基于RFID技术和AHP的门诊排队系统的设计
2014-04-01
(安徽机电职业技术学院, 安徽 芜湖 241000)
在信息学、电子学等学科发展推动下, 物联网技术不断走向成熟并在各个行业得到广泛应用[1]。物联网作为新一代信息技术的重要组成部分已经被纳入国家 “十二五”重点规划。我国未来将对智能电网、智能交通、智能家居、RFID技术、智能医疗等物联网应用领域给予特别关注。
医院信息化建设的不断完善是实现智能医疗的基础。相关研究表明,包括医院在内的很多服务机构,排队等候时间是体现客户满意度的重要指标之一[2-3]。我国很多医院目前正通过信息化建设不断提高医疗服务水平,使患者能够更轻松、有次序、公平透明地就医。很多医院在已有的HIS(Hospital Information System)系统基础上开发了自动排队叫号系统。这些自动排队叫号系统对患者的排队策略普遍采用先来先服务(FCFS)模式,没有考虑到如老年人以及预约病人等需要照顾的特殊群体。这将导致一些本应该得到照顾的患者不能得到优先照顾(如高龄老人、预约病人等)。对于一些需要特殊照顾的群体,有些医院安排患者到护士分诊台进行人工干预排队。这样做虽然使该群体得到了提前挂号就医的照顾,但存在隐患。当需要特殊照顾病人群体较大时,会使正常排队的普通患者长时间得不到诊疗而发生矛盾。本文采用层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP),通过请教专家、问卷调查等方式,将患者等待时间、年龄、是否预约等因素纳入患者排队次序的算法设计中,通过合理设计各种因素所占权重,得出最恰当的患者排队次序的计算公式。这样的排队策略既照顾了需要照顾的特殊群体,也能够保障大多数普通患者的权益。
现有的自动排队叫号系统大都只在挂号阶段进行自动排队叫号,而后续的诊疗、检查、拿药等环节仍旧要回归人工排队的过程。本文运用RFID技术,便可以实现在各个就医环节自动获取病人信息。系统对获取的病人信息会进行分析、排队,从而避免后续就医环节中人工排队所造成的拥挤混乱局面,提高医院的管理水平和工作效率,节省患者的就医时间。
1 相关概念
1.1 RFID技术
射频识别即RFID(Radio Frequency Identification)技术,是一种通过无线电讯号识别特定目标并与之交换信息的无线通信技术。RFID作为一项关键的新技术,得到了许多工业发达国家的高度重视和大力推行。在中国,RFID已成为政府和企业的一项重要技术手段[4]。近年来,RFID系统成本的不断下降以及RFID技术的飞速发展,使得RFID技术在各行业的应用越来越广泛,尤其是在物联网技术发展日新月异的今天,RFID技术在物联网感知层关键技术中的地位尤显突出[5-6]。RFID技术在物流、快递、图书馆管理、食品追溯、道路自动收费等行业得到了广泛的应用。
相对于过去使用的二维条形码而言,除了具有对物体的唯一标识性,RFID标签还具有防水、抗污、可重复使用、读取距离大、穿透性强、经久耐用等特性[7]。当然,RFID技术作为一项新技术也存在一些亟待解决的问题,主要体现在各国标准不统一、数据安全与加密技术有待完善、数据平台的建立与管理还比较落后等[8]。
1.2 AHP
层次分析法(AHP)是美国著名运筹学家汤姆斯·萨蒂于 20世纪 70年代初提出的一种层次权重决策分析方法[9]。该方法把与决策有关的元素分解成目标、效果、指标等多个层次,并在此基础上进行定性和定量分析,将决策思维过程数学化,利用数学工具来分析解决复杂的决策问题并得出最终的解决方案。其具体做法是依据问题背景分析,构造判断矩阵,求出其最大特征值及其所对应的特征向量,归一化后,即得到某一层次指标对于上一层次某相关指标的相对重要性权值。层次分析法具有系统性、实现方法简单、所需定量数据较少等优点。本文通过层次分析法来计算影响患者排队次序的因素(等待时间、年龄、是否预约)的权重,进而设计出较合理的排队算法。合理的排队算法可节省患者等待时间,从整体上提高系统的智能化水平。
2 医院门诊排队的模型构建
2.1 影响排队次序的相关因素分析
该系统能根据病人具体情况(等待时间、年龄、是否预约)在就医各个环节(挂号、候诊、缴费、检查、取药)自动计算病人在所属队列中的次序。如果按照先来先服务(FCFS)的策略,即按照排队时间长短来确定次序,这也是患者普遍能接受的一种排队策略。一般情况下,等待就医队列中经常存在如高龄老人、预约病人等需要优先照顾的群体。实际调研分析得出,在队列人数较少的情况下,一般认可的优先级次序为:高龄老人优先级>预约病人优先级>普通病人优先级。按照这一优先级次序排队,当排队队列中高龄老人与预约病人数量越来越大时,普通病人等待时间会越来越长,甚至会导致普通病人长时间等待却得不到诊治的情况发生。为了全面考虑各类病人的排队时间以及对特殊群体的照顾,本文将病人排队等待时间、病人类型(普通病人、高龄老人、预约病人)因素作为排队次序的计算因子参与排队次序的计算。此外,本着大多数病人能及时就医的原则,当某类型的病人数量占排队总人数的比例较大时,适当提高该类型病人的优先级,通过层次分析法(AHP)得出影响排队次序的各因素权重,进而计算出病人在相应队列中的排队次序。
2.2 排队算法的设计及权重的设定
本文用t表示病人排队时间,用r表示当前病人所属类型的排队人数占排队总人数的比例,用p表示当前病人的优先级。将患者排队时间权重系数、病人所属类型排队人数占排队总人数的比例权重系数、病人优先级的权重系数依次表示为a、b、c,则可以得出决定患者排队次序的计算公式:
f=at+br+cp(其中a+b+c=1)
依据公式,各权重系数(a、b、c)直接影响病人在队列中的次序,对病人总体满意度产生重大影响。因此,要慎重考虑各个权重的安排比例。权重分配一般采用两种方法实现:根据经验值和层次分析法获得。根据经验值一般考虑两种情况,即等待时间绝对优先和病人类型绝对优先;层次分析法依据的是各因素有限度优先法则。
(1)等待时间绝对优先。在这种情况下,病人的等待时间长短直接决定病人的排队次序;在公式f=at+br+cp中,a=1,b=0,c=0;显然这种情况就是先来先服务策略(FCFS),没有考虑各类病人所占比例和特殊病人的照顾问题。
(2)病人类型绝对优先。这种情况将病人所属类型的因素比重设得很大,病人等待时间长短因素比重设得很小,不考虑排队患者类型的比例关系;在公式f=at+br+cp中,a=0.25,b=0,c=0.75(a、b、c的设置根据经验值);在这种情况下,病人所属类型将很大程度上影响排队次序,优先级高的高龄老人和预约病人等待时间较短,但是也容易产生优先级别最低的普通病人长期等待而得不到就诊的情况。
(3)AHP确定各因素权重。该种方式建立在广泛的患者问卷调查及相关专家打分的基础上,对影响排队次序的因素进行两两比较打分,得出以下判断矩阵A:
若取向量W=[a,b,c]T,对于矩阵A,有:
AW=n·W
(1)
式中:n是矩阵A的最大的特征值;W为其所对应的特征向量。矩阵A中的元素值根据两两因素重要性比较取值为1~7或其倒数。求出该矩阵的特征向量,最后经过归一化处理和一致性检验得出a=0.7,b=0.13,c=0.17。这样即可得出患者排队次序的计算公式:
f=0.7t+0.13r+0.17p
(2)
通过层次分析法将各种影响排队次序的因素有限地纳入考虑,既考虑到对特殊患者的照顾,也避免了普通患者长期候诊而得不到服务的情况发生。系统实际运行证明,该方法能够较科学地决定患者在队列中的次序。
2.3 模型应用效果分析
在系统设计中编写相关程序,先计算每位患者的就诊等待时间及每类患者占门诊患者总人数比例,采用式(2)对就诊的患者进行排队,最终计算出每位患者的排队权重fi,最后以fi降序排列患者的就诊次序,具体数据分析详见表1与表2。
表1是按照普通患者、老年患者、预约患者分组计算出的各自权重。为了简便起见,每组各取前8位患者信息进行列表分析。表2列出了系统按照表1计算出的权重,依次由高至低取前8位患者进行就诊,并且列出了病人类型及原始序列。由表1及表2分析可知,前3位就诊病人分别是老年患者、普通患者和预约患者,兼顾了各类病人的满意度。按照就诊时间先后次序,老年组的前3位患者就诊次序均提前了1位,预约组的第一位患者提前了1位,普通患者前4位就诊次序均推迟了1位,既照顾到了特殊患者群体,又避免了普通患者长期等待局面的出现。以上分析充分说明了该模型的合理性。
表1 各组患者挂号序列及权重计算表
表2 患者就诊次序分析表
3 系统设计
3.1 基于RFID技术的智能终端的引入
在该系统中,引入基于RFID技术的智能终端,用来完成对病人基本信息及诊疗信息的自动传输和存取。病人就诊时先凭身份证获得诊疗卡,诊疗卡上附有无源RFID存储芯片。存储芯片中记录了病人的基本信息,以便在后续挂号、就诊、交费、取药等环节供不同服务模块读取并分析。通过带有RFID存储芯片的诊疗卡,患者可以在医院设立的带有RFID读写器的智能终端查询当前自己所处的诊疗环节,系统提示还可以帮助患者了解下一步需要前往的地点以及与诊疗相关的服务信息。该系统引入带有RFID读写器的智能终端,可以实现自动获取病人信息,在诊疗各个环节中记录诊疗过程,并通过获取的患者信息进行分析计算,得出该患者在下一就医环节中的排队次序,达到了各个环节自动排序而无需人工干预的目的。智能终端的引入从整体上提高了系统智能化水平,在方便患者就医的同时也提高了医院的整体管理水平。
3.2 系统服务流程
首先患者在门诊服务台凭身份证获取诊疗卡(可多次重复使用)并预存少量的挂号费,通过带有RFID存储芯片的诊疗卡在挂号终端进行刷卡挂号(挂号终端提供诊疗科室选择),挂号终端自动从诊疗卡中扣除挂号费并对获取的病人信息进行分析,按式(1)进行计算,得出病人候诊次序,候诊大厅功放与动态显示液晶屏会提示患者就诊。在初步诊疗阶段,诊疗大夫通过基于物联网技术的智能诊疗终端获取病人信息,并在诊疗过程中动态地以无纸化方式记录病人的诊疗过程,产生相应的电子病历并存储到系统中去;初步诊疗完毕,系统自动计算病人在下一环节的(检查、取药)队列中的排队次序,检查或取药过程中,通过智能终端获取病人信息并记录检查及取药结果,患者检查或取药完毕再去相应诊疗科室进一步诊疗,如病人需要预约复诊,诊疗医生在智能终端输入病人预约复诊时间,复诊时病人所属类型自动定为预约病人,如无需复诊,则诊疗结束。患者具体诊疗流程如图1所示。
图1 患者诊疗流程图
3.3 系统整体架构
该智能排队系统的实现基于。NET平台下C/S(客户端/服务器)模式和B/S(浏览器/服务器)模式相结合的软件实现技术,对于稳定性和安全性要求较高、数据运算量比较大的自动排序模块采用C/S模式,挂号、预约模块采用B/S模式。用户通过客户端的浏览器对挂号、预约模块进行访问。该系统与HIS(Hospital Information System)系统实现无缝链接,采用基于Web Service 消息处理机制,实现跨平台通信。系统软件部分主要由挂号收费管理模块、自动排队模块、药房管理模块、语音控制模块及虚拟呼叫终端组成。系统硬件主要包括排队系统数据库服务器、HIS系统数据库服务器、WEB服务器、预约挂号智能终端、LED显示屏、呼叫终端及音响设备等。该系统的软硬件连接总体架构如图2所示。
图2 系统架构图
4 结 语
本文提出的医院智能排队系统全面考虑到了各类患者的权益及特殊需求,将物联网技术和层次分析法引入系统设计。该系统的应用缩短了患者的排队时间,提高了医院的管理水平和工作效率,改善了医疗资源紧张局面,为医院全面推进信息化建设奠定了基础。此外,为了方便医院方的管理,该系统还增添了远程监控和内部信息沟通辅助功能模块,使系统应用功能更加完备。
参考文献:
[1] Atzori L,Iera A,Morabito G. The Internet of Things:a Survey[J]. Computer Networks, 2010,54(15): 2787 -2805.
[2] 张国通.一种动态自适应医院门诊排队模式[J].上海交通大学学报,2007(9):1546-1550.
[3] 孙彦东.基于排队论的银行排队系统效率分析与优化[J].才智,2011(9):324-325.
[4] 李泉林,郭龙岩.综述RFID技术及其应用领域[J].中国电子商情(RFID技术与应用),2006(1):51-62.
[5] 王保云.物联网技术研究综述[J].电子测量与仪器学报,2009,23(12):3-4.
[6] 单承赣,单玉峰,姚磊.射频识别(RFID)原理与应用[M].北京:电子工业出版社,2008:291-308.
[7] 李如年.基于RFID技术的物联网研究[J].中国电子科学研究院学报,2009(6):594-597.
[8] Welbourne E, Battle L, Cole G. Building the Internet of Things Using RFID[J].IEEE Internet Computing,2009,13(3):48 -55.
[9] 徐俊,刘娜.层析分析法的基本思想与实际应用[J].情报探索,2008(12):113-115.