吳斌

（欽州市中醫(yī)醫(yī)院設(shè)備管理科，廣西欽州 535099）

隨著醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量信息化建設(shè)的不斷發(fā)展，對(duì)醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量的信息化管理水平的需求不斷提高，在對(duì)醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量的信息化管理建設(shè)中，需要進(jìn)行醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持，提高醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量的監(jiān)測(cè)和優(yōu)化管理能力，采用移動(dòng)終端的信息化處理技術(shù)進(jìn)行醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策研究，結(jié)合大數(shù)據(jù)融合技術(shù)進(jìn)行醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量管理和信息化分析，提高醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持能力，相關(guān)的醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持方法研究受到人們的極大關(guān)注[1]。對(duì)醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持是建立在對(duì)醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量信息的大數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)上，結(jié)合大數(shù)據(jù)信息檢測(cè)和數(shù)據(jù)融合技術(shù)，進(jìn)行醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持控制，采用植入式的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，實(shí)現(xiàn)醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策[2]，提高醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量管理的信息化水平，文中提出基于智能數(shù)據(jù)分析的醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法，采用模糊信息特征提取方法進(jìn)行醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量管理的關(guān)聯(lián)信息提取，根據(jù)醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量的差異性進(jìn)行屬性歸類，實(shí)現(xiàn)醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量管理和決策優(yōu)化。最后進(jìn)行仿真測(cè)試分析，展示了該方法在提高醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量管理和決策能力方面的優(yōu)越性能。

1 醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持系統(tǒng)總體框架

基于智能數(shù)據(jù)分析的醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持系統(tǒng)體系架構(gòu)，具備醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量的大數(shù)據(jù)挖掘與潛在規(guī)律發(fā)現(xiàn)、多源異構(gòu)數(shù)據(jù)流快速計(jì)算與暫存、醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量管理信息化調(diào)度、基于優(yōu)化決策的智能數(shù)據(jù)分析等體系效能，構(gòu)建具備醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持?jǐn)?shù)據(jù)獲取、融合、池化、感知決策等全鏈運(yùn)維機(jī)制，設(shè)計(jì)了醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持系統(tǒng)總體框架。為了實(shí)現(xiàn)醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策和信息化管理，提高醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量，構(gòu)建決策支持系統(tǒng)的總體框架，如圖1 所示。

圖1 服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持系統(tǒng)總體框架

文中設(shè)計(jì)的基于智能數(shù)據(jù)分析的醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持系統(tǒng)包括4 個(gè)模塊，醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量的大數(shù)據(jù)挖掘、模糊決策模型、醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量管控信息化調(diào)度以及優(yōu)化決策的數(shù)據(jù)分析模塊。其中，醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量大數(shù)據(jù)挖掘模塊的主要任務(wù)是進(jìn)行醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，獲取主要數(shù)據(jù)特征；模糊決策模型模塊主要通過模糊決策對(duì)醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量大數(shù)據(jù)挖掘模塊統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提??；醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量管控信息化的調(diào)度模塊的主要任務(wù)為對(duì)醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量管理信息化評(píng)估的信息進(jìn)行智能數(shù)據(jù)重構(gòu)，提取醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量管理的多維信息參量。優(yōu)化決策的數(shù)據(jù)分析模塊主要根據(jù)醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量的差異性進(jìn)行屬性歸類，實(shí)現(xiàn)醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量管理和決策優(yōu)化，通過這4 個(gè)模塊的模型構(gòu)建實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)功能。

2 醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持系統(tǒng)功能實(shí)現(xiàn)

2.1 醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量大數(shù)據(jù)挖掘模塊

為了實(shí)現(xiàn)醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策和信息化管理，首先需要構(gòu)建醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量的大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析模型，采用模糊相關(guān)性約束方法進(jìn)行醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持，提取醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量模糊相關(guān)性約束的參量模型，采用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法進(jìn)行醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持過程中的大數(shù)據(jù)挖掘，醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量信息庫設(shè)計(jì)，結(jié)合醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量管理信息化管理水平進(jìn)行特征融合和自適應(yīng)調(diào)度，醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量管理的信息化系統(tǒng)設(shè)計(jì)[3]，結(jié)合模糊信息調(diào)度技術(shù)，進(jìn)行醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持過程尋優(yōu)，得到醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持的特征量，u(s2,x)表示醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量數(shù)據(jù)庫的互相關(guān)特征量，采用統(tǒng)計(jì)分析方法，得到醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持的模糊度函數(shù)為u2()，構(gòu)建醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持的約束指標(biāo)參量集為vi，樣本集合為：

用C表示醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持調(diào)度分布集，C(vi,vj)表示醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持的聯(lián)合關(guān)聯(lián)特征量，醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持調(diào)度的空間分辨函數(shù)為：

采用相關(guān)性特征分辨檢測(cè)的方法，得到待決策支持的醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量資源庫模糊度函數(shù)為：

式（3）中，f(t)為醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策的量化集，ρ(a,b)為相似度特征量，構(gòu)建醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量的統(tǒng)計(jì)分析模型，進(jìn)行醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量管理的大數(shù)據(jù)分析和信息融合，提高醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持能力[4]。

2.2 基于數(shù)據(jù)分析的決策模型模塊

建立醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量信息庫管理的模糊決策模型，在此基礎(chǔ)上，建立醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持的關(guān)聯(lián)規(guī)則分布集RN與XN，得到關(guān)聯(lián)分布關(guān)系為：

針對(duì)醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量管理的大數(shù)據(jù)分析模型，提取醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策的關(guān)聯(lián)特征量[8-9]，采用模糊關(guān)聯(lián)特征檢測(cè)方法進(jìn)行醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量信息分布式檢測(cè)，可得醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量信息庫管理的屬性集為：

構(gòu)建醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持的信息融合模型，計(jì)算醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量決策的相似度特征量[10]。辨識(shí)為C(Y)，可得醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持的模板函數(shù)為：

結(jié)合對(duì)醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持的差異度函數(shù)的構(gòu)造，可得醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量評(píng)估的適應(yīng)度函數(shù)：

采用分布式信息編碼技術(shù)，得到醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量分布特征量，采用智能數(shù)據(jù)融合方法進(jìn)行醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量數(shù)據(jù)特征融合[11-12]，建立醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策的智能尋優(yōu)模型，尋優(yōu)迭代式為：

其中，N1×N2為表示信息分布的維數(shù)，(mvx,mvy)為醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量的統(tǒng)計(jì)特征量，fi(x,y) 和fi-1(x+d1,y+d2)分別表示幀差函數(shù)，根據(jù)決策模型的構(gòu)造，進(jìn)行醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持和優(yōu)化控制。

2.3 醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量管理的信息化調(diào)度模塊

根據(jù)醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量管理信息化評(píng)估信息的挖掘結(jié)果，對(duì)醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量管理信息化評(píng)估信息進(jìn)行智能數(shù)據(jù)重構(gòu)，建立醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持的量化分析模型[13-14]，得到醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持的統(tǒng)計(jì)函數(shù)為：

上式為醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量管理的約束指標(biāo)參量集，為一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的正態(tài)分布函數(shù)，采用動(dòng)態(tài)尋優(yōu)方法，構(gòu)建一個(gè)由n個(gè)特征決策變量，m個(gè)特征變量組成的醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策函數(shù)，醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策的數(shù)學(xué)模型表示如下：

通過相似度融合的方法，進(jìn)行醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策和信息融合，得到醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策模型為：

2.4 醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策的智能數(shù)據(jù)分析

采用頻繁項(xiàng)特征分解方法進(jìn)行醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量信息的多維分解和特征優(yōu)化提取，根據(jù)醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量的差異性進(jìn)行屬性歸類，醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量信息融合調(diào)度函數(shù)Zn(N為幀數(shù))為：

采用先驗(yàn)數(shù)據(jù)分析方法進(jìn)行醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策的均衡控制，可得均衡控制函數(shù)En：

采用空間均衡博弈方法，建立醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持集：

其中，N表示數(shù)據(jù)采樣的長(zhǎng)度，J為幀的頻率，根據(jù)醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量的差異性進(jìn)行屬性歸類，可得信息歸類的判決函數(shù)為：

3 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

3.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境與參數(shù)

為了驗(yàn)證文中系統(tǒng)在實(shí)現(xiàn)醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量決策支持的應(yīng)用性能時(shí)，采用Matlab 進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)分析，假設(shè)遠(yuǎn)程醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量的決策支持的智能數(shù)據(jù)信息采樣的測(cè)試樣本集為600，模糊度決策的訓(xùn)練樣本數(shù)為120，對(duì)醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量信息采樣時(shí)間間隔為1.25 ms，大數(shù)據(jù)特征分集的解調(diào)頻率為0.68 kHz，根據(jù)上述參數(shù)設(shè)定，進(jìn)行醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持控制，得到醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量統(tǒng)計(jì)信息采樣樣本如圖2 所示。

3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

以圖2 給出的數(shù)據(jù)為輸入進(jìn)行醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持，提取醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量管理的多維信息參量，采用頻繁項(xiàng)特征分解方法進(jìn)行醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量信息的多維分解和特征優(yōu)化提取，得到統(tǒng)計(jì)特征提取結(jié)果，如圖3 所示。

圖2 醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量統(tǒng)計(jì)信息采樣樣本

圖3 醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持的統(tǒng)計(jì)特征分布

分析圖3 得知，采用文中方法能夠有效地實(shí)現(xiàn)醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持，統(tǒng)計(jì)特征分布的動(dòng)態(tài)性較好，說明對(duì)醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量量化評(píng)價(jià)的自適應(yīng)性較強(qiáng)，這是因?yàn)樵摲椒▽?duì)醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量管理信息化評(píng)估信息進(jìn)行了智能數(shù)據(jù)重構(gòu)，對(duì)醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持的量化進(jìn)行了分析以及實(shí)現(xiàn)信息的自由調(diào)度。為了進(jìn)一步驗(yàn)證文中方法的可靠性，實(shí)驗(yàn)測(cè)試了該方法、CPT-FDR 方法以及PSO 方法決策支持的可靠性，得到的可靠度如表1 所示。

表1 不同方法決策支持的可靠性對(duì)比

分析表1 得知，3 種方法進(jìn)行醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策的可靠性隨著迭代次數(shù)的變化可靠性差距較大。其中，文中方法的決策支持可靠性高于CPTFDR 方法以及PSO 方法，相比其他兩種方法的可靠性，該方法提高了約5.8 %和8 %。這是因?yàn)樵摲椒ㄔ谶M(jìn)行醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策前，采用智能數(shù)據(jù)分析方法將醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理并提取了數(shù)據(jù)特征，保證了數(shù)據(jù)的可信度，進(jìn)而提升了可靠性。為了進(jìn)一步驗(yàn)證該方法的可行性，實(shí)驗(yàn)分析了文中方法、CPT-FDR 方法以及PSO 方法決策支持的用時(shí)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖4 所示。

圖4 不同方法決策支持的用時(shí)對(duì)比

分析圖4 可知，隨著迭代次數(shù)的變化，3 種方法決策支持用時(shí)存在一定差距。其中，文中方法進(jìn)行決策支持時(shí)始終低于2 s,而其他兩種方法的用時(shí)較長(zhǎng)，相比其他兩種方法，文中方法決策支持的用時(shí)分別縮短了約1.7 s 和3.1 s，這是因?yàn)樵摲椒ㄔ谶M(jìn)行決策支持時(shí)將醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量數(shù)據(jù)屬性差距進(jìn)行歸類，節(jié)約了決策支持的時(shí)間，驗(yàn)證了文中方法可快速進(jìn)行決策支持，具有一定可靠性。

4 結(jié)論

文中設(shè)計(jì)的基于智能數(shù)據(jù)分析的醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持系統(tǒng)，在進(jìn)行醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持時(shí)，可有效提高醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量的監(jiān)測(cè)和優(yōu)化管理能力。通過構(gòu)建醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策大數(shù)據(jù)挖掘模型，采用智能數(shù)據(jù)融合方法進(jìn)行醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量數(shù)據(jù)特征融合，對(duì)醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量管理信息化評(píng)估信息進(jìn)行智能數(shù)據(jù)重構(gòu)，提取醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量管理的多維信息參量，采用頻繁項(xiàng)特征分解方法進(jìn)行醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量信息的多維分解和特征優(yōu)化提取，根據(jù)醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量的差異性進(jìn)行屬性歸類，實(shí)現(xiàn)醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量管理和決策優(yōu)化。通過實(shí)驗(yàn)分析得知：

1）采用文中方法進(jìn)行醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持時(shí)，可有效實(shí)現(xiàn)醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持，統(tǒng)計(jì)特征分布的動(dòng)態(tài)性較好。

2）采用文中方法進(jìn)行醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持時(shí)，決策支持的可靠性最高可達(dá)99.3 %，相比傳統(tǒng)方法提高了約5.8%和8%。

3）采用文中方法進(jìn)行醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策支持時(shí)，決策支持的用時(shí)較短，始終低于2 s。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了采用文中方法進(jìn)行醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量管理決策的尋優(yōu)能力較好，提高了醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化決策的可靠性，在醫(yī)院服務(wù)質(zhì)量管理和信息化調(diào)度中具有很高的應(yīng)用價(jià)值。