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        基于智能數(shù)據(jù)分析的醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持系統(tǒng)研究

        2021-07-11 08:16:22吳斌
        電子設(shè)計(jì)工程 2021年13期
        關(guān)鍵詞:服務(wù)質(zhì)量決策特征

        吳斌

        (欽州市中醫(yī)醫(yī)院設(shè)備管理科,廣西欽州 535099)

        隨著醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量信息化建設(shè)的不斷發(fā)展,對(duì)醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量的信息化管理水平的需求不斷提高,在對(duì)醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量的信息化管理建設(shè)中,需要進(jìn)行醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持,提高醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量的監(jiān)測(cè)和優(yōu)化管理能力,采用移動(dòng)終端的信息化處理技術(shù)進(jìn)行醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策研究,結(jié)合大數(shù)據(jù)融合技術(shù)進(jìn)行醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量管理和信息化分析,提高醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持能力,相關(guān)的醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持方法研究受到人們的極大關(guān)注[1]。對(duì)醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持是建立在對(duì)醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量信息的大數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)上,結(jié)合大數(shù)據(jù)信息檢測(cè)和數(shù)據(jù)融合技術(shù),進(jìn)行醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持控制,采用植入式的數(shù)據(jù)分析技術(shù),實(shí)現(xiàn)醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策[2],提高醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量管理的信息化水平,文中提出基于智能數(shù)據(jù)分析的醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法,采用模糊信息特征提取方法進(jìn)行醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量管理的關(guān)聯(lián)信息提取,根據(jù)醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量的差異性進(jìn)行屬性歸類,實(shí)現(xiàn)醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量管理和決策優(yōu)化。最后進(jìn)行仿真測(cè)試分析,展示了該方法在提高醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量管理和決策能力方面的優(yōu)越性能。

        1 醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持系統(tǒng)總體框架

        基于智能數(shù)據(jù)分析的醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持系統(tǒng)體系架構(gòu),具備醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量的大數(shù)據(jù)挖掘與潛在規(guī)律發(fā)現(xiàn)、多源異構(gòu)數(shù)據(jù)流快速計(jì)算與暫存、醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量管理信息化調(diào)度、基于優(yōu)化決策的智能數(shù)據(jù)分析等體系效能,構(gòu)建具備醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持?jǐn)?shù)據(jù)獲取、融合、池化、感知決策等全鏈運(yùn)維機(jī)制,設(shè)計(jì)了醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持系統(tǒng)總體框架。為了實(shí)現(xiàn)醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策和信息化管理,提高醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量,構(gòu)建決策支持系統(tǒng)的總體框架,如圖1 所示。

        圖1 服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持系統(tǒng)總體框架

        文中設(shè)計(jì)的基于智能數(shù)據(jù)分析的醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持系統(tǒng)包括4 個(gè)模塊,醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量的大數(shù)據(jù)挖掘、模糊決策模型、醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量管控信息化調(diào)度以及優(yōu)化決策的數(shù)據(jù)分析模塊。其中,醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量大數(shù)據(jù)挖掘模塊的主要任務(wù)是進(jìn)行醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),獲取主要數(shù)據(jù)特征;模糊決策模型模塊主要通過(guò)模糊決策對(duì)醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量大數(shù)據(jù)挖掘模塊統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取;醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量管控信息化的調(diào)度模塊的主要任務(wù)為對(duì)醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量管理信息化評(píng)估的信息進(jìn)行智能數(shù)據(jù)重構(gòu),提取醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量管理的多維信息參量。優(yōu)化決策的數(shù)據(jù)分析模塊主要根據(jù)醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量的差異性進(jìn)行屬性歸類,實(shí)現(xiàn)醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量管理和決策優(yōu)化,通過(guò)這4 個(gè)模塊的模型構(gòu)建實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)功能。

        2 醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持系統(tǒng)功能實(shí)現(xiàn)

        2.1 醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量大數(shù)據(jù)挖掘模塊

        為了實(shí)現(xiàn)醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策和信息化管理,首先需要構(gòu)建醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量的大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析模型,采用模糊相關(guān)性約束方法進(jìn)行醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持,提取醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量模糊相關(guān)性約束的參量模型,采用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法進(jìn)行醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持過(guò)程中的大數(shù)據(jù)挖掘,醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量信息庫(kù)設(shè)計(jì),結(jié)合醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量管理信息化管理水平進(jìn)行特征融合和自適應(yīng)調(diào)度,醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量管理的信息化系統(tǒng)設(shè)計(jì)[3],結(jié)合模糊信息調(diào)度技術(shù),進(jìn)行醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持過(guò)程尋優(yōu),得到醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持的特征量,u(s2,x)表示醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量數(shù)據(jù)庫(kù)的互相關(guān)特征量,采用統(tǒng)計(jì)分析方法,得到醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持的模糊度函數(shù)為u2(),構(gòu)建醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持的約束指標(biāo)參量集為vi,樣本集合為:

        用C表示醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持調(diào)度分布集,C(vi,vj)表示醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持的聯(lián)合關(guān)聯(lián)特征量,醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持調(diào)度的空間分辨函數(shù)為:

        采用相關(guān)性特征分辨檢測(cè)的方法,得到待決策支持的醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量資源庫(kù)模糊度函數(shù)為:

        式(3)中,f(t)為醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策的量化集,ρ(a,b)為相似度特征量,構(gòu)建醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量的統(tǒng)計(jì)分析模型,進(jìn)行醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量管理的大數(shù)據(jù)分析和信息融合,提高醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持能力[4]。

        2.2 基于數(shù)據(jù)分析的決策模型模塊

        建立醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量信息庫(kù)管理的模糊決策模型,在此基礎(chǔ)上,建立醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持的關(guān)聯(lián)規(guī)則分布集RN與XN,得到關(guān)聯(lián)分布關(guān)系為:

        針對(duì)醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量管理的大數(shù)據(jù)分析模型,提取醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策的關(guān)聯(lián)特征量[8-9],采用模糊關(guān)聯(lián)特征檢測(cè)方法進(jìn)行醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量信息分布式檢測(cè),可得醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量信息庫(kù)管理的屬性集為:

        構(gòu)建醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持的信息融合模型,計(jì)算醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量決策的相似度特征量[10]。辨識(shí)為C(Y),可得醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持的模板函數(shù)為:

        結(jié)合對(duì)醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持的差異度函數(shù)的構(gòu)造,可得醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量評(píng)估的適應(yīng)度函數(shù):

        采用分布式信息編碼技術(shù),得到醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量分布特征量,采用智能數(shù)據(jù)融合方法進(jìn)行醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量數(shù)據(jù)特征融合[11-12],建立醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策的智能尋優(yōu)模型,尋優(yōu)迭代式為:

        其中,N1×N2為表示信息分布的維數(shù),(mvx,mvy)為醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量的統(tǒng)計(jì)特征量,fi(x,y) 和fi-1(x+d1,y+d2)分別表示幀差函數(shù),根據(jù)決策模型的構(gòu)造,進(jìn)行醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持和優(yōu)化控制。

        2.3 醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量管理的信息化調(diào)度模塊

        根據(jù)醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量管理信息化評(píng)估信息的挖掘結(jié)果,對(duì)醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量管理信息化評(píng)估信息進(jìn)行智能數(shù)據(jù)重構(gòu),建立醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持的量化分析模型[13-14],得到醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持的統(tǒng)計(jì)函數(shù)為:

        上式為醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量管理的約束指標(biāo)參量集,為一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的正態(tài)分布函數(shù),采用動(dòng)態(tài)尋優(yōu)方法,構(gòu)建一個(gè)由n個(gè)特征決策變量,m個(gè)特征變量組成的醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策函數(shù),醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策的數(shù)學(xué)模型表示如下:

        通過(guò)相似度融合的方法,進(jìn)行醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策和信息融合,得到醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策模型為:

        2.4 醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策的智能數(shù)據(jù)分析

        采用頻繁項(xiàng)特征分解方法進(jìn)行醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量信息的多維分解和特征優(yōu)化提取,根據(jù)醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量的差異性進(jìn)行屬性歸類,醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量信息融合調(diào)度函數(shù)Zn(N為幀數(shù))為:

        采用先驗(yàn)數(shù)據(jù)分析方法進(jìn)行醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策的均衡控制,可得均衡控制函數(shù)En:

        采用空間均衡博弈方法,建立醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持集:

        其中,N表示數(shù)據(jù)采樣的長(zhǎng)度,J為幀的頻率,根據(jù)醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量的差異性進(jìn)行屬性歸類,可得信息歸類的判決函數(shù)為:

        3 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

        3.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境與參數(shù)

        為了驗(yàn)證文中系統(tǒng)在實(shí)現(xiàn)醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量決策支持的應(yīng)用性能時(shí),采用Matlab 進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)分析,假設(shè)遠(yuǎn)程醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量的決策支持的智能數(shù)據(jù)信息采樣的測(cè)試樣本集為600,模糊度決策的訓(xùn)練樣本數(shù)為120,對(duì)醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量信息采樣時(shí)間間隔為1.25 ms,大數(shù)據(jù)特征分集的解調(diào)頻率為0.68 kHz,根據(jù)上述參數(shù)設(shè)定,進(jìn)行醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持控制,得到醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量統(tǒng)計(jì)信息采樣樣本如圖2 所示。

        3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

        以圖2 給出的數(shù)據(jù)為輸入進(jìn)行醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持,提取醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量管理的多維信息參量,采用頻繁項(xiàng)特征分解方法進(jìn)行醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量信息的多維分解和特征優(yōu)化提取,得到統(tǒng)計(jì)特征提取結(jié)果,如圖3 所示。

        圖2 醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量統(tǒng)計(jì)信息采樣樣本

        圖3 醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持的統(tǒng)計(jì)特征分布

        分析圖3 得知,采用文中方法能夠有效地實(shí)現(xiàn)醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持,統(tǒng)計(jì)特征分布的動(dòng)態(tài)性較好,說(shuō)明對(duì)醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量量化評(píng)價(jià)的自適應(yīng)性較強(qiáng),這是因?yàn)樵摲椒▽?duì)醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量管理信息化評(píng)估信息進(jìn)行了智能數(shù)據(jù)重構(gòu),對(duì)醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持的量化進(jìn)行了分析以及實(shí)現(xiàn)信息的自由調(diào)度。為了進(jìn)一步驗(yàn)證文中方法的可靠性,實(shí)驗(yàn)測(cè)試了該方法、CPT-FDR 方法以及PSO 方法決策支持的可靠性,得到的可靠度如表1 所示。

        表1 不同方法決策支持的可靠性對(duì)比

        分析表1 得知,3 種方法進(jìn)行醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策的可靠性隨著迭代次數(shù)的變化可靠性差距較大。其中,文中方法的決策支持可靠性高于CPTFDR 方法以及PSO 方法,相比其他兩種方法的可靠性,該方法提高了約5.8 %和8 %。這是因?yàn)樵摲椒ㄔ谶M(jìn)行醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策前,采用智能數(shù)據(jù)分析方法將醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理并提取了數(shù)據(jù)特征,保證了數(shù)據(jù)的可信度,進(jìn)而提升了可靠性。為了進(jìn)一步驗(yàn)證該方法的可行性,實(shí)驗(yàn)分析了文中方法、CPT-FDR 方法以及PSO 方法決策支持的用時(shí),實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖4 所示。

        圖4 不同方法決策支持的用時(shí)對(duì)比

        分析圖4 可知,隨著迭代次數(shù)的變化,3 種方法決策支持用時(shí)存在一定差距。其中,文中方法進(jìn)行決策支持時(shí)始終低于2 s,而其他兩種方法的用時(shí)較長(zhǎng),相比其他兩種方法,文中方法決策支持的用時(shí)分別縮短了約1.7 s 和3.1 s,這是因?yàn)樵摲椒ㄔ谶M(jìn)行決策支持時(shí)將醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量數(shù)據(jù)屬性差距進(jìn)行歸類,節(jié)約了決策支持的時(shí)間,驗(yàn)證了文中方法可快速進(jìn)行決策支持,具有一定可靠性。

        4 結(jié)論

        文中設(shè)計(jì)的基于智能數(shù)據(jù)分析的醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持系統(tǒng),在進(jìn)行醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持時(shí),可有效提高醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量的監(jiān)測(cè)和優(yōu)化管理能力。通過(guò)構(gòu)建醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策大數(shù)據(jù)挖掘模型,采用智能數(shù)據(jù)融合方法進(jìn)行醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量數(shù)據(jù)特征融合,對(duì)醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量管理信息化評(píng)估信息進(jìn)行智能數(shù)據(jù)重構(gòu),提取醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量管理的多維信息參量,采用頻繁項(xiàng)特征分解方法進(jìn)行醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量信息的多維分解和特征優(yōu)化提取,根據(jù)醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量的差異性進(jìn)行屬性歸類,實(shí)現(xiàn)醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量管理和決策優(yōu)化。通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析得知:

        1)采用文中方法進(jìn)行醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持時(shí),可有效實(shí)現(xiàn)醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持,統(tǒng)計(jì)特征分布的動(dòng)態(tài)性較好。

        2)采用文中方法進(jìn)行醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持時(shí),決策支持的可靠性最高可達(dá)99.3 %,相比傳統(tǒng)方法提高了約5.8%和8%。

        3)采用文中方法進(jìn)行醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持時(shí),決策支持的用時(shí)較短,始終低于2 s。

        實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了采用文中方法進(jìn)行醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量管理決策的尋優(yōu)能力較好,提高了醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策的可靠性,在醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量管理和信息化調(diào)度中具有很高的應(yīng)用價(jià)值。

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        河南科技(2014年23期)2014-02-27 14:19:15
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