基于商业智能技术的门诊流程优化

王梓江, 王顺鑫, 庄艺玲, 林亚忠

(联勤保障部队第909医院(厦门大学附属东南医院) 信息科， 福建 漳州 363000)

0 引言

目前国内各级医院均存在一定程度的“三长一短”甚至“四长一短”的现象。即缴费、候诊、取药时间长而医生实际就诊时间相对很短[1]。由于患者在就诊过程中反复排队多次等待，加之身体不适，心情急躁，极易导致患者因就医满意度下降而引发医患纠纷[2]。因此,患者在就医各环节的等待时间已成为影响就医满意度的重要因素，是医院管理者所面临的严峻问题。为减少患者无效的等待时间，提高患者的有效就诊率。我院通过信息化手段，利用智能化工具，深入挖掘和整合医疗数据资源，为优化门诊服务流程提供依据。

1 商业智能的引入

1.1 商业智能的技术架构

商业智能(Business intelligence,BI)技术建立在数据仓库的基础之上,对相关数据进行梳理组织并以简洁直观的方式展现给管理者,以提供科学而精细的数据报告[3]。其架构分为：生产系统层、数据接口层、数据管理层、应用展示层;其流程可分为业务数据储存、数据的抽取转换与清洗、数据仓库建立、数据分析与挖掘、数据展示等[4]。在医疗领域的实际运用如图1所示。

图1 商业智能管理系统架构

生产系统层负责对日常业务数据的保存。数据接口层负责数据的抽取,通过统一的数据转换格式, 对数据进行清洗,并将数据加载到数据仓库中[5]。数据管理层通过联机分析和挖掘将数据分配到各个数据集中,并以不同的主题组织好数据。应用展示层负责从各数据主题中提取已整理好的数据,通过数据展示工具,以专题报告、报表查询、图型分析、决策预警等多样化的形式展示给使用者或管理者[6]。

1.2 商业智能精细化分析的优势

信息化、智能化手段的引入使分散在各类业务系统中的数据得以按统一的标准经ETL过程进入数据中心，代替了以往手工和半手工的信息收集方式，从而既降低了劳动强度又提高了数据的准确率。商业智能通过多种统计分析模块，对各种海量数据进行深入挖掘和针对性钻取, 实现了对复杂数据的多维度分析， 并以简洁、灵活的方式展现给决策者[7], 使决策者能从海量数据中实现对信息一目了然,以便能清晰地透视出隐藏在数据背后的深层次信息, 大大提高了决策者的决策质量[8]。

2 应用BI对门诊患者等待时间的分析展示

由于患者就医等待时间与门诊流量大致成正比。门诊流量越大，患者就医等待时间就越长；反之亦然。随机抽取2019年8月份每日门诊患者流量如图2所示。

图2 月门诊患者流量

该月份每日门诊病人数量

从当月门诊流量统计可以清晰地看出：以周为单位的门诊量是按一定频率规律波动,即门诊流量的高峰期出现在周一, 随后周二周三周四逐渐下降, 到周五又出现了一个小小的反弹, 然后周六周日再次下降。由此我们可以大致判断出，门诊患者在周一、周五的平均等待时间可能会较长，而在其它时间段的平均等待时间相对较短。

通过对比、分析本年度各月的门诊流量曲线后, 我们发现大部分月份门诊流量与图2相似, 只是个别有长假的月份稍有偏差。因此我们可以以一周的五个工作日为单位，并结合四分位数的统计方法来及时反映患者就医不同环节的等待时间 ,如表1、表2所示。

由表1、表2可知患者在缴费、候诊、取药的等待时间、呈现出以下特点。

表1 门诊不同工作日患者的等待时间(单位：分钟)

表2 门诊患者各环节等候时间占比情况统计

在缴费等待时间方面:患者排队缴费的平均等待时间为15分钟，其四分位数25%、50%、75%的各等待时间均波动不大，且各工作日的四分位数为匀速上升，四分位距为7分钟左右。进一步分析可得，缴费等待时间小于10分钟的患者占约30.6%，通常为排队位置在第一至第五位的患者；等待时间大于10分钟的患者占约69.4%，通常为排队位置在第六以上的患者，排队越靠后等待时间越长。

在候诊等待时间方面:患者排队候诊的平均等待时间为40分钟，各工作日四分位距相差不大。同时发现，一周各工作日的第三四分位数波动情况与门诊患者流量波动情况类似。进一步分析可得，候诊等待时间在30分钟以内的患者约占58.5%，等待时间在30分钟-2小时的患者约占41.5%。由此可见，由于门诊患者流量较大，患者挂号时间集中导致等待队伍过长，延长了大多数患者的等待时间。

在取药等待时间方面：患者在药房传统配药模式下排队取药的平均等待时间为15分钟。周一的各四分位数明显高于其它各工作日，而各工作日的第二、第三四分位数相差不大。四分位距为7.6分钟左右。进一步分析可得，取药等待时间小于10分钟的患者约占18.3%，患者等待时间超过10分钟约占81.7%。可见，药房在传统的人工模式下配药、核对处方和书写用法等方面越来越不能满足现代化的调剂要求。在药房工作量大、工作节奏紧张，以及发药窗口人多嘈杂的环境下，药师工作效率不高，也容易产生差错。

3 门诊流程的优化措施

由数据分析可知，我院门诊存在着一定的就医拥挤现象。与卫生部提出的“三好一满意”指标(即要求各医院挂号、划价、收费、取药等窗口等候时间不超过10分钟)有较大差距。大部分就医环节患者需要等待10-30分钟，有些环节甚至要等待1-2小时。因此，需要对我院的门诊资源整合和流程进行一系列优化，以期达到缩短患者无效等待时间、缓解拥挤状况，从而提高患者的满意度。

3.1 整合资源

将门诊挂号、划价、收费等业务合一，形成“一站式”的收费服务窗口，减少患者因办理不同业务而造成的重复排队；开辟绿色窗口，在周一、周五等患者流量较大的时间段对老人、孕妇、带小孩等特殊人群提供优先服务；分楼层、不同区域建立专区收费接待服务窗口，方便患者就近排队(如：在儿科、妇产科等患者流量较多的诊区设置专属收费接待窗口)；推行“一卡通”缴费预充值模式及自助机自助缴费模式，以及当下流行的微信缴费、支付宝付账等功能，以提高缴费效率来缩短等待时间；设立首次来院患者接待处，积极引导初次来院患者办理就诊业务等，最大限度地减少患者多次往返收费环节和减少患者在就医过程中不必要的等候时间,从而改善门诊秩序和门诊服务质量。

3.2 深入推广门诊预约制

实施并鼓励患者在就医前选用预约的方式来院就诊。患者可根据自身的实际情况安排自己的就诊时间，从而缩短了在院候诊时间，更方便了医院对医疗资源的统筹安排、避免浪费，一定程度上也减轻了医院门诊的压力。目前我院已开通来电预约、网上预约、微信预约等多种方式。由于门诊预约操作方便，医疗资源公开透明，患者在合理安排自己就诊行程的同时，也起到了有效错峰来院的效果。因此，深入推广门诊预约制不仅可减少患者的无效等待时间，提高患者的有效就诊率，而且极大地提高了患者的满意度。

3.3 智能全自动化设备的引入

我院通过引进德国Rowa Vmax全自动发药系统，配合医院的HIS系统，实现了医院药房的智能化和现代化，对药品管理和发放等环节进行了全面的信息化控制，如图3所示。

图3 智能发药机场景图

患者在取药自助排号机上确定取药后，经HIS系统确认该处方已完成付费并发送取药指令给发药系统，发药系统分配取药窗口，并根据发送的处方信息自动寻找、抓取、传送药品，经药师复核后，患者便可快速拿到所需药品，单项整个过程仅一分多钟，如图4所示。

图4 智能发药系统工作原理图

智能全自动发药机的上线，极大地缩短了患者取药等候时间，提高了发药效率，为患者提供了前所未有的快捷体验。同时在一定程度上也避免了因人工操作带来的取药品名或数量上的差错，保障了用药的安全性和准确性[9]。

4 实施改进措施后的效果分析

经过一系列的改进措施之后，再次采集相关门诊数据，并继续使用商业智能技术进行数据挖掘和分析，现门诊患者在就医各环节的等候时间都有了较明显的改善,如表3、表4所示。

分别对表1、表3和表2、表4进行对比分析可知，在缴费等待时间方面：平均等待时间由15分钟下降到约8.5分钟，缴费等待时间低于10分钟的患者由之前的30.6%上升至60.6%；在候诊等待时间方面：平均等待时间由40分钟下降到约21分钟，候诊等待时间低于15分钟的患者由之前的28%上升至82.2%；在取药等待时间方面：平均等待时间由15分钟下降到约7.3分钟，取药等待时间低于10分钟的患者由之前的18.3%上升至72.4%。以上数据的明显差异进一步证明了改进措施的有效性，减少了患者排队的次数和等待时间，提高了患者的满意度，患者投诉也随之下降，较好地达到了“三好一满意”指标。

表4 实施改进措施后门诊患者各环节等候时间占比情况统计

5 总结

随着我国医疗卫生体制改革的深入，“以患者为中心”的现代医疗服务理念[10]逐渐被各医疗机构所重视。患者就医等待时间作为影响患者满意度和医疗服务水平的重要考评指标[11]，已成为各医疗机构提高医疗管理和服务水平的关键之一。本文通过商业智能技术分析了患者在就医各环节的等待时间，并采取针对性措施，较大程度上缓解门诊就医拥挤现象，提高医疗服务水平和患者满意度[12]。同时也为医院管理者提高决策的科学性和促进医院的持续发展提供了依据。