基于ECharts的醫療機構雙向轉診平臺數據可視化數據的可視化

摘要：文章旨在解決2023年大連康復療養中心推出的《雙向轉診平臺V1.0》在網絡轉診流程線上化中數據可視化與分析能力不足的問題。文章基于該平臺構建了智能化轉診數據展示中心，通過多維度的數據可視化與智能分析來優化轉診決策。應用ECharts可視化技術，設計了病種、科室和人口屬性等交互分析模塊，利用LSTM神經網絡挖掘病種與轉診路徑的關聯性，并結合SpringCloud微服務架構實現系統部署。結果顯示，平臺上線后，轉診審批效率提升了55%，跨機構資源匹配準確率達89%。管理人員借助柱形圖、折線圖等可視化工具，能夠實時識別高負荷科室與轉診熱點。此系統為康復醫療體系的數字化轉型提供了一條可擴展的技術路徑，并展示了醫療數據可視化分析管理的推廣價值。

關鍵詞：ECharts可視化；雙向轉診平臺；醫療數據分析；深度學習

中圖分類號：TP311文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）20-0118-03

0引言

雙向轉診平臺設計思路來源于《聯勤保障部隊“十四五”科學技術研究指南》中的“信息化智能化聯勤網信體系建設研究”，為響應中心醫療信息化建設需求，聯勤保障部隊大連康復療養中心于2023年正式上線《雙向轉診平臺V1.0》，初步實現了康復療養中心和醫院之間轉診申請、審核和接收流程的線上管理，但在數據共享和統計分析方面，平臺仍處于初級階段，未能實現全面、智能的數據可視化和分析。主要問題如下：

1）數據呈現方式單一：僅支持基礎表格展示轉診記錄，缺乏圖表可視化工具。數據維度局限于時間、機構名稱等基礎字段，未能從多維度進行數據展示，導致分析顆粒度過粗。

2）智能化分析能力缺失：無法支持多維度聯合查詢，如“軍事運動傷在士官中的占比”，須依賴人工導出數據至Excel進行二次處理，缺乏數據關聯性挖掘功能。

3）決策支持效能不足：2023年平臺運行報告顯示，因信息不對稱導致的跨機構資源錯配率高達11%（如康復床位空閑與等待隊列并存）。管理人員反饋，75%的決策仍依賴經驗判斷，而非數據驅動。

1ECharts的優勢

作為領先的開源可視化工具，ECharts通過標準化圖形語法和交互組件，支持超過30種圖表類型，如折線圖、柱狀圖、散點圖、餅圖、雷達圖和熱力地圖。結合動態過渡動畫與數據驅動交互，構建沉浸式數據洞察環境[1]。通過將其應用到雙向轉診平臺中，通過全景展示病種統計、年齡和軍兵種情況以及智能分析轉診流程數據，能優化資源配置、提高康復效率、實現精準治療、實時掌控風險，還能輔助管理決策，提升康復服務質量。

2數據可視化系統設計

2.1目標與需求分析

本系統的核心目標與需求包括：

1）實時數據可視化展示。通過實時數據監控系統，對雙向轉診患者的病種信息、年齡、軍兵種、職級以及各科室的轉診數量等動態信息進行持續追蹤和可視化展示。這能夠確保療養中心科室醫護人員在第一時間精準掌握轉診患者相關信息，針對轉診信息優化診療方案。

2）轉診與服務分析。借助對轉診與服務數據的深入分析，評估各科室的診療效率以及資源分配情況，以此為依據，優化醫院運營流程，提升整體服務質量與資源利用效率。

3）決策支持。為單位管理層提供高效的決策支持，利用關鍵數據圖表，直觀呈現單位運營的核心信息，輔助管理層制定針對性的優化政策，推動單位可持續發展。

為實現上述目標，須滿足動態更新與實時性、易用性與交互性、可擴展性與兼容性，并在設計過程中注重簡潔準確與易懂[2]。

2.2技術架構設計

ECharts是一個輕量級的開源圖表庫，基于JavaS?cript編寫，可以快速集成到現有雙向轉診平臺V1.0中，技術架構設計如下：系統通過標準化數據接口實現分層通信：前端可視化層發起AJAX請求→Nginx反向代理分發請求→PHP-FPM進程處理業務邏輯→ORM執行數據庫操作→返回JSON格式數據→ECharts完成數據綁定與可視化渲染。

1）前端開發：使用JavaScript前端框架構建可視化展示頁面，ECharts用于渲染圖表。

2）后端開發：采用PHP后端語言配合Laravel等框架進行開發，通過處理HTTP請求與業務邏輯，連接雙向轉診平臺V1.0數據庫，完成數據查詢、處理及接口封裝。

3）數據源與接口：通過RESTfulAPI將后端數據庫的數據提供給前端，確保數據傳輸的實時性與準確性。

4）數據庫設計：采用MySQL數據庫存儲轉診患者數據、病種記錄等，保證數據的一致性與安全性[3]。

2.3數據集成與安全增強

為確保數據的準確性和實時性，本系統運用數據清洗算法對雙向轉診平臺V1.0數據庫中的數據進行標準化處理。結合WebSocket協議構建低延遲實時數據中臺，將數據同步推送至可視化前端。為了保護患者隱私和醫院數據的安全，采用數據加密、訪問控制、審計日志等措施，使用動態脫敏技術實現不同角色的數據訪問分級[4]。

3數據可視化的實施

根據設計方案，本數據展示平臺分為3個功能模塊：一是病種分類數據全景，二是科室收治轉診數量統計，三是轉診流程智能分析。

1）前端技術?；贘avaScript構建，通過ECharts組件庫集成可視化模塊，采用模塊化架構進行界面布局設計。后端服務層依托數據庫交互接口實現多源數據提取，結合ECharts.js的圖形化渲染引擎完成分析結果的可視化映射。為實現動態監控功能，系統架構中部署Ajax異步通信機制，建立WebSocket長連接通道，通過數據訂閱模式驅動可視化組件的實時渲染引擎，最終形成具備毫秒級響應能力的流式數據處理體系。

2）本文采用了setInterval（）函數使得該函數每隔10秒調用一次，不僅能讓前后端協同運作，還實現了對實時數據的動態展示[5]，如圖2所示。

3.1病種分類數據全景

主要展現了轉診患者的病種總體數據指標，這部分數據體系通過年齡、軍兵種、職級進行分類展示轉診患者的病種量和入院診斷。入院診斷和病種信息的數據指標體現了聯勤保障部隊大連康復療養中心接收患者的轉診方向，體現了聯勤保障部隊大連康復療養中心業務能力維度，為了更好地展示這些總體數據，采用柱形圖的可視化方式，技術實現路徑如下：可視化引擎基于ECharts5.4.0構建數據渲染層。數據接入：通過SpringCloudFeign調用雙向轉診平臺V1.0系統RESTful接口，并建立運營數據中間表進行預處理，配合數據緩存機制保障前端響應速度。數據安全方面，在數據傳輸過程中采用AES-256加密算法，確保脫敏后的運營數據安全流轉，最終形成可交互的動態數據看板，為中心接收雙向轉診患者醫療服務精細化運營提供數據支撐，如圖3所示。

3.2科室收治轉診數量統計

中心目前接收轉診的科室有心理科、運動康復科、軟傷科等16個科室，科室轉診患者數據監測直接關系到科室的床位使用率、醫療費用、診療資源等，時間維度支持實時、小時、日、月、年多粒度數據過濾，結合DRG/DIP分組器實現轉診效率與資源配置效率的雙維度評估?？梢暬尸F采用柱狀圖、折線圖和餅圖組件，動態展示科室收治能力與資源消耗的時空分布特征。技術實現層面，基于HL7FHIRR4協議構建標準化數據集成平臺，通過ApacheCamel實現與雙向轉診平臺V1.0系統的實時數據同步，建立數據清洗規則庫完成異常值檢測與標準化處理，最終形成科室運營效能動態監測看板，為科室資源優化配置提供量化依據[6]。

3.3轉診流程智能分析

通過多維度數據可視化技術實現轉診流程全景可視化展示，通過時間折線圖顯示選擇時間段內轉診患者的通過、審核、拒絕數量。通過圖表的方式展示轉診患者的總數量、術后轉診量、轉診單位數量、轉入科室數量和轉出科室數量。在實現方面，調用get?DataObj（）方法對ECharts圖表series參數進行初始化配置，通過預定義DOM節點實例化ECharts圖表對象?；贒OM容器預渲染技術完成可視化組件的實例化配置，通過JSONSchema規范以聲明式方式定義數據提示框與圖例組件的可視化映射規則，最終構建支持事件驅動架構的多維度交互式數據看板。該方案實現了臨床轉診規模分析指標體系的可視化呈現[7]。如圖4所示。

4實施效果

基于ECharts引擎開發的轉診數據交互看板，通過時空雙維度可視化模型，構建了醫康機構間的轉診監測體系。系統支持病種、科室、年齡、職務、兵種等多維度交叉檢索，結合神經網絡算法挖掘數據關聯性，對整體轉診數據進行實時統計，提供實時預警與趨勢預測。系統部署后，轉診審批效率提升55%，資源匹配準確度顯著優化，并通過響應式大屏與移動端適配，構建了覆蓋全場景的“數據駕駛艙”，為軍事醫療協作提供智能化決策支持。

參考文獻：

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[7]梁志達，王弘伯，王冬，等.區域康復中心與軍隊醫療機構傷病員雙向轉診信息化平臺的設計與應用[J].中國療養醫學，2023，32（2）：181-184.

【通聯編輯：謝媛媛】