DB_USER"),"password": os.getenv("HIS_DB_PASSWORD"),"dsn": os.getenv("HIS_DB_DSN")with oracledb.connect(**DB_CONFIG) as connection:with connection.cursor() as cursor:for item in cursor.descriptioncase_count = len(filtered)total_weight = filtered["drg_weight"].sum() total_weight / case_countprofit = filtered["drg_balance"].sum() filtered["drg_balance"] < 0 loss_count / case_count * 100本机启动：(测试代码：https://meditlabs.github.io/code/drg_dashboard.py)python -m streamlit run drg_dashboard.pypython -m streamlit run drg_dashboard.py \ --server.address 0.0.0.0 \ 真正有价值的大屏，应该把散落在数据库中的数据转换成清晰的指标、趋势和问题线索，让管理者快速知道发生了什么、问题在哪里、下一步应该关注谁。 对医院信息科来说，Python加Streamlit提供了一条非常适合内部数据工具的实现路径：开发快、修改快、上线快，也便于根据业务反馈持续迭代。有那么多的大模型，几乎没有了学习成本。
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