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        大數(shù)據(jù)分析構(gòu)建兒科門診預(yù)警機(jī)制的研究①

        2021-11-02 14:31:30李盼盼王松柏
        關(guān)鍵詞:門診量分布圖兒科

        李盼盼, 李 芳, 趙 浩, 王松柏

        (1.福建農(nóng)林大學(xué)金山學(xué)院,福建 福州350002;2.廣東省江門市婦幼保健院,廣東 江門529030)

        0 引 言

        門診是醫(yī)院提供服務(wù)的一個(gè)重要窗口,兒科的門診患者主要是婦產(chǎn)兒,需要對其采用大數(shù)據(jù)分析決策,進(jìn)行科學(xué)的預(yù)警分析,構(gòu)建合理的預(yù)測模型及分級診療預(yù)警,保障醫(yī)院資源合理高效配置,提高各項(xiàng)工作的預(yù)見性和主動(dòng)性。

        1 大數(shù)據(jù)分析環(huán)境

        研究數(shù)據(jù)來源于江門市婦幼保健院2017年—2019年兒科日門診量數(shù)據(jù),兒科門診分布存在一定的季節(jié)變動(dòng),高峰期為第二季度,低谷期為第一季度,通過MATLAB軟件對兒科診療工作的總?cè)舜螖?shù),患者來院就診的門診、急診人次等數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化處理,識別差異化的離散數(shù)據(jù),得到數(shù)據(jù)變化規(guī)律,從而可以有效掌握數(shù)據(jù)的變動(dòng)趨勢,對合理配置醫(yī)療資源提供可靠的保障[1]。

        據(jù)統(tǒng)計(jì)2017年兒科日平均門診量有668人次,2018年兒科日平均門診量有694人次,2019年兒科日平均門診量有753人次。挖掘到的數(shù)據(jù)運(yùn)用MATLAB繪制三維點(diǎn)如圖1所示:

        圖1 2017-2019兒科日門診量

        從圖1可以觀察到門診量集中在(600,800)范圍之間。對醫(yī)生與門診量的數(shù)據(jù)采用一元線性回歸法,在構(gòu)建每日醫(yī)生出診人次數(shù)與當(dāng)日門診量之間的線性關(guān)系的基礎(chǔ)上,運(yùn)用最小二乘法對模型參數(shù)進(jìn)行估計(jì),構(gòu)建出預(yù)警模型,并運(yùn)用卡方檢驗(yàn)、相關(guān)性分析對模型進(jìn)行檢驗(yàn),保障構(gòu)建模型合理科學(xué),為醫(yī)院資源配置起到科學(xué)的指導(dǎo)作用,為應(yīng)對突發(fā)性規(guī)模性疾病反應(yīng)更迅速。

        2 構(gòu)建預(yù)警機(jī)制

        2.1 分析技術(shù)

        采用R語音、MATLAB軟件對兒科門診數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、線性回歸分析、相關(guān)性分析,對挖掘數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分析。將兒科日門診量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)思想進(jìn)行定義預(yù)警門閥值,具體如下:

        1)日門診量在[0,0.25),為一級兒科門診診療水平。

        2)日門診量在[0.25,0.50),為二級兒科門診診療水平。

        3)日門診量在[0.50,0.75),為三級兒科門診診療水平。

        4)日門診量在[0.75,+∞),為四級兒科門診診療水平。

        采用這種單一分類節(jié)點(diǎn),可能對閥值進(jìn)行微調(diào),調(diào)整前會運(yùn)用專家問詢、頭腦風(fēng)暴等方法進(jìn)行分析,進(jìn)行科學(xué)論證后再對閥值進(jìn)行微調(diào),保障兒科門診診療水平分級更科學(xué)、更實(shí)際。

        在構(gòu)建一元回歸模型的過程中,回歸系數(shù)的精確估計(jì)需要采用最小二乘法,構(gòu)建的回歸方程與y i之差稱為估計(jì)誤差或?yàn)闅埐?回歸方程為+e i,e i的大小是衡量估計(jì)量的回歸系數(shù)好壞的最重要標(biāo)志,令:

        使Q達(dá)到最小估計(jì)出回歸系數(shù)由多元微分可知,讓Q達(dá)到最小必須滿足如下條件:

        這里,n是樣本數(shù)據(jù)的組數(shù)。通過化解求解上述方程組

        通過最小二乘法對構(gòu)建的回歸模型參數(shù)進(jìn)行估計(jì),最終確定相應(yīng)的回歸模型。

        2.2 門診量數(shù)據(jù)分析

        根據(jù)2017年—2019年兒科日門診量數(shù)據(jù)信息,運(yùn)用MATLAB軟件對數(shù)據(jù)信息進(jìn)行可視化處理,對差異的離散數(shù)據(jù)信息進(jìn)行識別,分別繪制二維圖、三維圖、箱線圖等,從多方面、多角度觀察其分別情況。如圖2所示:

        圖2 兒科門診量二維圖

        從圖2中,可以觀察到2017-2019年三年日門診量變化趨勢基本相同,呈季節(jié)變化,基本上出現(xiàn)兩個(gè)峰值,兩個(gè)低谷。1-60天內(nèi)出現(xiàn)第一個(gè)變化低谷期,70-200天內(nèi)出現(xiàn)日門診人次量第一個(gè)峰值,趨勢比較平穩(wěn),而且日診療量較大,200-280天內(nèi),出現(xiàn)第二個(gè)低谷期,280-365天內(nèi)會出現(xiàn)第二個(gè)峰值。

        2.3 兒科日門診量標(biāo)準(zhǔn)化

        在數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化前,需要先對數(shù)據(jù)進(jìn)行離散識別,采用箱線圖進(jìn)行識別,三年平均日門診量為707人次,最低值為197人次,最高值為1056人次,,中位數(shù)為705人次。Q1為629人次,Q2為705人次,Q3為789人次。對差異數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)最低水平的日門診量均發(fā)生在每年春節(jié),對于高于最高水平的日門診量均發(fā)生春冬季交替期,門診量劇增。

        2.4 兒科醫(yī)生診療水平模型

        對醫(yī)生人數(shù)進(jìn)行構(gòu)建模型,如圖3所示:

        圖3 醫(yī)生平均診療水平數(shù)據(jù)模型一次函數(shù)

        其擬合的一次函數(shù)為y=11.3789x+497.7391x為每日兒科醫(yī)生出診人次數(shù),y為兒科平均日門診人次。通過構(gòu)建模型有利于了解兒科醫(yī)生接診情況,面對突然爆發(fā)性疾病有效識別提供保障,為合理安排醫(yī)生提供保障。一方面有利于醫(yī)院合理配置醫(yī)療資源,讓每一位醫(yī)生在合理的時(shí)間內(nèi)合理接診,不會由于分配不均而導(dǎo)致醫(yī)生接診負(fù)擔(dān)過重,另一方有利于對醫(yī)院兒科日門診量進(jìn)行監(jiān)測,對突發(fā)性基本能夠快速識別,快速響應(yīng)。

        一級、二級兒科門診診療水平分布圖分別如圖4、圖5所示:

        圖4 一級兒科門診診療水平分布圖

        圖5 二級兒科門診診療水平分布圖

        結(jié)合一級兒科門診診療水平分布圖,對該曲線進(jìn)行擬合,構(gòu)建一級診療模型,y=11.91x+310.37,模型檢驗(yàn)為:

        結(jié)合二級兒科門診診療水平分布圖,對該曲線進(jìn)行擬合,構(gòu)建二級診療模型,y=4.814x+626.007,模型檢驗(yàn)為:

        三級、四級兒科門診診療水平分布圖分別如圖6、圖7所示:

        圖6 三級兒科門診診療水平分布圖

        圖7 四級兒科門診診療水平分布圖

        結(jié)合三級兒科門診診療水平分布圖,進(jìn)行對該曲線進(jìn)行擬合,構(gòu)建三級診療模型,y=2.252x+759.083。模型檢驗(yàn)為:

        結(jié)合四級兒科門診診療水平分布圖,進(jìn)行對該曲線進(jìn)行擬合,構(gòu)建四級診療模型,y=-0.5472x+896.8370,構(gòu)建模型為:

        p值小于0.05,醫(yī)生出診人次與兒科門診量是顯著相關(guān)的,構(gòu)建的模型有意義。

        根據(jù)診療模型預(yù)測,不論是門診自助還是人工分診,每分診一次,對應(yīng)的醫(yī)生需要診療的人次就增加一次,當(dāng)診療人次累計(jì)增加到28人次時(shí),響應(yīng)一級診療水平,累計(jì)增加到33人次時(shí),響應(yīng)二級診療水平,累計(jì)增加到36人次時(shí),響應(yīng)三級診療水平,累計(jì)增叫到39人次時(shí),響應(yīng)四級診療水平。

        當(dāng)所有醫(yī)生對應(yīng)的診療人次累加,得到總?cè)舜芜@時(shí)用構(gòu)建好的分級診療模型函數(shù)進(jìn)行計(jì)算,輸出相應(yīng)的接診醫(yī)生人數(shù),按照結(jié)果及時(shí)進(jìn)行調(diào)整,一方面可以有效利用醫(yī)療資源,另一方面也可以有效合理安排醫(yī)生接診,避免患者因?yàn)榫驮\人次過多而等到時(shí)間過長,引起不必要的醫(yī)療糾紛。

        縱觀三年分析數(shù)據(jù),三級診療水平占比大,采取三級響應(yīng)診療方案多,同時(shí)要完善四級診斷響應(yīng)方案,為應(yīng)對如這次的爆發(fā)的新型冠狀病毒感染肺炎做好全面的準(zhǔn)備,快速預(yù)警,快速反映,科學(xué)應(yīng)對,減低風(fēng)險(xiǎn),將損失降到最低。

        3 結(jié) 語

        根據(jù)兒科門診量地變化情況,采用預(yù)約就診機(jī)制可以更好地落實(shí)分級診療,完善預(yù)警機(jī)制,安排醫(yī)生在每個(gè)時(shí)間段在網(wǎng)上開放預(yù)約號,通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法,將每個(gè)醫(yī)生的預(yù)約數(shù)量進(jìn)行累加,按照閥值,觸及分級診療的回歸方程,預(yù)測出安排醫(yī)生人次數(shù),從而優(yōu)化門診服務(wù)流程,提高門診患者就診效率。

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