利用門診掛號信息探索區(qū)域醫(yī)療資源情況

向海平，林曉東，馬鳴，毛云鵬，吳林峰，楊金華，習洋，肖麗

利用門診掛號信息探索區(qū)域醫(yī)療資源情況

向海平1，林曉東1，馬鳴1，毛云鵬1，吳林峰2，楊金華3，習洋3，肖麗4

1.四川省衛(wèi)生健康信息中心信息標準部，四川成都 610041；2.四川省衛(wèi)生健康信息中心信息技術(shù)部，四川成都 610041；3.四川聚曦科技有限公司研發(fā)中心，四川成都 610213；4.成都中醫(yī)藥大學智能醫(yī)學學院，四川成都 611137

對某地區(qū)的基層醫(yī)療機構(gòu)的門診掛號信息進行回顧性分析，從不同維度對該地區(qū)醫(yī)療資源進行討論，便于行政醫(yī)療機構(gòu)動態(tài)了解該區(qū)域醫(yī)療資源發(fā)展情況，以便合理進行優(yōu)化調(diào)度和科學發(fā)展。通過基層平臺收集該地區(qū)2022年3月至5月的門診掛號信息，利用Python語言對數(shù)據(jù)進行預處理后，從不同維度探索該區(qū)域的醫(yī)療資源信息。該地區(qū)基層醫(yī)療衛(wèi)生資源十分匱乏且不平衡，基層醫(yī)療機構(gòu)注重業(yè)務發(fā)展而忽略信息化的建設。該地區(qū)基層醫(yī)療資源配置不容樂觀，應借助信息化手段，進行科學、合理規(guī)劃該區(qū)域內(nèi)醫(yī)療資源信息，為區(qū)域內(nèi)城鄉(xiāng)居民提供更好的醫(yī)療衛(wèi)生服務。

區(qū)域醫(yī)療資源；數(shù)據(jù)分析；數(shù)據(jù)挖掘

醫(yī)療衛(wèi)生資源配置是衛(wèi)生事業(yè)可持續(xù)發(fā)展的基礎，優(yōu)化區(qū)域內(nèi)醫(yī)療衛(wèi)生資源并進行合理利用，能有效提升區(qū)域內(nèi)的醫(yī)療服務能力，保障人民群眾的健康利益[1]。近年來，我國為了全面提升醫(yī)療衛(wèi)生資源的均衡布局，出臺了一系列推進醫(yī)療水平同質(zhì)化的政策，如探索醫(yī)聯(lián)體、醫(yī)療資源下沉等模式，但是由于各區(qū)域人口發(fā)展不均勻以及醫(yī)療資源配置不均衡，醫(yī)院和基層間人才層次差異顯著，縣級醫(yī)院“聯(lián)體不聯(lián)心”等問題，使得基層醫(yī)療機構(gòu)服務能力未能滿足當前醫(yī)療體系的發(fā)展[2-3]。對于基層醫(yī)療資源，國內(nèi)研究主要是對新醫(yī)改以來全國各地衛(wèi)生資源配置發(fā)展情況和公平性進行研究，而對基層醫(yī)療機構(gòu)服務能力、資源配置狀況的研究相對不足，雖然有部分學者對這方面進行研究，但多集中于醫(yī)院與基層機構(gòu)之間差距的對比分析，忽略了基層醫(yī)療機構(gòu)間資源配置差距[1-4]。門診掛號是醫(yī)療服務中非常重要的一項服務環(huán)節(jié)，通過區(qū)域內(nèi)的基層醫(yī)療機構(gòu)門診掛號信息能動態(tài)掌握該區(qū)域內(nèi)醫(yī)療資源的分布情況、疾病周期性變化、患者發(fā)病情況以及影響因素、醫(yī)療資源的承受能力情況等信息。探索研究該區(qū)域內(nèi)醫(yī)療資源的分布情況，為行政醫(yī)療機構(gòu)動態(tài)了解其轄區(qū)內(nèi)醫(yī)療資源配置及分布情況提供借鑒，為其合理優(yōu)化區(qū)域醫(yī)療資源，提升醫(yī)療服務能力提供一定的幫助。

1 數(shù)據(jù)分析

1.1 基層系統(tǒng)簡介

四川省基層醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)管理信息系統(tǒng)（簡稱“省基層系統(tǒng)”）是以轄區(qū)內(nèi)城鄉(xiāng)居民提供基本公共衛(wèi)生服務和基本醫(yī)療為目的，以健康檔案為核心，實現(xiàn)區(qū)域內(nèi)的數(shù)據(jù)共享，使衛(wèi)生資源得到充分發(fā)揮的信息系統(tǒng)[5]。

1.2 數(shù)據(jù)來源

基層醫(yī)療機構(gòu)按照衛(wèi)生統(tǒng)計年鑒標準包括社區(qū)衛(wèi)生服務中心、社區(qū)衛(wèi)生服務站、街道衛(wèi)生院、鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院、村衛(wèi)生室、門診部、診所[6]。本次分析的數(shù)據(jù)來源于四川省某市區(qū)使用的四川省統(tǒng)一研發(fā)的省基層系統(tǒng)，筆者共收集了該區(qū)域內(nèi)2022年3月至5月的門診掛號明細信息，共計65 000條，采集到掛號時間、姓名、身份證號、性別、年齡、科室代碼、科室名稱、醫(yī)生編碼、醫(yī)生名稱、診斷名稱、機構(gòu)代碼、機構(gòu)名稱12項數(shù)據(jù)特征。

1.3 研究對象

門診掛號是醫(yī)療服務中的一個重要環(huán)節(jié)，它詳細記錄了患者的基本信息、機構(gòu)、醫(yī)生和診斷等主要信息，將這些信息標準化處理后，能從中挖掘出更多有價值和意義的醫(yī)療衛(wèi)生資源信息，便于行政機構(gòu)動態(tài)了解該區(qū)域基層醫(yī)療服務中存在的弊端，從而對醫(yī)療資源進行合理調(diào)配和使用，引導基層醫(yī)療資源科學配置和布局。

1.4 方法及過程

通過對門診掛號信息特征值觀察發(fā)現(xiàn)，掛號時間特征精確到秒，性別特征采用國家標準編碼，其余特征均采用字符串，利用Python分析得知，身份證號、年齡以及診斷名稱特征存在缺失值、異常值等情況，需要利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對數(shù)據(jù)進行預處理后再進行分析，數(shù)據(jù)分析總體流程如圖1所示。

數(shù)據(jù)探索和預處理：包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)缺失值處理、數(shù)據(jù)變換3部分內(nèi)容，利用Python進行數(shù)據(jù)預處理，具體方法如下：(1）年齡屬性：由字符串格式轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)類型，筆者采用異常值檢測箱圖來確定異常值，按照性別和年齡段標準（0～6歲、7～17歲、18～40歲、41～65歲、>65歲）進行分組，分組后的數(shù)據(jù)采用均值插補方法填充缺失值。（2）診斷名稱屬性：按照性別和年齡段進行分組，分組后的診斷名稱數(shù)據(jù)采用眾數(shù)插補法填充缺失值。（3）增加屬性：由于機構(gòu)名稱屬性不存在缺失值，為了更加方便了解基層醫(yī)療機構(gòu)的分布情況，筆者將機構(gòu)代碼去重后，通過爬蟲技術(shù)增加機構(gòu)的經(jīng)、緯度屬性。（4）刪除屬性：利用主成分分析法對數(shù)據(jù)進行降維處理，經(jīng)探索分析，計算屬性相關(guān)性確定刪除身份證號屬性[7]。

2 數(shù)據(jù)探索分析

2.1 基層醫(yī)療機構(gòu)分布情況

利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，取機構(gòu)名稱屬性，去重后統(tǒng)計該區(qū)域內(nèi)的基層醫(yī)療機構(gòu)共24所，以機構(gòu)名稱為關(guān)鍵字，利用爬蟲技術(shù)，快速獲取到機構(gòu)的經(jīng)緯度信息，該信息能很好地反映出該區(qū)域基層醫(yī)療機構(gòu)的分布情況?；鶎俞t(yī)療基構(gòu)就診人數(shù)分布情況統(tǒng)計見表1。

圖1 門診掛號信息數(shù)據(jù)分析總體流程圖

表1 某區(qū)域基層醫(yī)療機構(gòu)就診人數(shù)分布情況

2.2 機構(gòu)業(yè)務科室建設情況

不同的醫(yī)療機構(gòu)建設有共同的業(yè)務科室，在一定程度上能反映出該區(qū)域的科室建設情況和服務能力，該區(qū)域科室建設數(shù)量前10名見圖3。

圖3 某區(qū)域科室建設前10名

2.3 醫(yī)生資源分布情況

筆者對門診業(yè)務數(shù)據(jù)中的就診醫(yī)生屬性去重，同時按醫(yī)療機構(gòu)特征進行分組統(tǒng)計，通過對比發(fā)現(xiàn)，就診醫(yī)生的總數(shù)是相同的，共227人。這表明在該區(qū)域內(nèi)，執(zhí)業(yè)醫(yī)師并未出現(xiàn)多點執(zhí)業(yè)的情況，多點執(zhí)業(yè)政策在該區(qū)域內(nèi)并未得到有效實施，這與基層醫(yī)療機構(gòu)的分布情況有重要關(guān)系：一是基層醫(yī)療機構(gòu)在一定范圍內(nèi)獨立存在，不利于多點執(zhí)業(yè)政策開展；二是基層醫(yī)療機構(gòu)的醫(yī)生資源匱乏，難以推進多點執(zhí)業(yè)工作。筆者按醫(yī)生人數(shù)分組進行機構(gòu)統(tǒng)計后基層醫(yī)生分布情況見表2。

84%的醫(yī)療機構(gòu)的醫(yī)生人數(shù)在15人以下，僅有2家醫(yī)療機構(gòu)的醫(yī)生人數(shù)>25，這2家機構(gòu)在醫(yī)生資源上占有特別的優(yōu)勢，并分布在2個不同的地區(qū)，這2家基層醫(yī)療機構(gòu)的醫(yī)生資源優(yōu)勢說明，這2家基層機構(gòu)醫(yī)療服務能力強，就診人數(shù)較多，這在一定程度上間接反映出除了中心城區(qū)外，這2家基層醫(yī)療機構(gòu)所屬地區(qū)人口較多；圖4中淺藍色標注的基層醫(yī)療機構(gòu)醫(yī)生資源薄弱（醫(yī)生人數(shù)≤5人，類型為鎮(zhèn)衛(wèi)生室），黃色標注醫(yī)療機構(gòu)醫(yī)生人數(shù)為6～10人（類型為醫(yī)院），這類機構(gòu)均為?？菩葬t(yī)療機構(gòu)或帶有醫(yī)院性質(zhì)的機構(gòu)，這說明該區(qū)域內(nèi)基層醫(yī)療服務在朝著專業(yè)性的方向發(fā)展。在基層醫(yī)療機構(gòu)中，醫(yī)生資源的情況是：中心衛(wèi)生院>專科性醫(yī)療機構(gòu)>衛(wèi)生室。

表2 某區(qū)域基層醫(yī)生分布情況

圖4 某區(qū)域基層醫(yī)生資源分布情況

2.4 數(shù)據(jù)挖掘拓展

門診掛號信息作為醫(yī)療服務中必不可少的臨床信息，除了通過上述內(nèi)容外，還能從其他的屬性特征中挖掘出更多有價值意義的信息，例如：（1）結(jié)合掛號時間、掛號科室與醫(yī)生名稱3項數(shù)據(jù)特征，從不同的時間維度了解患者掛號科室的頻繁度或周期性，確定各類業(yè)務醫(yī)生服務承受能力的情況和醫(yī)生資源的缺乏程度，對合理有序的引進專業(yè)性人才和科學規(guī)劃布局有一定的借鑒作用。（2）結(jié)合掛號時間和診斷名稱2項數(shù)據(jù)特征，可以探索部分疾病是否存在周期性的變化，這對疾病的預測和防控以及醫(yī)生作業(yè)排班有著重要意義。（3）結(jié)合時間維度、年齡段2項數(shù)據(jù)特征統(tǒng)計患者人數(shù)，通過機器學習方法可以大致預測機構(gòu)未來的就診人數(shù)及患者類型。這在區(qū)域內(nèi)基層醫(yī)療資源十分饋乏的情況下，對行政機構(gòu)來說，及時調(diào)配資源進行合理有效利用有著重要意義。

3 討論

筆者利用Python語言對門診掛號數(shù)據(jù)實現(xiàn)清洗、轉(zhuǎn)換和預處理，并以機構(gòu)、科室和醫(yī)生等基礎數(shù)據(jù)特征信息進行深入挖掘分析，簡要探索該區(qū)域內(nèi)的醫(yī)療資源分布情況，詳述轄區(qū)內(nèi)醫(yī)療資源的不足與差距。

從表1可知：（1）該區(qū)域內(nèi)東部和北部地區(qū)人口密度強于西部和南部。該區(qū)域就診患者多集中于東部地區(qū)，一是因為基層醫(yī)療機構(gòu)主要集中在東部，二是根據(jù)患者科學就醫(yī)，就近診療原則，患者多集中于東部和北部地區(qū)。（2）該區(qū)域內(nèi)有2家醫(yī)療機構(gòu)具有明顯優(yōu)勢的醫(yī)療資源配套和服務能力。有2家醫(yī)療機構(gòu)的就診人數(shù)超過5000，將該區(qū)域劃分為南、北兩部分，且就診人數(shù)明顯多于周邊各醫(yī)療機構(gòu)。這2家醫(yī)療機構(gòu)的醫(yī)療資源優(yōu)勢較為明顯，能獨立解決一些相對困難的疑難癥狀。它憑借較為優(yōu)勢的醫(yī)療資源吸引著周圍患者就診。（3）該區(qū)域內(nèi)城鄉(xiāng)醫(yī)療機構(gòu)的資源配置差距懸殊較大，農(nóng)村地區(qū)衛(wèi)生資源投入嚴重不足[8]。除東部地區(qū)外，其余3地區(qū)的基層醫(yī)療機構(gòu)分布較為分散且單一。這部分機構(gòu)多為鎮(zhèn)衛(wèi)生院，其資源配置懸殊差距明顯。

從圖3可知：（1）該區(qū)域內(nèi)的基層醫(yī)療機構(gòu)更加重視中醫(yī)文化的建設。約67%的基層醫(yī)療機構(gòu)建設有中醫(yī)科，表明該區(qū)域一直堅定不移地保持中醫(yī)藥的特色，認真?zhèn)鞒泻桶l(fā)揚中醫(yī)藥的優(yōu)勢，不斷提高中醫(yī)藥的臨床醫(yī)療水平。且中醫(yī)藥發(fā)展在基層醫(yī)療健康服務中發(fā)揮著重要作用。（2）該區(qū)域內(nèi)的專業(yè)性科室建設嚴重不足。約58%的機構(gòu)建設有內(nèi)科，能夠治療常規(guī)性的疾病，但是對于一些專業(yè)性疾病科室建設嚴重不足，究其原因可能是專業(yè)性臨床技術(shù)人才儲備不足，難以治療專業(yè)性的疾病。（3）部分資源優(yōu)勢的基層醫(yī)療機構(gòu)開始朝著醫(yī)院業(yè)務方向發(fā)展，醫(yī)療服務較為專業(yè)。這類基層醫(yī)療機構(gòu)憑借其優(yōu)良的醫(yī)療配套設施和服務能力，健全的業(yè)務流程，科室的建設相對較為完善，并逐步開始朝著流程化的方式服務。（4）該區(qū)域內(nèi)的全科醫(yī)生嚴重不足。僅17%的基層醫(yī)療機構(gòu)建設有全科醫(yī)療科室，這可能是由于該地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展不足，待遇水平偏低，很難引進全科醫(yī)生。（5）該區(qū)域的醫(yī)療機構(gòu)更加注重于醫(yī)療業(yè)務應用，對醫(yī)療信息標準化的認識度不高?；鶎訕I(yè)務科室命名上存在不統(tǒng)一、不標準的情況，缺乏信息化方面的人才，更缺乏對標準的認識和落地應用。

問診是醫(yī)療服務的核心，醫(yī)生是問診核心的提供者，由此可見，醫(yī)生資源對醫(yī)療服務來說是重中之重，了解區(qū)域內(nèi)的醫(yī)生資源也能間接地掌握該區(qū)域的醫(yī)療服務情況。

給予以下建議以供參考：（1）基層系統(tǒng)應嚴格遵循國家衛(wèi)生信息化建設標準研發(fā)。（2）該區(qū)域內(nèi)基層醫(yī)療衛(wèi)生資源不平衡問題突出，應落實以縣醫(yī)院為中心的醫(yī)聯(lián)體建設，實施分級診療并制定相應的優(yōu)惠政策，引進人才或鼓勵醫(yī)護人員下沉，合理優(yōu)化本地資源配置，實現(xiàn)轄區(qū)內(nèi)最基本的醫(yī)療衛(wèi)生資源共享，以提升轄區(qū)內(nèi)醫(yī)療服務質(zhì)量。（3）該區(qū)域內(nèi)的醫(yī)療機構(gòu)偏少且較為分散，行政機構(gòu)應根據(jù)本地實際發(fā)展情況增加醫(yī)療機構(gòu)建設投入，并鼓勵醫(yī)療資源優(yōu)良的基層醫(yī)療機構(gòu)與綜合性醫(yī)院聯(lián)合診療，不斷提升轄區(qū)內(nèi)醫(yī)療服務能力，有效解決轄區(qū)內(nèi)獨居老年人和留守兒童看病極為不便的情況。

隨著我國醫(yī)改的不斷深入，借助信息化手段，從常規(guī)性的基本的醫(yī)療衛(wèi)生信息中主動發(fā)現(xiàn)、探索和挖掘出有效的醫(yī)療健康知識信息，實時動態(tài)了解區(qū)域內(nèi)當前重要的公共衛(wèi)生服務需求，進行科學、合理規(guī)劃，有助于改善醫(yī)療服務的均衡性和服務質(zhì)量，進而推動區(qū)域內(nèi)醫(yī)療衛(wèi)生服務的健康持續(xù)發(fā)展，為區(qū)域內(nèi)城鄉(xiāng)居民提供更好的醫(yī)療衛(wèi)生服務，攻克高難疾病、促進社會和諧等工作有重要意義。

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Researching regional medical resources by using outpatient registration information

XIANG Haiping, LIN Xiaodong, MA Ming ,MAO Yunpeng, WU Linfeng, YANG Jinhua, XI Yang, XIAO Li

1.Department of Information Standards, Health Information Center of Sichuan Province, Chengdu 610041, Sichuan, China; 2.Department of Information Technology, Health Information Center of Sichuan Province, Chengdu 610041, Sichuan, China; 3.Research and Development Center, Sichuan Juxi Technology Co., Ltd, Chengdu 610213, Sichuan, China; 4.Intelligent Medical College, Chengdu University of Traditional Chinese Medicine, Chengdu 611137, Sichuan, China

To retrospectively analyze the outpatient registration information of a grass-roots medical institution in a region from March to May 2022, and discuss the medical resources in the region from different dimensions, so that the administrative medical institutions can dynamically understand the development of medical resources in the region, so as to optimize the scheduling and scientific development.The outpatient registration information of this area from March to May 2022 was collected through the grass-roots platform. After data preprocessing with Python language, the medical resource information of this area was explored from different dimensions.The primary medical and health resources in a region were very scarce and unbalanced. The primary medical institutions pay attention to business development and ignore the construction of information.The allocation of primary medical resources in a certain region is not optimistic. It is necessary to scientifically and reasonably plan the medical resources information in the region by means of information technology, so as to provide better medical and health services for urban and rural residents in the region.

Regional medical resources; Data analysis; Data mining

R197.1

A

10.3969/j.issn.1673-9701.2023.29.022

四川省衛(wèi)生信息學會科研項目（追2022001）

肖麗，電子信箱：767044407@qq.com

（2022–09–01）

（2023–02–02）