[發明專利]一種用于醫院擁堵緩解對策評估方法

在審

• 申請號: 202110696974.8
• 申請日: 2021-06-23
• 公開（公告）號: CN113593680A
• 公開（公告）日: 2021-11-02
• 發明（設計）人: 侯畹馨
• 申請（專利權）人: 南通大學
• 主分類號: G16H40/20
• 分類號: G16H40/20
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司 32200
• 代理人: 朱小兵

1.一種用于醫院擁堵緩解對策評估方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟一、利用Anylogic建模工具構建以病人流動為主線的仿真模擬模型；

根據醫院整體結構及運作模式，將仿真模擬模型劃分六大模塊：病人抵達、急診、門診、外科、內科以及出院模塊；

基于歷史數據，模擬逐個模塊中就醫流程及運作流程，病人抵達醫院的方式包括救護車及自行就醫兩種模式，在模型中利用非時齊泊松過程進行模擬，病人就醫抵達率則依據實際病人流動數據，利用階躍常函數對病人不同的抵達模式m及不同工作日j進行模擬，其函數如下：

其中，為擬合常數，x_h(t)為指標函數，當時間t∈[h，h+1)時，x_h(t)＝1，否則為0；

在模擬模型中，利用經驗分布函數分別模擬不同病人的診療時間，函數表示如下：

χ為指標函數，當x_i≤t時，χ＝1，否則為0；

病人在急診接受診療后，一部分病人入院接受進一步診療，一部分病人結束診療離開醫院，當醫院床位緊缺時，首先延遲慢性病人的入院進程，模擬模型依據實際數據，利用以下平衡函數模擬慢性病患入院調節流程：

其中，μ_j，l(t)表示醫院可以接受的慢性病患者，L_j，l(t)，U_j，l(t)分別為醫院最少及最多接受慢性疾病病人入院數，C_l(t)為可容納病人的床位總數，C_l(t)-X_l(t)表示在時間t時，可用床位數，并且函數(3)滿足以下條件：

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)

病人入院同時褲分流到不同的病房，入院分流機制與入院治療流程分別依據實際病人流動數據模擬；

步驟二、在模型構建完成后，對比和校驗歷史數據及模型模擬數據，在反復對比及模型修正的過程中，縮小模擬數據與實際數據的差距，提升模型的精準度；

步驟三、擁堵緩解對策

依據預測醫院擁堵及緩解擁堵的算法，通過為改變床位數、病人出院率以及病人入院率，計算出擁堵危險系數R(C)的變化；

其算法如下：

該算法所預測的擁堵風險系數指當入院人數大于可用床位時，計算出當天夜間床位占用數Mt大于閾值C的概率R(C)，其模型如下：

R(C)≈P(M_t＞C) (5)

模型中的C在實際醫院中可定義為醫院的住院部門的總床位數，將上述模型加入可控制變量，上述模型將進一步推導；

首先，公式(5)的Mt可用以下推導式表示：

M_t＝η_tN_t+E_t(1-ω_t)+M_t-1(1-v_t) (6)

其中，N_t為新抵達急診部門的人數，Et是被安排住院超過一天的慢性住院病人，Mt-1為前一天夜間住院病人，η_t∈(0，1]表示入院率，ω_t∈(0，1]被安排住院超過一天的慢性住院病人取消比例，v_t∈(0，1]表示出院率；

通過改變η_t，ω_t v_t三個變量，對R(C)的影響，將式(2)帶入式(1)中，Nt是唯一隨機變量，公式(5)則被推導為以下形式：

R(C)可表示為：R(C，η_t，ω_t，v_t)，其中包含控制變量，Nt為隨機變量，根據某醫院的歷史數據，利用負二項式分布及正態分布對歷史數據進行匹配；

另外，假設ω_t＝0，

推導式(7)將變為：

其中，x_t＝[C-M_t-1(1-v_t)-E_t]/η_t，μ_t和分別為每日到達醫院就診人數的平均值和方差；Φ(x；μ，σ²)表示正態分布的隨機變量X～N(μ，σ²)的概率分布函數，根據上述公式(8)即可算出R(C)的值。