[发明专利]医院患者分流排队模型的构建方法

说明书

技术领域

本发明涉及医疗领域，具体涉及医院患者分流排队模型的构建方法。

背景技术

医院是具有重要社会效益和巨大成本的复杂系统。其中成本费用因医院流程效率低下而加剧，这往往表现为患者护理中的拥堵和长时间的延迟。因此，医院的病人流量排队网络视图对于研究和提高其绩效是很自然的。我们研究的目的是通过应用概率排队论科学家的视角，结合数据科学家，来探索患者流量数据。这种手段是针对中国大型医院的病人流程数据展开的探索性数据分析(EDA)，揭示了现有模式不容易解释的重要特征。

一般医疗系统，特别是医院，是我们生活质量的主要决定因素。他们可以被认为是一个很复杂的服务系统，还需要很大一部分我们资源，同时他们也在忍受着(引用医师研究合作伙伴的话)“一系列荒谬的低效率”；所以每个人—病人、家庭、护士、医生和管理者都很沮丧。“在许多情况下，这种挫折是由延迟引起和加剧的–“等待事情发生”；反过来，这些延迟和相应的排队信号效率低下。因此医院为排队理论研究提供了适宜的土壤，更宽泛地讲就是应用概率论(AP)、运筹学(OR)，和服务工程(SE)。这样的研究可以完美地将减少拥挤并产生伴随的重大益处：临床、金融、心理和社会。为了获得这样的收益，该研究获得数据支持是至关重要的。

然而，发生这种情况，很少有研究人员可以获得手术医院的数据，患者的数据实际上不是公开的。原因是数据的不存在或质量差、病人信息保密性的隐患，以及缺少对数据所有者的激励。首先，我们提供了一家1000病床医院的探索性数据分析(EDA)，涵盖了3年来不同科室间的病人流动信息。通过EDA，我们确定并提出在AP、OR和SE的研究机会。因此，我们的目标是为医院提供基于数据的医院病人流程和医疗资源有效利用的基础；研究人员可以使用它(也有一些已经有)来再现我们的EDA，这将作为进一步的数据挖掘和效率提高的起点。

一些文献提示。医院患者流量已广泛研究。读者参考Hall(2013)和Denton(2013)的论文，其中提供了许多其他参考文献。在本小节中，我们只涉及与我们的研究最相关的三个维度的已发表的作品：网络视图，排队模型，和基于数据的分析。很多针对论文中出现的特定问题的相关研究中的附加文献，我们将附在援引中。这一部分可以被视为“概念验证”：即针对现行工作和我们的经验基础已经触发和支持的研究的描述。