Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh nền kinh tế tri thức và quá trình chuyển đổi số diễn ra mạnh mẽ, dữ liệu đấu thầu y tế đóng vai trò như một tài sản chiến lược đặc biệt giá trị đối với các tập đoàn phân phối dược phẩm đa quốc gia. DKSH là tập đoàn toàn cầu được thành lập tại Thụy Sỹ, hiện diện tại 36 quốc gia trên thế giới. Tại Việt Nam, ngành hàng Chăm sóc sức khỏe (Healthcare) chiếm tỷ trọng doanh thu cao nhất khi đóng góp khoảng 70% tổng doanh số của toàn công ty, trong đó riêng kênh Bệnh viện (Hospital) chiếm hơn 40% doanh thu của toàn ngành hàng. Dù giữ vai trò huyết mạch, công tác quản trị dữ liệu thầu tại Việt Nam đang gặp nhiều rào cản nghiêm trọng do dữ liệu lưu trữ phân tán tại hàng trăm cơ sở y tế, quy cách ghi chép thiếu đồng bộ và kết quả trúng thầu thường chỉ được công bố sau từ 2 đến 6 tháng.

Vấn đề nghiên cứu trọng tâm xuất phát từ thực trạng quy trình xử lý dữ liệu và hệ thống thông tin của dự án Tender Data Insight tại DKSH Việt Nam còn nhiều hạn chế. Việc chuẩn hóa dữ liệu thực hiện đơn lẻ ngay trên tập tin thô chưa được kiểm soát chất lượng dẫn đến lỗi dây chuyền, tập tin dữ liệu gốc (Master Data) phải chỉnh sửa lặp lại nhiều lần gây lãng phí nguồn lực, đồng thời giao diện website ban đầu còn nghèo nàn khi chỉ có 2 báo cáo cơ bản và thiếu trang Dashboard tổng quan. Mục tiêu cụ thể của luận văn là tái cấu trúc toàn diện quy trình quản trị dữ liệu thầu thông qua mô hình chuẩn hóa 2 cấp độ và nâng cấp hệ thống thông tin với các công cụ trực quan hóa chuyên sâu. Phạm vi nghiên cứu bao quát dữ liệu đấu thầu thuốc tại các bệnh viện trên toàn quốc thuộc 7 vùng địa lý chiến lược trong giai đoạn từ năm 2014 đến năm 2016. Kết quả nghiên cứu mang ý nghĩa thực tiễn lớn khi giúp giảm thiểu trên 40% thời gian xử lý thủ công, triệt tiêu lỗi trùng lặp dữ liệu và nâng cao độ tin cậy của các báo cáo phân tích thị phần phục vụ khách hàng doanh nghiệp.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu ứng dụng mô hình luồng dữ liệu (Data Flow Diagram - DFD) làm phương pháp phân tích hệ thống hướng cấu trúc. DFD tập trung mô hình hóa logic chuyển động của dòng dữ liệu qua 4 cấp độ chi tiết: DFD mức ngữ cảnh, DFD mức 0, DFD mức 1 và DFD mức 2. Mô hình này giúp phân định ranh giới hệ thống, làm rõ mối quan hệ tương tác giữa các tác nhân ngoài (Bộ phận Bán hàng, Chăm sóc khách hàng, IT), các tiến trình xử lý nghiệp vụ và 4 kho dữ liệu chuyên biệt. Đồng thời, nghiên cứu kết hợp mô hình quan hệ thực thể (ERD) và ma trận thực thể chức năng (CRUD) để quản lý chặt chẽ các trạng thái tạo mới, đọc và cập nhật dữ liệu.

Về mặt nghiệp vụ dược phẩm và đấu thầu, luận văn tích hợp khung phân loại nhóm thuốc theo tiêu chuẩn của Bộ Y tế gồm 6 nhóm kỹ thuật: Nhóm biệt dược gốc (Branded) và 5 nhóm thuốc generic. Trong đó, Generic nhóm 1 áp dụng cho các cơ sở sản xuất đạt chuẩn PIC/s-GMP hoặc EU-GMP thuộc các nước tham gia tổ chức ICH; Generic nhóm 2 đạt chuẩn PIC/s-GMP hoặc EU-GMP ngoài khối ICH; Generic nhóm 3 sản xuất tại Việt Nam; Generic nhóm 4 đạt chứng nhận tương đương sinh học; và Generic nhóm 5 thuộc các trường hợp còn lại. Đi kèm với đó là 5 khái niệm cốt lõi: Hoạt chất thuốc (Molecule), Công thức thuốc chi tiết (Formula), Đơn vị mời thầu (Procuring Entity), Số lượng mời thầu (Inviting Quota) và Số lượng trúng thầu (Winning Quota).

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ hơn 100 bộ hồ sơ mời thầu và kết quả trúng thầu thực tế từ các bệnh viện tuyến trung ương, bệnh viện chuyên khoa và Sở Y tế trên khắp 7 vùng địa lý của Việt Nam. Tác giả sử dụng phương pháp chọn mẫu có chủ đích (purposive sampling) nhằm tập trung vào các nhóm hoạt chất có giá trị thương mại cao và tần suất gọi thầu lớn trong chu kỳ 2 năm liên tiếp.

Lý do lựa chọn phương pháp phân tích dòng dữ liệu kết hợp khảo sát định tính là vì dữ liệu thầu y tế mang tính phi cấu trúc cao, tồn tại dưới nhiều định dạng phức tạp như bản in scan, tệp PDF và bảng tính Excel không đồng nhất. Việc phân tích có cấu trúc giúp bóc tách từng điểm nghẽn vận hành, trong khi phương pháp khảo sát ý kiến chuyên gia cho phép đánh giá chính xác mức độ thỏa mãn của người dùng nội bộ và đối tác. Toàn bộ quá trình thu thập, phân tích và thực nghiệm đánh giá được triển khai chặt chẽ theo tiến độ từ ngày 07/01/2016 đến ngày 18/06/2016.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Thứ nhất, phân tích hiện trạng chỉ ra rằng quy trình cũ tiến hành tạo và cập nhật tệp Master Data ngay trong giai đoạn dữ liệu thô chưa hoàn tất khâu kiểm tra, khiến 100% các tệp dữ liệu phải chỉnh sửa bổ sung nhiều lần, làm gia tăng khoảng 30% thời gian thao tác của nhân sự.

Thứ hai, việc tái cấu trúc quy trình nhập liệu thành 2 bước kiểm soát độc lập (gồm tự kiểm tra 100% số lượng bản ghi và kiểm tra chéo giữa hai nhân viên quản trị) đã phát hiện và xử lý triệt để toàn bộ lỗi chính tả, lỗi font chữ và sai lệch số học trước khi chuyển giao dữ liệu.

Thứ ba, mô hình chuẩn hóa 2 lớp mới – lớp 1 đối chiếu với 3 kho Master độc lập (Master Formula, Master Brand, Master Entity) và lớp 2 so sánh với tệp dữ liệu tổng hợp 2 năm gần nhất – đã nâng tỷ lệ chính xác và đồng nhất dữ liệu lên trên 98%, giải quyết triệt để vấn đề trùng lặp danh pháp thuốc giữa các cơ sở y tế.

Thứ tư, việc nâng cấp nền tảng thông tin từ 2 báo cáo tĩnh ban đầu lên hệ thống tích hợp trang Dashboard đa chiều và báo cáo dự báo tiêu thụ theo bệnh viện đã nâng tỷ lệ hài lòng của người dùng tham gia khảo sát lên mức trên 85%.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính mang lại sự đột phá về hiệu năng là việc phân tách rõ ràng trách nhiệm chuyên môn giữa bộ phận nhập liệu và bộ phận chuẩn hóa cấp cao. Việc thiết lập kho dữ liệu lịch sử tổng hợp trong khung thời gian 2 năm gần nhất tạo ra sự cân bằng tối ưu giữa năng lực lưu trữ của hệ thống và tốc độ truy vấn, xử lý bảng tính trong thực tế.

Hệ thống thông tin đề xuất đã trực quan hóa dữ liệu thông qua trang Dashboard chuyên nghiệp với 3 cụm biểu đồ phân tích thị trường: Biểu đồ tổng mức tham gia thầu (Overall Submission of Client vs. Market) thể hiện tỷ trọng chào thầu giữa khách hàng và thị trường (ví dụ tỷ lệ 64% so với 36%) cùng tỷ lệ thắng thầu đạt mức 86%; Biểu đồ sản lượng trúng thầu (Winning Quota by Region YTD) và Biểu đồ tỷ lệ trúng thầu (Winrate by Region) phân bổ chi tiết trên 7 vùng địa lý toàn quốc. Hệ thống cũng phát triển tính năng hiển thị Grid View đa tầng và cho phép kết xuất dữ liệu sang bảng tính Excel hoàn chỉnh, giúp người dùng theo dõi chi tiết mức giá trúng thầu cao nhất (Highest Price), thấp nhất (Lowest Price) theo từng công thức thuốc và phân nhóm kỹ thuật của Bộ Y tế.

Đề xuất và khuyến nghị

Thứ nhất, đẩy mạnh số hóa tự động hóa khâu tiếp nhận và chuyển đổi dữ liệu thô. Bộ phận IT phối hợp cùng Bộ phận Quản lý dữ liệu triển khai các công cụ nhận dạng ký tự quang học (OCR) nâng cao để tự động chuyển đổi hồ sơ thầu dạng bản in scan và tệp PDF sang định dạng số hóa trong vòng 24 giờ sau khi tiếp nhận, hướng tới mục tiêu cắt giảm 40% thời gian nhập liệu thủ công trước quý 4 năm 2016.

Thứ hai, thiết lập quy chế kiểm soát chất lượng dữ liệu và phân quyền quản trị Master Data nghiêm ngặt. Đội ngũ quản trị viên cần duy trì tỷ lệ tự kiểm tra 100% và kiểm tra chéo hai vòng bắt buộc; đồng thời phân quyền quản trị 3 kho dữ liệu Master Formula, Master Brand và Master Entity riêng biệt cho nhân sự cấp cao, nhằm kiểm soát tỷ lệ sai số dữ liệu luôn ở mức dưới 1% trên toàn hệ thống.

Thứ ba, hoàn thiện và mở rộng phân hệ báo cáo dự báo tiêu thụ Estimated Quota by Hospital trên nền tảng website. Đội ngũ phát triển phần mềm cần tích hợp thuật toán tính toán nhu cầu sử dụng thuốc thực tế của từng bệnh viện dựa trên số lượng mời thầu và trúng thầu lũy kế, hoàn thành trong vòng 6 tháng tới để hỗ trợ các hãng dược hoạch định kế hoạch sản xuất chính xác trên 90%.

Thứ tư, xây dựng cơ chế đào tạo nghiệp vụ và cập nhật dữ liệu y tế định kỳ. Bộ phận Chăm sóc khách hàng kết hợp cùng Bộ phận Bán hàng kênh Bệnh viện tổ chức thu thập phản hồi người dùng định kỳ hàng quý, liên tục cập nhật các thông tư mới của Bộ Y tế và bổ sung các hoạt chất thuốc mới vào hệ thống trong thời gian không quá 7 ngày làm việc.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Thứ nhất, Giám đốc kinh doanh, Trưởng bộ phận Đấu thầu và Tiếp cận thị trường (Tender & Market Access Managers) tại các doanh nghiệp dược phẩm. Luận văn cung cấp phương pháp phân tích thị phần, cơ cấu giá trúng thầu và tỷ lệ thắng thầu của đối thủ cạnh tranh trên 7 vùng kinh tế, tạo cơ sở hoạch định chiến lược giá dự thầu hiệu quả.

Thứ hai, Chuyên viên phân tích nghiệp vụ (Business Analysts) và Kiến trúc sư hệ thống thông tin (MIS Specialists). Công trình là tài liệu tham khảo giá trị về phương pháp ứng dụng sơ đồ DFD 4 cấp độ, sơ đồ phân rã chức năng và thiết kế quy trình xử lý dữ liệu phức tạp trong ngành phân phối quy mô lớn.

Thứ ba, Quản lý chuỗi cung ứng và Hoạch định nhu cầu (Supply Chain & Demand Planners). Nhóm đối tượng này có thể ứng dụng mô hình tính toán từ báo cáo Estimated Quota by Hospital để dự báo chính xác lượng tiêu thụ thuốc theo mùa vụ tại hơn 500 cơ sở y tế trên toàn quốc, giúp tối ưu hóa mức tồn kho an toàn.

Thứ tư, Giảng viên, học viên cao học và sinh viên chuyên ngành Hệ thống Thông tin Quản lý và Quản trị Y Dược. Luận văn là nghiên cứu điển hình kết hợp hài hòa giữa phương pháp luận phân tích hệ thống có cấu trúc và giải quyết bài toán kinh doanh thực tế tại một doanh nghiệp phân phối hàng đầu.

Câu hỏi thường gặp

Hệ thống giải quyết tình trạng danh pháp thuốc không đồng nhất giữa các bệnh viện như thế nào? Hệ thống sử dụng quy trình chuẩn hóa 2 lớp độc lập. Lớp thứ nhất đối chiếu bản ghi với 3 kho Master Data chuyên biệt gồm hoạt chất, thương hiệu và đơn vị mời thầu. Lớp thứ hai tiến hành so khớp với kho dữ liệu tổng hợp 2 năm gần nhất để chuẩn hóa triệt để danh pháp, đảm bảo 100% dữ liệu xuất bản đạt độ chuẩn xác tuyệt đối.

Tại sao nghiên cứu lựa chọn mốc thời gian lịch sử 2 năm để đối chiếu dữ liệu? Chu kỳ hiệu lực của các gói thầu thuốc tại các bệnh viện Việt Nam thường kéo dài từ 12 đến 24 tháng theo quy định. Việc duy trì kho đối soát 2 năm vừa đảm bảo bao quát trọn vẹn vòng đời một gói thầu, vừa tối ưu hóa dung lượng lưu trữ và tốc độ xử lý của hệ thống.

Báo cáo Estimated Quota by Hospital mang lại lợi ích cụ thể gì cho doanh nghiệp dược? Báo cáo này tổng hợp số lượng mời thầu và kết quả trúng thầu thực tế để tính toán chính xác lượng thuốc tiêu thụ hàng năm của từng bệnh viện. Doanh nghiệp dược phẩm sử dụng dữ liệu này để phân bổ nhân lực bán hàng và dự báo nhu cầu nhập khẩu chính xác hơn khoảng 30% so với ước tính truyền thống.

Hệ thống tích hợp quy định phân nhóm thuốc của Bộ Y tế ra sao? Dữ liệu thầu được tự động bóc tách và phân loại thành 6 nhóm kỹ thuật chuẩn (từ Biệt dược gốc đến Generic nhóm 1 đến nhóm 5) dựa trên các tiêu chuẩn nhà máy như EU-GMP, PIC/s-GMP và tình trạng tương đương sinh học. Điều này giúp doanh nghiệp so sánh trực tiếp mức giá trúng thầu trong cùng phân khúc cạnh tranh.

Việc phân tách hai bước tự kiểm tra và kiểm tra chéo mang lại giá trị gì? Quy trình tạo ra cơ chế kiểm soát chất lượng 2 lớp nghiêm ngặt. Người nhập liệu tự kiểm tra 100% để sửa các lỗi hiển nhiên so với bản gốc, sau đó đồng nghiệp tiến hành kiểm tra chéo độc lập nhằm triệt tiêu hoàn toàn sai sót chủ quan trước khi đưa dữ liệu vào khâu chuẩn hóa tự động.

Kết luận

  • Luận văn đã giải quyết triệt để các hạn chế trong quản trị dữ liệu thầu tại DKSH Việt Nam, doanh nghiệp phân phối y tế đạt 70% doanh số từ mảng chăm sóc sức khỏe.
  • Thiết lập thành công quy trình chuẩn hóa dữ liệu 2 cấp độ kết hợp 3 kho Master Data độc lập, nâng cao độ chính xác của dữ liệu lên trên 98%.
  • Nâng cấp hệ sinh thái Tender Data Insight với giao diện Dashboard đa chiều và báo cáo dự báo tiêu thụ theo bệnh viện bao quát 7 vùng địa lý toàn quốc.
  • Xây dựng hệ thống tài liệu phân tích hệ thống hoàn chỉnh với sơ đồ luồng dữ liệu DFD 4 cấp và ma trận CRUD, tạo nền tảng vững chắc cho việc tự động hóa nâng cao.
  • Khảo sát thực nghiệm ghi nhận hơn 85% nhân viên và khách hàng đánh giá cao tính tiện ích của hệ thống mới trong việc giảm tải khối lượng công việc hàng ngày.

Lộ trình tiếp theo hướng tới việc tích hợp các mô hình phân tích dữ liệu lớn và học máy trong vòng 6 đến 12 tháng tới. Các tổ chức và doanh nghiệp quan tâm có thể ứng dụng ngay khung kiến trúc luồng dữ liệu này để nâng cao năng lực quản trị thông tin đấu thầu dược phẩm.