数据挖掘技术在转科患者管理中的应用

王炜++陈辉

摘 要

目前，医院信息系统（HIS）在国内大多数医院都建立起来了，相关的辅助子系统数量多达几十上百。然而对HIS系统的使用，大多数医院还停留在简单的医疗环节操作上，对后台数据的分析远未涉及。本文就院内转科患者为切入点，对2015年院内转科患者进行统计分析，在大数据时代，为医疗数据分析提供一些探索研究思路。

【关键词】转科患者 数据挖掘 医院信息系统

院内住院患者转科作为医院的日常工作，既体现了大型三甲医院的综合医疗水平的高低，又充分发挥了综合医院的整体优势。同时住院患者转科行为也在一定程度上加强了医院不同科室之间的协作能力。为此，本文统计了我院2015年全年有效转科患者数据信息，并利用数据挖掘技术在这些数据中进行分析。以期通过分析结果为医院的运营管理提供基于客观数据基础上的建议。

1 数据来源

通过院内HIS系统，调取2015年全年我院有效转科患者信息。查询表为病区患者转科请求表，选取字段为患者首页序号、录入日期、所在科室代码、所在病区代码、原科室代码、原病区代码、记录标志等字段，限制条件为记录状态为确认状态，录入日期范围在2015年内。

2 统计结果

2.1 一般情况

2015年全年出院有效结算79569人次， 在院转科 4145 人次，占5.21%。其中男性 2327人，女性1818人，男女比例为 1.28比1，平均年龄 47.24岁，最大年龄 100 岁，最小不满一周岁。平均住院天数20.13天，最大住院天数356天，最小住院天数1天。

2.2 院内转科患者年龄构成

院内转科患者的年龄段主要集中在40-79周岁（65.55%）见表1。

2.3 院内转科患者入院时间构成

院内转科患者的在一月份的入院值稍高（10.74%），其余月份多为7%-9%见表2。

2.4 院内转科患者转科科室构成

院内转科患者转科科室构成见表3（取转入、转出科室前10位）。

3 结果分析

（1）本次统计样本中男性患者比例为56.14%，年龄在40-79周岁占整体患者的65.55%，特别是50-59岁患者及周边年龄患者为转科患者的核心年龄段。说明此年龄段是多重疾病多发的年龄段。如果可以有针对性的提高医护人员对该类患者生理和心理的治疗与关怀，可以更快的提高我院的对该部分患者的整体医疗质量水平和就医感受。

（2）从我院膳食科角度出发，如果专为院内转科患者准备符合其生理、心理需求的餐点，主要应考虑50至59周岁的患者口感且对其多重疾病分类分季节供应。

（3）就入院时间来分析，全年入院人次变化比较不明显，但观察细微区别，可以判断冬季为转科患者入院的相对高峰期，说明冬季是患者需要多科诊疗的高发期。在该时期各科室应加强内部医护培训，并在科室内配置经验丰富的临床医生和相关设备，随时满足患者的转科需求。

（4）由表3可以得到院内转科患者转入前十位的科室人员构成比之和为75.97%，同时由该十个科室的转科患者转出构成比之和为76.21%。换句话说，这十个科室相互的患者转科占全院转科患者的近8成。那么这些科室应该在原有本科室诊治基础上加强相互的学习与沟通，医务人员不但要知道本科室的医学知识，也应该尽可能的对其他科室的专业知识有所学习。医院管理层可酌情为这些科室相互之间举办一些学习沟通培训，让这部分科室的医生护士更了解其他科室的病患诊治新动态。

（5）从楼宇设计和科室通道上来看，表3所列的科室应该根据实际情况增设快速通道。特别是ICU、心外科、急诊ICU、普外科等几个科室应该设置在楼层比较低，或有专用通道的位置。一方面为转科患者快速到达或离开这些科室提供路程上的便利，另一方面由于转科患者一般采取平车和轮椅来实现转移目的，占用空间较大，随行人员较多，且可能需要仪器设备随行，设置专用通道后能有效的减弱常规楼层通道的人流压力。

参考文献

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作者简介

王炜（1984-），男。硕士研究生学历。现为贵州省人民医院数据统计科主任。

作者单位

贵州省人民医院 贵州省贵阳市 550002