一种基于数据分析的医疗资源优化配置系统的制作方法

本发明涉及医疗资源优化，尤其涉及一种基于数据分析的医疗资源优化配置系统。

背景技术：

1、医疗资源优化技术领域，专注于通过分析和应用医疗数据来提高医疗资源的使用效率和有效性。该领域内，系统和工具被设计用来确保医疗资源如床位、医疗设备、医护人员和药品等得到最佳的分配和利用。系统通过收集和分析病人流量、疾病模式、资源使用情况等数据，帮助医疗机构做出更明智的决策，以提高服务质量和运营效率。

2、其中，基于数据分析的医疗资源优化配置系统是一种利用数据分析技术来改善医疗资源分配的系统。其主要目的是通过精确分析医疗数据来识别资源分配中的不足，从而实现资源的最优配置。通过收集和分析患者数据、资源使用情况和医疗服务需求等信息，帮助管理者做出更明智的决策。其最终效果是提高医疗服务的质量和效率，减少资源浪费，并提升患者满意度。

3、传统的医疗资源管理系统面临资源配置效率低下、预测不准确、服务流程僵化的问题。传统系统缺乏有效的数据分析工具，无法准确预测患者流量，导致资源配置不能及时响应患者需求的变化，从而影响医院的运行效率和患者满意度。缺乏资源使用关联分析，医院无法识别和优化常用资源组合，导致资源浪费。服务流程的不灵活性，包括病床分配和人员排班的僵化安排，不能适应快速变化的患者需求，影响治疗效果和患者体验。而在紧急患者优先级评估方面，传统系统无法准确快速地识别和响应高风险病例，增加了治疗风险。传统系统中的地理模式和交通流量分析不精确，导致医疗资源在地理上的不合理分布，增加了患者就医的难度和时间成本。

技术实现思路

1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于数据分析的医疗资源优化配置系统。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种基于数据分析的医疗资源优化配置系统，所述系统包括患者流量预测模块，资源关联分析模块，流程优化模块，资源调度模块，需求预测模块，服务适应模块，优先级评估模块，资源流动分析模块；

3、所述患者流量预测模块基于医院历史患者数据，采用自回归积分滑动平均模型，进行时间序列分析，识别历史数据趋势和周期性模式，并预测未来患者流量变化，生成患者流量趋势分析；

4、所述资源关联分析模块基于患者流量趋势分析，采用关联规则挖掘算法，分析多种医疗资源使用问的关联规则，并识别频繁出现的资源组合，生成资源使用关联图；

5、所述流程优化模块基于资源使用关联图，采用逻辑回归和决策树算法，分析多种资源配置方式对患者满意度和治疗效果的影响，识别措施改进点，并优化医院多项服务流程，生成医疗流程优化方案；

6、所述资源调度模块基于医疗流程优化方案，采用蚁群优化算法，模拟多种资源配置方案，通过多次迭代寻找关键资源配置方案，并匹配患者需求，生成动态资源调度方案；

7、所述需求预测模块基于动态资源调度方案，采用长短期记忆网络，分析历史资源需求数据，预测多个时间点的资源需求，生成资源需求分析结果；

8、所述服务适应模块基于资源需求分析结果，采用支持向量机和随机森林算法，分析患者流量变化和资源需求，调整服务流程，包括病床分配和人员排班，生成服务流程适应方案；

9、所述优先级评估模块基于服务流程适应方案，采用贝叶斯网络和决策树算法，分析患者健康状况和紧急程度，匹配优先处理患者，生成患者优先级评估；

10、所述资源流动分析模块基于患者优先级评估，采用空间分析和交通流分析技术，评估患者从多个地区前往医院的路线和时间，并优化医疗资源分布，生成资源访问分析结果。

11、本发明改进有，所述资源使用关联图具体为识别医护人员和医疗设备间的使用模式和相互依赖，所述医疗流程优化方案具体为急诊室、手术室流程改进和优化措施，所述资源需求分析结果具体为节假日和流感季节的资源需求量预测，所述患者优先级评估具体为对患者的紧急性和资源需求进行评分和排序，所述资源访问分析结果包括患者访问医疗设施的地理模式、热点和交通流量。

12、本发明改进有，所述患者流量预测模块包括历史数据分析子模块、趋势预测子模块、季节性分析子模块；

13、所述历史数据分析子模块基于医院历史患者数据，采用中心趋势和离散度测量方法，对原始数据进行整理，包括数据清洗、缺失值处理和基础统计量计算，生成历史数据整理结果；

14、所述趋势预测子模块基于历史数据整理结果，采用自回归积分滑动平均模型，进行时间序列分析，包括模型参数、拟合模型和检验残差，识别和预测患者流量趋势，生成趋势预测分析；

15、所述季节性分析子模块基于趋势预测分析，采用季节性调整方法，进行季节性分量提取和分析，识别患者流量的季节性模式和周期性波动，生成患者流量趋势分析。

16、本发明改进有，所述资源关联分析模块包括流量数据挖掘子模块、人员使用分析子模块、设备使用分析子模块；

17、所述流量数据挖掘子模块基于患者流量趋势分析，采用关联规则学习，进行特征选择和数据模式分析，识别与患者流量密切关联的关键指标和模式，生成关键流量信息；

18、所述人员使用分析子模块基于关键流量信息，采用关联规则挖掘算法，识别在患者流量下医护人员使用模式和规律，生成人员使用分析结果；

19、所述设备使用分析子模块基于人员使用分析结果，应用关联规则挖掘算法，分析设备使用模式，识别医疗设备使用与患者流量的关联规律，生成资源使用关联图。

20、本发明改进有，所述流程优化模块包括急诊室优化子模块、手术室优化子模块、接待流程优化子模块；

21、所述急诊室优化子模块基于资源使用关联图，采用普通最小二乘回归，进行变量关联和影响力分析，识别影响急诊室效率的关键因素，生成急诊室流程优化方案；

22、所述手术室优化子模块基于急诊室流程优化方案，采用k均值聚类，分类和细分手术室流程，分析多种类型手术室运作模式，生成手术室流程优化方案；

23、所述接待流程优化子模块基于手术室流程优化方案，采用决策树分析，进行患者接待流程的决策树构建，分析接待流程中的决策点和结果，生成医疗流程优化方案。

24、本发明改进有，所述资源调度模块包括人员调度子模块、设备调度子模块、调度效率评估子模块；

25、所述人员调度子模块基于医疗流程优化方案，采用蚁群优化算法，进行资源配置模拟，分析多种医护人员配置，并迭代寻找匹配当前患者需求的人员配置，生成医护人员调度方案；

26、所述设备调度子模块基于医护人员调度方案，应用蚁群优化算法，模拟并分析医疗设备配置，寻找关键设备分配方式，生成医疗设备调度方案；

27、所述调度效率评估子模块基于医疗设备调度方案，采用离散事件仿真，对多种资源配置方案进行效果模拟和效率评估，生成动态资源调度方案。

28、本发明改进有，所述需求预测模块包括训练子模块、时间点预测子模块、需求分析子模块；

29、所述训练子模块基于动态资源调度方案，采用长短期记忆网络，分析历史资源需求数据，训练模型并识别需求模式和趋势，生成模型训练结果；

30、所述时间点预测子模块基于模型训练结果，应用时间序列分析方法，预测未来多个时间点的资源需求，并识别需求变化趋势，生成时间点资源需求预测；

31、所述需求分析子模块基于时间点资源需求预测，采用平滑预测法，对多个时间点资源需求进行分析，生成资源需求分析结果。

32、本发明改进有，所述服务适应模块包括患者流量监控子模块、服务需求预测子模块、流程调整子模块；

33、所述患者流量监控子模块基于资源需求分析结果，应用复杂事件处理技术，监测当前患者流量和资源使用情况，生成患者流量监控结果；

34、所述服务需求预测子模块基于患者流量监控结果，采用支持向量机和随机森林算法，分析患者流量数据特征和模式，预测未来服务需求的变化趋势，生成服务需求预测结果；

35、所述流程调整子模块基于服务需求预测结果，运用遗传算法，调整病床分配和人员排班，对服务流程和预测需求进行匹配，生成服务流程适应方案。

36、本发明改进有，所述优先级评估模块包括健康状况评估子模块、紧急性预测子模块、资源需求评估子模块；

37、所述健康状况评估子模块基于服务流程适应方案，采用贝叶斯网络，对患者历史健康数据进行概率分析，分析患者病情危急程度，生成健康状况评估结果；

38、所述紧急性预测子模块基于健康状况评估结果，采用c4.5算法，进行病情紧急性的数据驱动分析，识别需优先处理患者，生成紧急性预测结果；

39、所述资源需求评估子模块基于紧急性预测结果，采用资源匹配算法，进行资源与患者需求匹配分析，确定优先级患者的必要资源，生成患者优先级评估。

40、本发明改进有，所述资源流动分析模块包括地理模式分析子模块、交通流量分析子模块、资源配置优化子模块；

41、所述地理模式分析子模块基于患者优先级评估，采用空间数据分析方法，对患者来访地理模式进行空间分析，识别关键服务区域，并分析医疗需求地理分布，生成地理模式分析结果；

42、所述交通流量分析子模块基于地理模式分析结果，采用交通模型仿真技术，分析患者前往医院的交通路线和时间，评估交通流量和路线有效性，生成交通流量分析结果；

43、所述资源配置优化子模块基于交通流量分析结果，采用线性规划算法，进行医疗资源在地理空间的优化分布分析，并对资源进行调整，生成资源访问分析结果。

44、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

45、本发明中，通过采用通过自回归积分滑动平均模型进行患者流量预测，能够更准确地预测未来患者流量，从而帮助医院更好地准备必要的资源。关联规则挖掘算法的应用，使得医疗资源之间的关联性得到了清晰的揭示，以帮助识别常用资源组合，进而优化资源分配。逻辑回归和决策树算法在流程优化上的应用，提高了患者满意度和治疗效果。蚁群优化算法使得资源调度更加高效，确保了关键资源能够及时匹配患者需求。长短期记忆网络对历史资源需求的分析和多时间点预测，为资源配置提供了更长远的视角。支持向量机和随机森林算法在服务流程适应方面的应用，确保了服务流程能够灵活应对患者流量和资源需求的变化。贝叶斯网络和决策树算法在优先级评估中的应用，有助于匹配优先处理的患者，确保紧急病例能得到及时处理。空间分析和交通流分析技术的使用，提高了医疗资源分布的合理性，优化了患者访问医疗设施的路线和时间。