一种用于医院拥堵缓解对策评估方法与流程

1.本发明涉及长期性的缓解医院病人拥堵技术领域，尤其涉及一种用于医院拥堵缓解对策评估方法。


背景技术：

2.研究医院拥堵的要因及解决方案较多，但仍存在不足如下：1.现存的研究及技术中，主要选择医院的单一部门，如急诊部门作为研究对象。然而，医院不同部门之间交互影响，仅探讨医院单一部门，仍然不能精确的找出解决方案。2.针对缓解医院拥堵，大部分研究者倾向于利用统计数据分析的方法探讨其拥堵的原因。然而，对于医院这种复杂系统，探讨其资源拥堵原因，并非人为选择单一或多个因素所能决定。因为复杂系统运作的过程中，其错综复杂内因、外因交互影响，并且存在很多不确定的因素，并非单纯依靠统计数据的分析所能明晰。


技术实现要素：

3.本发明的目的在于提供一种用于医院拥堵缓解对策评估方法，该方法是基于医院仿真模拟模型，评估医院拥堵缓解对策的可行性及效率，为医院管理人员迅速缓解医院病人拥堵缓解提供可行性方案，利用已经构建好的模拟模型评估拥堵缓解策略，从而为医院提供具有科学依据的缓解方案。
4.本发明的思想为：首先考虑到医院不同部门之间交互影响，仅选择医院单一部门，影响精准度，因此，选择整个医院为研究对象，收集全院的数据，为医院拥堵预测缓解工具精准性提供依据，考虑到医院这种复杂系统本身具有非线性、多相性、非平均性等的特征，在对其进政策评估时，利用计算机模拟模型作为评估的平台，利用已构建的某医院仿真模拟模型，设计拥堵缓解对策，并将对策巧妙嵌入模拟模型中进行评估，其结果为医院管理人员缓解拥堵提供科学依据。
5.本发明是通过如下措施实现的：一种用于医院拥堵缓解对策评估方法，具体包括以下步骤：
6.步骤一、利用anylogic建模工具构建以病人流动为主线的仿真模拟模型；
7.根据医院整体结构及运作模式，将仿真模拟模型划分六大模块：病人抵达、急诊、门诊、外科、内科以及出院模块；
8.基于历史数据，模拟逐个模块中就医流程及运作流程，病人抵达医院方式包括救护车及自行就医两种模式，在模型中利用非时齐泊松过程进行模拟，病人就医抵达率则依据实际病人流动数据，利用阶跃常函数对病人不同的抵达模式m及不同工作日j进行模拟,其函数如下：
[0009][0010]
其中，为拟合常数，x
h
(t)为指标函数，当时间t∈[h,h 1)时，x
h
(t)＝1，否则为
0；
[0011]
在模拟模型中，利用经验分布函数分别模拟不同病人的诊疗时间，函数表示如下：
[0012][0013]
χ为指标函数，当x
i
≤t时，χ＝1，否则为0；
[0014]
病人在急诊接受诊疗后，一部分病人入院接受进一步诊疗，一部分病人结束诊疗离开医院，当医院床位紧缺时，首先延迟慢性病人的入院进程，模拟模型依据实际数据，利用以下平衡函数模拟慢性病患入院调节流程；
[0015][0016]
其中，μ
j,l
(t)表示医院可以接受的慢性病患者，l
j,l
(t)，u
j,l
(t)分别为医院最少及最多接受慢性疾病病人入院数，c
l
(t)为可容纳病人的床位总数，c
l
(t)
‑
x
l
(t)表示在时间t时，可用床位数，并且函数(3)满足以下条件：
[0017]
l
j,l
(t)≤max(l
j,l
(t),min(c
l
(t)
‑
x
l
(t),μ
j,t
(t)))≤μ
j,t
(t)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)
[0018][0019]
病人入院同时被分流到不同的病房，入院分流机制与入院治疗流程分别依据实际病人流动数据模拟；
[0020]
步骤二、在模型构建完成后，对比和校验历史数据及模型模拟数据，在反复对比及模型修正的过程中，缩小模拟数据与实际数据的差距，提升模型的精准度；
[0021]
步骤三、拥堵缓解对策
[0022]
依据预测医院拥堵及缓解拥堵的算法，通过为改变床位数、病人出院率以及病人入院率，计算出拥堵危险系数r(c)的变化；
[0023]
其算法如下：
[0024]
该算法所预测的拥堵风险系数指当入院人数大于可用床位时，计算出当天夜间床位占用数mt大于阈值c的概率r(c)，其模型如下：
[0025]
r(c)≈p(m
t
＞c)
ꢀꢀ
(5)
[0026]
模型中的c在实际医院中可定义为医院的住院部门的总床位数，将上述模型加入可控制变量，上述模型将进一步推导；
[0027]
首先，公式(5)的mt可用以下推导式表示：
[0028]
m
t
＝η
t
n
t
e
t
(1
‑
ω
t
) m
t
‑1(1
‑
v
t
)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(6)
[0029]
其中，n
t
为新抵达急诊部门的人数，et是被安排住院超过一天的慢性住院病人，mt
‑
1为前一天夜间住院病人，η
t
∈(0,1]表示入院率，ω
t
∈(0,1]被安排住院超过一天的慢性住院病人取消比例，v
t
∈(0,1]表示出院率；
[0030]
通过改变η
t
,ω
t
v
t
三个变量，对r(c)的影响，将式(2)带入式(1)中，nt是唯一随机变量，公式(5)则被推导为以下形式：
[0031][0032]
r(c)可表示为：r(c,η
t
,ω
t
,v
t
)，其中包含控制变量，nt为随机变量，根据某医院的历史数据，利用负二项式分布及正态分布对历史数据进行匹配；
[0033]
另外，假设ω
t
＝0，
[0034]
推导式(7)将变为：
[0035][0036]
其中，x
t
＝[c
‑
m
t
‑1(1
‑
v
t
)
‑
e
t
]/η
t,
μ
t
和分别为每日到达医院就诊人数的平均值和方差；φ(x；μ,σ2)表示正态分布的随机变量x～n(μ,σ2)的概率分布函数，根据上述公式(8)即可算出r(c)的值。
[0037]
与现有技术相比，本发明的有益效果为：本发明为测试医院拥堵的应急对策提供的科学可靠地依据；具有低风险性、前瞻性、可视性、低成本等优点；即管理者在实施具体的策略之前，即可预先评估出策略的有效性，以免造成人力、物力以及财力的浪费，具有低风险性；同时，本政策评估方法可以评估决策的长期效果，因此具有前瞻性；更深层次探讨不同要素对医院拥堵的影响，例如探讨出院病人对医院拥堵的影响，通过模拟模型，可细化到不同类型病人所产生的影响；基于模拟模型，生成动画效果，具有可视性等特点，便于医院的管理者更直观高效的做出决策，解决医院拥堵问题。
附图说明
[0038]
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。
[0039]
图1为本发明医院拥堵缓解对策评估方法的医院病人就医流程图。
[0040]
图2为本发明医院拥堵缓解对策评估方法仿真模拟结果示意图。
具体实施方式
[0041]
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。当然，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
[0042]
实施例1
[0043]
参见图1与图2，以某大学附属医院为对象，基于本发明提供的一种用于医院拥堵缓解对策评估方法，构建了该医院的仿真模拟模型，如图1所示，模拟模型可以实时模拟医院病人流动情况，记录每个部门病人就医、医疗资源的使用情况、病人等待、住院、出院情况。病人到达代表病人以不同的模式到达医院，进入急诊部门，在急诊部门接受诊断，需要住院的病人则被安排住院(内科和外科)。治疗完毕，一部分病人出院。每天医院都有新的病人住院及出院，同时会安排一定的慢性病患者(electives)住院。
[0044]
人的出院率和入院率，对实际医院产生怎样的缓解效果等问题，本发明进一步设计具体对策，并在模拟模型上进行测试。因此医院拥堵缓解对策也基于此算法的理论，此三方面进行设计，即改变床位数，改变出院人数及延缓入院人数进行测试。评估每日缓解效果
则利用一个类似交通信号灯系统的彩色编码系统：
[0045]
绿色通畅信号表示：医院至少有10％的空床位可用，医院运转通常；
[0046]
黄色预警信号表示：医院低于10％的空床位可用，表示医院进入拥堵边缘状态；
[0047]
红色拥堵信号表示：医院只有备用床位可用，即代表医院拥堵严重；
[0048]
红色拥堵的天数减少越多，说明拥堵缓解对策的效果越大。
[0049]
为了测试增加不同床位对拥堵缓解的影响，分别增加备用床到住院部门，增加床位对策如下表所示。
[0050]
表1为增加床位对策
[0051][0052][0053]
表2为入院出院对策
[0054][0055]
测试改变入院率及出院率对策，通过运转模拟模型，取得每日的实施数据，计算r(c)，当r(c)>0.85时,则拥堵风险增高，在模型中执行表2对策。
[0056]
测试每个对策时，医院仿真模拟模型运转两年，取第二年数据，因为第一年为预热期。每次运转20次，取20次结果的平均值进行比较。运行结果比较夜间床位使用数、红、绿、黄的天数、被移除或延迟入院的病人数、红色天数消减效率等。此处，红色天数消减效率＝消减的红色天数/百分比(3％/5％/8％)，其意义在与探讨哪一种对策消减的效率最高。
[0057]
图2为医院仿真模拟模型，包括急诊部门、急诊延迟护理区(eecu)、危重内科病人护理(amu)、内科、外科，本模型详细模拟了病人就医流动的过程。其过程中包括分诊、候诊、
医疗资源的获取、医疗资源的释放、不同部门的转诊等。而缓解拥堵对策则依据模型中的病人流动环节，进行对策介入。
[0058]
表3执行拥堵缓解对策的运转结果
[0059][0060][0061]
通过模拟模型中测试不同的对策，其结果表明通过增加床位，可以有效的减少红色拥堵天数。然而增加2张和增加4张床位，红色拥堵天数减少的差距不大，随后，随床位的增加，红色拥堵天数减少幅度增加。说明床位增加所达到拥堵消减并非呈现为线性递减，而是存在一个平缓期。并且，在内科部门增加床位的拥堵，消减效果最佳(详见对策1
‑
6)。
[0062]
本发明同时设计通过推迟慢性病人入院对策(策略7
‑
9)，减缓医院的拥堵。其结果表明，长期施策后(一年以上)黄日预警天数略有增加。这是所期望的结果，因为医院高效的运作模式是资源得到最大限度的利用，但病人仍然可以顺利流动。因此黄色预警天数在一定数量的增加，提高了医院的资源利用效率。
[0063]
出院缓解对策中，释放内科病人，缓解拥堵效果显著，能够大量减少红色拥堵天数并增加绿天畅通天数。然而，与出院的内科病人相比，尽管释放外科病人和长期住院的病人可以增加黄色预警天数，但不会对拥堵消减产生很大影响。由此可以得出结论，内科病人对医院拥挤的影响很大，需要更多的关注来解决拥挤问题。释放不同比例的内科病人(3％、5％和8％)，5％的释放是减少拥堵效率最高点。
[0064]
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。