基于醫療信息系統數據構建門診人員空間聚集模型

李景格++張楠++莊軍

摘 要：大型醫院門診患者聚集多，人員密集，排隊現象較普遍，因此優化就診流程，改善門診秩序是當前各大醫院關注的問題。由于患者流動性強，人員聚集隨時間變化而變化，很難發現門診患者在就診期間聚集的規律。通過之后收集患者在門診容易聚集排隊區域的，如自助、收費、醫技等區域的滯留時間、人員數量，以及業務內容等信息，使用貝葉斯算法構建門診患者聚集模型。通過訓練模型，按照指定條件生成預測數據并將數據導入到空間數據庫中，再通過ARCGIS SERVER輸出結果到WEB頁面。

關鍵詞：空間分析；醫院管理；患者滿意度；優化流程

中圖分類號：C816 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2017）02-0171-02

一、背景

為患者提供優質、快捷、高效的醫療服務是醫院當前關注的主要內容之一[1]。如今門診秩序混亂已經成為了中國大型醫院的普遍現象。我國大型三甲醫院承擔了主要的醫療工作，因此門診往往人滿為患，秩序比較混亂，排隊現象多，患者會在門診、醫技等多個部門往返多次，不但會造成患者重復排隊，同時也加重了門診一線科室的工作壓力。

國外大型醫院較早開展了這方面的研究。比如，2005年美國梅奧診所不斷優化患者就診流程，在通過分析研究發現當前流程中能夠進行優化的方面，減少了患者的等待時間，提高了對醫院的滿意程度[2]。國內也有越來越多的研究者開始關注門診流程優化的研究[3，4]。也有諸多研究者把研究重點投向了醫療資源配置以及提高醫院服務人員效率等方面，如有些研究提出應當增加診室以應對更多的患者[5]。但是醫療資源的重新配置是一個非常復雜并且昂貴的活動，當醫院決定對某項服務流程或者診室配置以及醫師配置時，是需要花費大量時間、精力和金錢的。因此準確發現醫療資源配置不合理的地方，使醫院能夠有的放矢是一項非常迫切的工作。

患者前往醫院就診是個復雜的過程，并且由于患者群體的自身素質、文化、收入、教育水平等多個因素的不同，都會形成特定的就診模式。能夠掌握當地區域患者的就診模式，對于醫院管理者能夠提供準確的決策依據，可以幫助醫院為患者提供更加高效的就診服務。

當前醫院均已經建立起完備的信息系統，比如HIS系統、LIS系統、PACS系統、電子病歷系統等等。信息系統中存放了大量患者的基本信息和診療信息，因此醫院可以利用統計學方法結合醫院患者的基本信息以及重要系統節點信息構建符合本醫院的人員變化流程。

空間分析方法將傳統的數字轉化為直觀的圖形圖像，能夠更加直觀地表現研究對象的變化規律以及聚集程度。通過ARCGIS SERVER構建C/S架構的計算模型，可以幫助使用者通過WEB隨時隨地獲取數據結果。目前空間分析得到了廣泛的利用[6，7]。特別是最近幾年，利用空間分析在醫院運營管理上的研究不斷增加[8，9]。這種分析通過研究空間、時間上目標與其他空間要素間的互動，分析出之間可能存在的相互作用。特別是通過圖像方式可以直觀了解相互作用，能夠更加方便醫院管理者掌握兩者之間的關系，從而有助于做出正確的決策。

二、數據與方法

研究區域選擇為某大型三甲醫院的門診區域（見圖1）。本區域分布著門診收費窗口、門診自助設備區域，以及醫技科室的登記劃價窗口。按照就診流程，患者會首先來到本區域進行辦卡、預約、掛號、結算等活動。隨著就診活動的進行，會在本區域完成交費結算等環節。同時，在門診中需要進行CT、核磁檢查的患者也需要在登記劃價科室進行預約。因此，本區域是就診人員高度聚集的區域，排隊現象突出，比較有代表性。本次研究的區域總面積約286平方米，其中收費窗口部分面積約為143平方米，登記劃價窗口面積約為48平方米，自助設備占地約為95平方米。

利用貝葉斯算法，構建患者人員變化模型。首先收集訓練數據集。本研究采用人員現場清點的方法，按照每五分鐘間隔清點一次的頻率，從開診到門診結束。數據收集活動從2016年5月份開始到6月底結束，持續了兩個月的時間。本研究使用條件邏輯回歸模型篩選重要的變量，將訓練數據輸入到Netica建模軟件中，通過篩選初步建立門診人員變化模型。然后在7月份繼續人工收集門診數據并輸入到Netica模型中，不斷修正模型預測結果。

為了準確獲取研究區域的空間數據，在本次研究中將醫院門診區域的建筑圖紙導入到ARCGIS空間分析軟件中，并生成了研究區域的空間數據庫。本次研究使用ARCGIS10.0軟件和ARCGIS SERVER搭建了WEB平臺。該平臺可以通過獲取Netica人員預測模型的數據，使用空間空間熱點分析、空間輻射范圍分析等分析方法，計算出任何時刻的人員聚集密度分布結果。

三、結果

通過條件邏輯回歸模型，本研究發現患者的年齡、居住區域、文化程度以及天氣狀況為有意義的因素。根據上述有意義的因素，利用Netica構建人員變化預測模型。我們使用了8月份的實際數據對模型的預測結果進行了預測，經過對比我們發現三個研究區域的預測結果同實際調查人數在統計學上沒有顯著差異（表1）。因此本預測模型有較高的可信度。

四、結論

掌握門診患者人員聚集變化的趨勢，是醫院管理者進行相關流程優化的先決條件。目前我國大部分醫院的門診流程遵循掛號—就診—檢查—交費—取藥這一順序。當患者在某一環節花費的時間較長、排隊現象嚴重時，就從側面反映了醫院可能在資源配置、流程安排上存在問題。

利用統計學模型構建預測模型，能夠幫助醫院管理者提前預測到患者的聚集情況，可以實現優化人力資源。醫院可以據此在高峰期提前加開窗口，增加單位時間受力能力，并在人員低谷期重新配置窗口人員，將其投入到其他高峰窗口，實現醫院窗口人員的動態流動，保證將寶貴的人力資源投入到最急缺的區域，從而減少患者在窗口的等候時間，提高患者就診的滿意度。

參考文獻：

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[責任編輯 杜 娟]