灰色序列模型在三級綜合醫(yī)院門診人次預(yù)測中的應(yīng)用

勞雅紅

紹興第二醫(yī)院醫(yī)共體總院，312000 浙江 紹興

醫(yī)院門診是現(xiàn)代醫(yī)院服務(wù)體系與就醫(yī)需求銜接的橋梁，門診就診人次是衡量各大醫(yī)院門診醫(yī)療工作強度和工作效率的主要指標(biāo)之一，它客觀反映了醫(yī)院的就診能力、醫(yī)療技術(shù)水平和服務(wù)質(zhì)量。醫(yī)院門診服務(wù)量帶有明顯的季節(jié)性和動態(tài)變化的隨機性。對門診就診人次進行科學(xué)、精準(zhǔn)的預(yù)測，不僅利于醫(yī)療資源的合理配置和醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量的持續(xù)提高，且能有效緩解群眾就醫(yī)困難。本文應(yīng)用灰色序列模型GM(1，1)，對紹興市某綜合性三級醫(yī)院2013—2019年度的門診量進行建模、預(yù)測、分析，構(gòu)建合理模型預(yù)測2020—2022年度門診就診人次數(shù)據(jù)，為現(xiàn)代醫(yī)院精細(xì)化管理提供科學(xué)的決策依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 資料來源

資料來源于紹興市某三級綜合醫(yī)院年度統(tǒng)計資料，以2013—2019年各年度門診就診人次為研究對象并收集數(shù)據(jù)。

1.2 研究方法

采用Excel公式編程建立灰色序列預(yù)測模型GM(1，1)[1],對紹興市某三級綜合醫(yī)院2020—2022年度門診人次進行預(yù)測。

1.2.1灰色序列預(yù)測模型GM(1，1)建模步驟[2]

灰色序列模型是一種以時間序列資料為基礎(chǔ)，建立有規(guī)律的轉(zhuǎn)換生成數(shù)列的回歸方程。GM(1，1)表示1階、1個變量的微分方程模型，是GM(1，N)中應(yīng)用較多的一種[3]。

對累加生成數(shù)列Yt按以下公式生成均值：

Zt=(Yt+Yt-1)/2 (t=1，2，3，…，n)。

建立GM(1，1)模型：

X0為初始時刻(t=0)的原始數(shù)據(jù)，μ、α為待定系數(shù)，根據(jù)最小二乘法估計參數(shù)向量，按矩陣運算法則得其表達式為：

1.3 模型的檢驗

灰色序列模型須經(jīng)精度檢驗合格后才可以用于外推預(yù)測，其精度檢驗通常采用后驗差比值C和小誤差概率P[4]。

根據(jù)C和P的計算結(jié)果，按表1的方法可綜合評定預(yù)測模型的精度。

表1 后驗差比值C和小誤差概率P綜合評定GM(1，1)擬合精度標(biāo)準(zhǔn)

1.4 外推預(yù)測

若擬合檢驗?zāi)Ｐ途鹊燃壿^高，則表明模型預(yù)測效果好，可用于外推預(yù)測。若擬合檢驗?zāi)Ｐ途鹊燃墳椴缓细瘢瑒t不可直接用于預(yù)測，須經(jīng)殘差大小檢驗和關(guān)聯(lián)度檢驗后對模型進行修正，再進行外推預(yù)測[5]。

2 結(jié)果

2.1 紹興市某綜合性三級醫(yī)院門診就診人次情況

2013—2019年度紹興市某綜合性三級醫(yī)院門診人次在逐年增加，2013年度該院門診人次已經(jīng)突破百萬大關(guān)，2014年度門診量突破120萬人次，2018年度門診量突破140萬人次。2013—2019年門診人次年平均增長率為5.44%，各年度門診量見表2第3列Xt。

2.2 建立灰色序列模型

表2 門診人次建模預(yù)測及模型檢驗計算數(shù)值

2.3 外推預(yù)測

C=0.269<0.35，P=1>0.95。根據(jù)模型擬合精度評定標(biāo)準(zhǔn)，所得模型精度等級為1級(優(yōu))，可進行外推預(yù)測。從模型的擬合(預(yù)測)值和實際值比較得出，預(yù)測值與實際值之間的絕對誤差和相對誤差均較小，2014—2019年度相對誤差率均小于3%，其中2014年度相對誤差為2.14%，2018年度相對誤差最小(0.31%)。因此，若在現(xiàn)有條件不變的情況下，用該模型預(yù)測得到的未來發(fā)展數(shù)據(jù)可信度較高。此外，在灰色預(yù)測模型中，-α被稱為發(fā)展系數(shù)，主要反映預(yù)測的發(fā)展態(tài)勢，當(dāng)-α<0.3時，灰色序列模型GM(1，1)可用于中長期預(yù)測，而本次灰色預(yù)測模型中-α=0.024，因此亦可以用于門診就診人次的中長期預(yù)測。

3 討論

隨著我國人口老齡化的加劇，眾多老年性疾病和慢性病比例將逐年提高，國家衛(wèi)生和健康管理部門應(yīng)切實加強分級診療制度的落實，合理配置醫(yī)療資源并向基層醫(yī)院傾斜，引導(dǎo)患者合理就醫(yī)[6]。該院作為紹興市綜合醫(yī)院，其門診就診人次呈現(xiàn)逐年穩(wěn)步提升的趨勢，在現(xiàn)有醫(yī)保政策及各類客觀條件不變的情況下，預(yù)計2021年門診就診人次將超過150萬。為有效緩解醫(yī)院門診工作壓力，提升群眾就醫(yī)感受，本文提出以下應(yīng)對措施：

①合理安排門診醫(yī)務(wù)人員，改善就醫(yī)環(huán)境和服務(wù)流程。

②增強醫(yī)技等輔助科室力量，有效縮短門診醫(yī)師作出診斷和制定治療方案的時間。

③根據(jù)疾病季節(jié)性變化的特點，積極調(diào)整門診管理制度，如開設(shè)夜間及節(jié)假日專家門診。

④大力推行預(yù)約就診制度，合理安排出診醫(yī)師，引導(dǎo)患者合理安排就診時間。

灰色序列模型GM(1，1)主要是通過時間序列的研究去尋找事物內(nèi)在規(guī)律[7]。該模型適用于呈單調(diào)上升或單調(diào)下降的時間數(shù)據(jù)序列，對樣本含量和樣本空間概率分布沒有嚴(yán)格要求[8]，運用較少的數(shù)據(jù)即可進行預(yù)測，計算工作量小，適應(yīng)性強。但是，灰色序列預(yù)測模型易受到外部因素的影響，從而降低預(yù)測精度。因此，利用灰色序列模型GM(1，1)進行中長期預(yù)測時，要充分考慮外部因素(如經(jīng)濟、社會因素等)的影響，通過不斷吸收外部影響因素對模型進行矯正，生成新的灰色序列模型GM(1，1)進行預(yù)測。

本文運用灰色序列模型方法對門診人次進行預(yù)測，具有運算相對簡單，預(yù)測值與實際值之間誤差較小，精確度較高等特點，可為現(xiàn)代醫(yī)院精細(xì)化管理與決策提供參考依據(jù)。