基于ASP.NET的醫療設備合理化配置信息系統的設計與實現

路鶴晴，王文剛，由楊，張曉波，馬巍，陶麒麟，錢順鑫，龔瑾，章浩偉

1 同濟大學附屬第一婦嬰保健院，上海市，200092

2 上海理工大學 醫療器械與食品學院，上海市，200082

3 復旦大學附屬兒科醫院，上海市，201102

4 復旦大學附屬華山醫院北院，上海市，200040

5 上海交通大學醫學院附屬瑞金醫院北院，上海市，200020

0 引言

醫療衛生資源在我國屬于稀缺資源，目前醫院內醫療設備配置不合理的問題仍表現嚴重，大型醫療設備的過度購置或配置不足以及一定程度的濫用等不合理情況普遍存在，大型醫療設備的配置和利用的研究尚顯不足。本文介紹了基于ASP.NET MVC框架設計的醫療設備合理化配置信息系統的設計與實現，可以根據醫院各項參數給出各種醫療設備的合理配置數量，以解決醫療設備配置規劃不合理的問題。

1 需求分析

1.1 系統可行性分析

醫療設備的配置數量應直接受影響于該類設備的使用次數，設備的使用次數又直接受影響于醫院的手術量以及就診量等，同時醫院的等級、面積、醫師資源等造成了醫院手術量、就診量等的差異，醫院年收入等直接反應了醫院手術量與就診量的差異。所以，可以設計計算模型，通過采集以上數據，對不同影響因子進行分析處理，計算出不同醫院的各類醫療設備的合理配置值。以達到對醫院醫療設備合理配置規劃的目的。

1.2 功能需求分析

MERDIS系統的主要用戶是醫院設備管理者或者是醫院采購中心相關人員，以及管控數據的管理員。其中，普通用戶有登錄、注冊、信息錄入、配置查詢、配置資料等功能。管理員在普通用戶的基礎上還有用戶信息管理、醫院信息管理，以及信息審核、修改等權限。用戶錄入信息包括醫院的各項影響參數（醫院等級、類別、年手術量、年門急診人次、醫師數量、年醫療收入、醫院面積等）、醫療設備的配置信息（設備名稱、配置數量、年診療人次、年工作天數、單次使用時長等）以及臨床路徑信息（臨床路徑名、年實施次數、單條路徑各類醫療設備的使用頻次等）。其中數據的錄入應在配置查詢之前，沒有醫院數據的用戶將不能實現醫療設備配置查詢的功能。

2 系統設計

2.1 體系結構設計

系統的開發環境為 Microsoft Visual Studio 2019，開發語言為C#，后端數據庫使用Microsoft SQL Server 2012，開發所運用的關鍵技術是ASP.NET MVC。

MVC即：模型（model）、視圖（view）、控制器（controller），三個部分將數據和視圖獨立劃分，降低了模塊之間的耦合程度。該類型框架中瀏覽器將用戶請求發至前端控制器，控制器根據配置文件轉發請求，由后端控制器與處理器映射器進行交互。在確定請求對應的視圖后，通過數據交互層從數據庫中取出數據模型，并進行加工，最終將執行結果的模型和視圖進行渲染，返回帶有數據的界面視圖給用戶。該模式在整個用戶使用流程中應用各個組件，實現了系統動態模塊化更新等特質[1]。

通過這種設計模式，可以使編碼過程更加結構化、簡單化、明確化。系統實現一個功能時調用相應接口，將信息向下一級傳遞。MVC各部分的關系，如圖1所示。

圖1 MVC各部分關系Fig.1 Relationship of MVC parts

2.2 功能模塊設計

MERDIS系統主要針對對象是醫療設備，面向用戶是醫院工作人員或者醫療設備相關管理工作者。其主要目標功能是醫療設備的配置推薦和配置評價。對于普通用戶，登錄系統前應先注冊，由于醫院數據屬于高保密性，各部分信息都較為敏感。為了信息安全，注冊信息應先由管理員審核，通過后方可登錄系統，登陸后可進行配置推薦查詢、配置評價查詢以及醫院信息、醫療設備配置信息和臨床路徑等信息的錄入以及其他功能的使用。對于管理員用戶，除了以上功能，還可以對數據庫中的用戶信息、醫院信息等進行操作，同時增加了信息審核的功能，對新錄入的數據進行審核檢查，排查數據是否有異常。通過設置管理員審核信息這種方式，一方面保證信息不被泄露，另一方面保證在人工審核的情況下，數據可以更加真實準確，同時，保證了內置回歸模型的準確性。普通用戶和管理員用戶的功能模塊流程，如圖2所示。

圖2 MERDIS功能模塊流程Fig.2 MERDIS function module flow chart

2.3 數據庫邏輯結構設計

MERDIS 系統的主要表項有用戶（users）、醫院（hospitals）、醫療設備（equipment）、病種（diseases）、醫療設備配置表（deployment）、診療次數表（D-Info）、臨床路徑表（CP）、醫院類別表（hospitalcategories）、設備類別表（equipmentcategories）、設備日工作次數表（daily-work）和變量權重表（variables）。表項與表項之間都有相應的關聯關系，例如用戶與醫院之間的關系為每個用戶都屬于一家醫院，一家醫院可以有多個用戶相關聯，用戶與醫院之間通過醫院編號（HID）實現多對一的關系，HID即為Users表關于Hospital表的外碼（Foreign Key）。圖3為MERDIS數據庫關系圖。

圖3 MERDIS數據庫關系Fig.3 MERDIS database relationship

3 系統實現

3.1 計算原理

MEIDIS系統通過兩種方式對數據庫中的數據進行計算，并結合醫院參數給出相應的配置值。第一種方式是通過計算相應醫院的臨床路徑數據，分析醫院對某類醫療設備的需求，計算出理論最小配置值。另一種是通過大數據對每項醫院參數進行權重分析，通過醫院的一般配置規律來給出推薦配置值。

3.1.1 臨床路徑法

首先計算年臨床路徑需求量，通過統計數據庫中某家醫院的臨床路徑數據，結合設備的使用能力，可以推算出每家醫院的每種醫療設備的年臨床路徑需求量，用統計到的臨床路徑總使用量除以統計到的臨床路徑的手術量在全部手術量中的占比來近似代替醫院的真實手術量情況，以此來提高理論最小配置值的準確性。用此需求量除以“年飽和工作能力”（按“日最高工作量×全年開機天數”計），即可得到理論最小配置數量。公式如下：

其中R、M、N、H、p、q、k為≥1的整數。式中M為該條臨床路徑的年實施次數，H為醫院的年手術量，N為某一類待研究設備在該臨床路徑中的使用量（按理論檢查次數計），k為該醫院的臨床路徑總條數，D為年工作天數，V為日最高工作量。Tp,q即表示第p家醫院的第q類設備的理論最小配置值。

3.1.2 大數據分析法

大數據的方法是將每家醫院配置的某種醫療設備的數量、檔次、年診療人次、設備年收入、設備使用年限、設備維修周期等信息以及醫院的自身性質、年手術量、醫療收入、床位數、面積等9個參數因素信息錄入數據庫，將9個參數信息作為評估醫療設備配置的影響因子。在數據錄入數據庫后，提前將全部數據做多元回歸分析，得到關于9個變量的醫療設備配置數量的多元回歸方程，并將變量權重保存在數據庫中用以計算。在默認所調研的全部醫院的醫療設備為合理配置的前提下，基于這些醫院的大數據，可以給出某家醫院的醫療設備的建議配置方案。

3.2 主要功能模塊的實現

用戶登陸MERDIS系統后，系統會獲取相應用戶信息，包括用戶姓名、所屬醫院和用戶類型，并將用戶信息展示在主頁上方。主頁最上方為功能欄，對于普通用戶有新增醫院信息、新增配置信息、聯系方式以及注銷，管理員用戶在此基礎上增加用戶信息管理、醫院信息管理以及信息審核。主頁內部有配置推薦、配置評估和設置三個主要操作功能。其中配置推薦為通過鍵入醫院參數，為新建立的醫院進行配置查詢。配置評估為對自己所在醫院的醫療設備配置情況進行評價（見圖4），分析配置是否合理并給出配置建議。操作過程中可隨時點擊“主頁”回到主界面。

圖4 配置評估界面Fig.4 Deployment evaluation page

由于該醫院系統涉及到大量醫院數據，需要保證數據的準確可靠，所以所有錄入數據庫中的數據都應先經過審核。在每張表中設置Info表項，0代表未審核，1代表通過審核，2代表拒絕，即數據庫中的“偽刪除”。這樣數據庫中用戶、醫院、配置等數據在系統使用中都會先進行篩選判斷，若Info為1，則可以進行運算與使用。在管理員通過審核醫療設備配置信息時，觸發回歸計算，更新數據庫中的變量權重。在醫院信息完善的情況下，每次配置查詢調用臨床路徑數據的方法和大數據的方法兩種方式。系統在數據庫調取用戶所在醫院信息，將各個參數與之相對應的權重相乘，得到建議配置值，分析醫院臨床路徑數據得到理論值，將兩種配置方法得到的數據反饋給用戶，用戶可以在相應界面看到每種醫療設備的配置情況以及評估建議。

4 實現效果與后期展望

通過MERDIS系統，可以方便、準確、直觀地得到醫院醫療設備的合理配置情況及建議，結合臨床路徑對醫療設備的使用數據和設備自身的工作能力，可以得到不同影響因素下醫療設備配置的理論最小值，并通過大數據的計算方法得到醫療設備的建議配置值。

在數據趨于完整，統計年數增加后，可以在后期的系統版本中增加設備進購數量預測功能。通過年平均增長率法，可以計算設備配置年均增長率，根據前一年的年底設備配置基數，估算出后一年乃至后幾年的年配置數量[3]。

不同設備的使用能力不盡相同，同類設備在不同型號、不同工作環境的影響下，其工作能力也不同。后期研究可以向醫療設備全周期管理方向靠攏，實時監測醫療設備使用情況，增加統計的準確性。