以診療數據挖掘為指導的三甲醫院發展策略研究*

高 瞻

(十堰市太和醫院 十堰 442000)

高 艷

(十堰市人民醫院 十堰 442000)

韓玖陽 趙 亮

(十堰市太和醫院 十堰 442000)

1 引言

1.1 研究背景

新醫改日益深化，私立和專科醫院興起，公立醫院發展面臨挑戰。目前大型醫院尤其是大型三甲醫院科室眾多，向下劃分的病區更加繁雜，事務性工作主要由科主任管理，高層管理者較難精準了解不同科室、病區特點及情況，導致醫院發展戰略制定和實施在不同程度上受阻。近年來基于醫院臨床大數據，通過機器學習方法挖掘數據潛在特征，建立分析模型方面已取得顯著成效。吳曼琪、潘習龍和程迪等[1]利用臨床大數據設計醫療質量監控輔助系統，從環節上把握影響醫療質量與安全的關鍵點與關鍵事件，全面提升醫院醫療質量管理水平。趙娜、王吉善和王圣友等[2]對醫院評審評價結果關聯規則進行分析，發現醫院管理中應重視建立各指標之間的關聯性。在醫院科室發展策略研究方面，有學者[3-4]運用數據包絡分析(Data Envelopment Analysis，DEA)方法對醫院臨床科室數據進行分析，為醫院合理規劃臨床科室配置及進一步提高資源利用率提供參考。陳偉和王忠[5]應用加權綜合指數法考核臨床科室并提出針對性的發展建議，為醫院管理提供依據。

1.2 研究目的

傳統醫院科室(病區)人力、物資配備及發展方案制定主要是按收治患者情況被動調整，醫院管理者較難宏觀把握綜合發展的平衡點。以患者特征為基礎，結合醫院總體發展戰略布局，將不同科室資源配備由被動變為主動，制定切合實際的精細化發展策略是醫院管理者亟待思考和解決的關鍵問題之一。本文以住院患者大數據為基礎，分析和挖掘各科室在不同維度上的特征信息，基于上述特征信息利用聚類算法構建科室類群分析模型。根據類群特點將科室劃分為發展型、全能型、服務型和技術型4類，針對不同類型科室探究相應發展策略，為醫院科室管理和發展戰略提供指導。

2 資料與方法

2.1 數據來源

經過多年發展，目前各醫院信息系統已積累大量臨床、檢驗、影像以及患者數據等。其中患者數據主要包含患者基本信息(如年齡、性別、職業、地區、病史等)、住院信息(如住院時間、出院時間、住院科室、診斷疾病、用藥信息、費用等)、手術信息(如手術時間、名稱、級別等)，挖掘分析上述數據信息將為醫院運營管理優化、患者疾病精準診療分析、科室個性化服務等提供依據。本文以某大型三甲醫院現有醫院信息系統(Hospital Information System，HIS)，檢驗信息系統(Laboratory Information System，LIS)，電子病歷(Electronic Medical Records，EMR)等系統數據庫為基礎，提取近幾年住院患者數據共計33萬余條，見表1。根據醫院運營管理的最小粒度，以科室(病區)為單位共計臨床科室79個。

表1 住院患者數據

2.2 數據處理與分析

醫療行業具有一定特殊性，公立醫院發展不能過于追求營利性，其基本醫療服務的公益性才是根本[6]。因此以利益收入單因素衡量部門綜合運營能力的模型并不適用于醫院科室分析，需要選取多項指標體現不同科室綜合能力和特點。收入高低是科室發展的關鍵驅動力之一，而接收患者數量多少及患者住院時長直接影響科室資源和人力配備情況。此外考慮到科室技術水平和綜合業務能力，接收患者所患疾病種類的廣度和手術級別(分為4個等級，4級手術過程最復雜、技術難度最大、風險程度最高)的高低是重要因素。本文以住院患者數據為基礎，統計科室每年費用總收入、接收患者總量、患者住院總時長、收治患者疾病種類數、接收患者所做4級手術總量5個特征作為科室病區數據挖掘的價值指標，構建科室綜合能力分析模型。挖掘分析前需進行數據預處理，包括刪除關鍵字段缺失和異常值的數據；患者住院總時長采用出院時間與住院時間差值；同一患者住院期間多次手術，只統計手術等級最高的1次。5個指標數據取值范圍差異較大，為消除數量級帶來的影響，對數據進行標準化處理，見公式(1)、表2。

表2 科室標準化后的數據示例

(1)

其中xi表示第i項特征值，Mean(Ri)為科室數據的第i項特征在其參考范圍內的所有樣本期望值，Std(Ri)為其在參考范圍內的所有樣本標準差。

2.3 模型構建

2.3.1 聚類分群 科室綜合能力分析模型構建主要分為兩部分：根據科室5個指標數據進行聚類分群；分析每個類群特征，將科室劃分成相應類型。科室類群劃分采用機器學習算法K-Means，聚類數量K值可以結合對實際業務的理解和分析來確定，也可以選取多個K值，采用手肘法(Elbow Method)和輪廓系數(Silhouette Coefficient)[7-8]方法找到聚類性能最優的聚類值Koptimal。其中手肘法是一種基于誤差平方和(Sum of Squared Error, SSE)的K-均值聚類選擇算法，該算法核心思想是隨著聚類數K的不斷增大劃分會更加詳細，每個分組(簇)的聚合程度會不斷地提高而SSE會逐漸減小，在達到某個臨界點即“手肘”點時，畸變程度會得到極大改善，之后緩慢下降，這個臨界點被認為是聚類性能較好的點[9]。以十堰市太和醫院近幾年住院患者數據為基礎，采用手肘法選取K值，計算結果顯示數據聚類K值的表現基本相同。選取與當前醫院情況最相近的2019年住院患者數據為例展開分析，在K=4時首次出現曲率最大的轉折點即最優聚類值Koptimal=4。此時由聚類算法計算取得各類數量及類群中心點，見表3。

表3 醫院各科室病區聚類結果

2.3.2 科室類群劃分 針對2019年住院患者數據聚類結果進行特征分析并繪制雷達圖，圖中以不同符號標記不同類別，見圖1。其中類別1科室數量在醫院中占比最大，5項指標都處于中等偏上水平，既沒有突出優勢特征也沒有明顯弱勢特征，在收治患者數量一定時，患者疾病種類最為復雜，是體現醫院綜合能力的關鍵，因此將其定義為全能型科室；類別2在患者總量、住院時長上具有明顯優勢，手術難度和費用方面并不突出，如兒科、產科病區等，患者疾病種類相對單一、手術級別較低，但患者數量、陪護人員較多，人流量大，體現出該類科室具有一定服務與公益性質，定義為服務型科室；類別3在5項指標上均具有明顯劣勢，但科室數量在醫院中占比較大，該類科室通常具有較強發展潛力，將其定義為發展型科室；類別4在4級手術量和收入總費用方面具有明顯優勢，對醫院績效有突出貢獻，但面臨的患者疾病最為復雜，手術難度較大，為患者配備的相關醫療資源更全面，對核心醫生技術水平要求較高，定義為技術型科室。

圖1 科室特征分析

3 結果與分析

3.1 橫向分析

3.1.1 總體情況 通過科室綜合能力分析模型，管理者可以精準掌握每個科室在醫院中的類別定位，從宏觀上了解不同類別科室特點，進而結合實際情況制定有針對性的發展方案。根據各科室類型特征，從重要性和發展潛力兩方面對各類科室進行排序，見表4。技術型和服務型科室在醫院重要性上占據最關鍵地位，直接關系到醫院績效、技術影響力、收治患者情況等；全能型和發展型科室在醫院中占比最大，其在各項指標上的不足反映出其具備較大發展潛力。根據不同類型科室特征提出4項發展策略。

表4 醫院各科室聚類結果排名

3.1.2 技術型科室 一方面，培養技術精深的專家，通過特殊患者治療病例樹立醫生形象與醫院品牌特色，不斷擴大影響力；另一方面，注重青年骨干人才培養，學習國內外先進技術，推動科室持續發展與技術不斷創新。

3.1.3 服務型科室 首先，應明確醫院不能過于依靠該類科室提升績效；其次，需要花費更多精力關注患者服務(如提供優質病房條件、患者切身關懷等)，當醫務人員和醫療資源有限的情況下可適當控制患者接收數量，從而保證服務品質和患者就醫體驗。最后，借助該類科室人流量大的優勢宣傳醫院技術優勢和相關惠民政策，建立醫院良好口碑，從而吸引更多患者。

3.1.4 全能型科室 一是引入基礎知識更廣博和經驗更豐富的醫生，向全科醫生方向發展以應對各類雜癥，節省專科醫生培養成本。二是通過引進高水平人才、專家，增強醫院對特大、特難疾病患者的收治能力，將部分科室發展成技術型科室。三是通過投入先進設備或建立專病專家組等手段吸引更多患者，將部分科室發展成服務型科室。

3.1.5 發展型科室 主要分為兩種情況，一是科室收治的患者疾病罕見、數量稀少，但在醫院戰略布局上必不可少，保持在同等級醫院的一般水平即可。二是科室發展潛力巨大，需要結合具體科室情況具體分析，投入相應人力、物力資源以供其發展，這類病區會隨著醫院的發展和戰略布局進行改進和轉變，表現為與全能型科室轉化頻繁。

3.2 縱向分析

采用上述模型對近幾年醫院科室數據進行分析并繪制科室演變圖，見圖2。

圖2 科室能力演變 注：結點上數字代表該類型科室數量，連線代表科室演化情況，線上數字代表轉化數量。

以上述科室重要性排序為依據，從連線走勢上看，連線斜率為正代表醫院科室向好的方向積極發展，為負代表其發展在一定程度上受阻或衰退，平行演變則為穩定發展。從全局上看，全能型和發展型科室轉化相對比較活躍，而技術型和服務型科室基本保持穩定態勢。醫院近幾年有較多向上發展的科室，僅有5個科室出現下滑，大多數科室沒有太大變化，總體上維持穩定態勢。全能型和發展型科室在醫院中占比達到70%以上，發展這兩類科室能夠有效提升醫院綜合實力。根據科室特征和能力演變分析，全能型向服務型科室轉化的核心是發展患者數量，而全能型向技術型科室轉化的核心是提升4級手術量，該現象提醒醫院管理者可以在全能型科室中挑選最具潛力的科室，從上述兩方面著手進行布局；發展型與全能型科室特征相似，均沒有突出優勢，但后者5項指標均明顯優于前者，因此相互轉化活躍，該現象提醒醫院管理者可以分別挑選一一對應的發展型與全能型科室，共享全能型科室發展理念，為發展型科室樹立學習標桿，相互幫扶、共贏。

4 結語

本文通過挖掘住院患者數據信息匯集成科室特征，采用聚類算法構建科室綜合能力分析模型，進而將醫院科室劃分為發展型、全能型、服務型和技術型4種類型。針對不同類型科室制定相應發展策略，從橫向和縱向兩個角度分析醫院發展情況。從宏觀上看服務型和技術型科室發展相對穩定，說明醫院在口碑樹立和品牌影響力上有持續投入，但其轉化相對穩定，發展動力略顯不足；全能型和發展型科室轉化活躍，但絕大部分科室仍保持平行發展，其中除部分科室受到客觀原因影響發展受限外，也存在一些科室由于沒有找準自身定位、科室類別特征模糊，錯失發展良機。通過對科室精準定位，深入了解各類科室特點，變被動調整為主動介入，使各類型科室保持持續快速的深化發展。本研究存在一定局限性：一方面，在特征挖掘時只選取收治患者數量、住院時長、疾病種類、住院花費、手術難度、手術數量作為衡量指標，其中手術難度也僅考慮4級手術，忽略了手術質量、治療效果等關鍵臨床指標；另一方面，科室發展策略分析與探究只是基于宏觀數據，未結合具體情況深入展開，如科室醫生及床位數量、各科室協作關系、區域性疾病情況等。在實際應用中管理者需在此基礎上進行深入細致研究，制定符合本院實際和特色的最優發展策略。