智能诊室资源调配系统的开发与应用

Development and application of resource allocation system for intelligent clinic

摘要

门急诊诊室资源分配问题是医院工作人员日常需要处理的问题之一。为提高门急诊患者就诊效率和患者满意度，该文利用大数据平台与人工智能算法技术，设计了一套智能诊室资源调配系统，以优化传统诊室资源调配流程。经上海某三甲医院实际应用后结果显示，该系统能有效提升门急诊就诊效率，优化患者就医体验。

Abstract

The allocation of resources in outpatient and emergency consultation rooms is one of the daily issues that hospital staff need to address. To improve the efficiency and satisfaction of outpatient and emergency patients,this article utilizes big data platforms and artificial intelligence algorithm technology to design an intelligent consultation room resource allocation system to optimize the traditional consultation room resource allocation process. After practical application in a tertiary hospital in Shanghai,the results show that the system can effectively improve the efficiency of outpatient and emergency treatment,and optimize patients’ medical experience.

Graphical abstract

关键词

医院门急诊 / 诊室资源调配 / 大数据 / 人工智能

Key words

outpatient and emergency department / consulting room resource allocation / big data / artificial intelligence

门急诊业务一直是医院的基础业务^[1]。随着居民健康意识的不断提升和日常就医人数的不断增加，医院门急诊业务量也随之提升^[2]。如何安排好门急诊诊室资源，充分提高医师工作效率，成为当代医院管理者的当务之急^[3]。为不断提高门急诊工作效率，文章通过设计一套智能诊室资源调配系统，以提升门诊资源调配效率，进而提升患者就医满意度。

1 智能诊室资源调配系统简介

各大医院热门门诊候诊人数过多，患者需要等待较长的时间才能就诊^[4]。与此同时，其他诊室存在未开诊或者诊室相对空闲的现象，导致门诊诊室整体利用率低^[5]。传统门急诊诊室的资源调配通常是人工操作，即门急诊护士发现某科室人数过多向护士长反馈，再由护士长向医务部调借诊室和医师。这种传统调配方式不能实时解决诊室候诊排队人数过多的问题^[6]。传统流程需要较长时间发现问题，且协调困难，因此，为解决以上问题而提出优化诊室资源调配流程，提高门急诊工作效率。优化前后流程如图1所示。

优化的门诊诊室资源调配流程是基于大数据分析平台构建的诊室资源调配系统，由科室统一向资源调配系统进行申请，资源调配系统根据数据分析，找到最优诊室患者调配路径，从系统直接发起相同科室的空闲诊室接收部分候诊患者，空闲诊室接到指令后完成转移患者的接诊工作。

2 智能诊室资源调配系统架构设计

该文设计的智能诊室资源调配系统基于大数据平台^[7]，并利用人工智能相关算法运算逻辑，设计系统架构如图2所示。

该系统架构设计主要分为数据抽取、数据转换、数据加载、数据审计与分析，以及模块部署与展示五个步骤，其中每步具体技术实现过程与细节如下：

① 数据抽取 利用多种工具在众多医院业务系统中抽取数据，包括直接登录查询数据库、数据库拷贝、内网与外网文件访问、Web Service等方式^[8]。此外，依据业务逻辑、原始系统数据储存、数据装载效率、全量和增量抽取策略等综合因素，提供基于时间戳、递增主键等多种方式的抽取机制，并灵活控制抽取时机和抽取周期；在数据抽取过程中，若产生异常或者故障，系统将自动告警。

② 数据转换 通过利用字段映射和拆分、多字段的混合运算、跨异构数据库的关联、自定义函数、行/列转换，以及Outer Join、Inner Join、Look_Up、Merge、Validation、Funtion、Key_Generation、Order by、Group by、Distinct、Aggregate等基础和高级操作进行相关数据的转换。

③ 数据加载 该架构提供灵活的数据加载模式，能够以参数化的方式控制Insert,Update,Delete等数据装载模式^[9]；支持以多进程并发的形式处理大数据量的加载；对于大量数据的一次性上载，支持批量装载模式（Bulk Load）；可以通过简单的配置方式生成缓慢变换维度和代理维度键，并在此基础上实现支持历史数据查询；能够将装载过程的详细信息作为日志自动记录。在数据加载发生错误时，可以从日志进行恢复；同时，也可以把每天的日志形成报表自动发送给系统管理人员，以进行监管。

④ 数据审计与分析 即使用数据规则在装载过程中建立数据审计点，并在数据抽取、转换、加载过程中对数据进行清洗和质量控制，生成审计报表和出错数据表，尤其是对于主数据的检验和清洗，能够定期智能化发送报表给管理员，告知主数据校验失败的原因和需要维护的主数据字段。

⑤ 模块部署与展示 整体架构里的数据抽取与装载模块采用SOA（service-oriented architecture,面向服务）架构，以支持跨平台的多物理主机部署。在进行大负载处理时，数据支持高效率的并发处理，且并发机制可以自动控制或手动控制。数据处理过程具有统一调度、触发、管理、监控和完整的日志管理功能，并且此类功能都可以在Web网页上远程完成。模块提供完善的元数据管理功能，可以将ETL过程的元数据以及应用层的元数据进行统一管控，以提供完整的端到端的元数据视图，并形成多元数据报告。

根据优化后的诊室资源调配流程并结合上述的系统架构与相关技术，设计出诊室资源调配路径，其完整数据流如图3所示。

该文所设计的最优路径遵循以下相关规则，即定义的可调配诊室库、自动关联出可调配诊室科室及医师、获得当前可调配的诊室排序、输出建议推荐诊室与可选诊室。

3 系统设计的问题与解决方案

该智能诊室资源调配系统设计需要结合信息化技术、医院整体管理和患者整体素质等多个方面进行综合考虑^[10]，设计过程会出现以下几个主要问题：

①该门诊诊室资源调配系统刚使用时须收集各诊室的电脑IP地址，如果没有收集录入IP地址会导致系统根本无法定位诊室开诊情况，也就无法实时调配诊室资源；

②将候诊过多诊室的患者调配到相对空闲诊室接诊，如果不制定好相应的绩效激励措施，会导致部分医师觉得增加了其工作量，不愿承担额外工作；

③同一科室不同医师擅长方向也有所不同，因此在系统安排下，患者有可能就诊方向与接诊医师有差异，因此有可能对医师造成工作上的影响。

根据上述分析，对设计使用期间可能出现的相关问题，文章提出解决方案如下：

①系统所使用的数据分析算法来维护医院诊室的IP地址，采用每个IP对应独立诊室，使各诊室登录信息透明化，利用系统了解全院诊室开诊情况，能有计划地调配诊室；

②医务部和绩效办共同对调整诊室接收患者产生的经济收益进行计算，并利用绩效方案合理分配，充分发挥医护人员的看诊积极性；

③利用人工智能算法优化诊室调配原则，在尽量满足患者就医需求的情况下合理分配医师，而不用因就诊方向不同而重新挂号。

4 诊室资源调配系统应用效果展示

目前，该系统实际落地优化应用于上海市东方医院（同济大学附属东方医院）门急诊系统，通过应用反馈的真实数据体现系统的应用效果。2023年1—10月，医院本部门急诊人数为115.5万余人次，比2022年同期增加29.3万余人次，比2021年同期增长9.6万余人次，门急诊诊室接诊人数明显提高。如图4所示。

对于候诊过多的诊室，现在一般能快速调配分流这部分患者，既能使患者快速就医，解决看病慢的痛点，又能增加医院门急诊收入，为医护人员带来更多的绩效收益。 据统计，医院本部眼科2023年1—10月，门急诊人数同比提升33.7%，门急诊人次比2022年同期增加11 369人。门急诊患者人数的提升不仅带来医院营收的提升，而且使得诊室患者调配更加优化，也是该系统应用后的明显改进点。2023年，根据门诊诊室调配系统的效率指标分析，胃肠肛肠外科近期接诊人数下降，如图5所示，医院从诊室层面发现开诊数降低，通过提高诊室的使用率，从而增加门急诊量，进一步提升科室就诊效率和营收。

该系统在调配门诊资源时所使用的方式是对全院门诊诊室实时监控与数据分析，系统软件界面如图6所示。通过动态展示，让医院门诊医护管理者能够更加清晰地了解当前诊室资源情况，如医院门诊诊室概况、医院门诊诊室效率指标、医院门急诊流量概况、医院门诊诊疗经济学指标、医院门诊患者情况等重要指标，为门诊资源的调整决策做出数据支持，从而进一步提高诊室资源调配效率，提高患者的就诊体验。

5 结束语

该文所设计的智能诊室资源调配系统，首先在传统门诊就医流程基础上进行优化设计调配流程；然后基于大数据平台，利用人工智能算法设计系统架构，分析其在设计该系统过程中可能会产生的主要问题，并对问题进行分析得出解决方案；最后结合实际三甲医院的应用案例，通过医院数据分析展现出该系统的改进之处。该文提出的系统优化诊室资源配置，有效提升了诊室的运行效率，改善诊室整体生态。

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