基于智能数据分析的医院服务质量优化决策支持系统研究

吴斌

（钦州市中医医院设备管理科，广西钦州 535099）

随着医院服务质量信息化建设的不断发展，对医院服务质量的信息化管理水平的需求不断提高，在对医院服务质量的信息化管理建设中，需要进行医院服务质量优化决策支持，提高医院服务质量的监测和优化管理能力，采用移动终端的信息化处理技术进行医院服务质量优化决策研究，结合大数据融合技术进行医院服务质量管理和信息化分析，提高医院服务质量优化决策支持能力，相关的医院服务质量优化决策支持方法研究受到人们的极大关注[1]。对医院服务质量优化决策支持是建立在对医院服务质量信息的大数据分析基础上，结合大数据信息检测和数据融合技术，进行医院服务质量优化决策支持控制，采用植入式的数据分析技术，实现医院服务质量优化决策[2]，提高医院服务质量管理的信息化水平，文中提出基于智能数据分析的医院服务质量优化决策支持系统设计方法，采用模糊信息特征提取方法进行医院服务质量管理的关联信息提取，根据医院服务质量的差异性进行属性归类，实现医院服务质量管理和决策优化。最后进行仿真测试分析，展示了该方法在提高医院服务质量管理和决策能力方面的优越性能。

1 医院服务质量优化决策支持系统总体框架

基于智能数据分析的医院服务质量优化决策支持系统体系架构，具备医院服务质量的大数据挖掘与潜在规律发现、多源异构数据流快速计算与暂存、医院服务质量管理信息化调度、基于优化决策的智能数据分析等体系效能，构建具备医院服务质量优化决策支持数据获取、融合、池化、感知决策等全链运维机制，设计了医院服务质量优化决策支持系统总体框架。为了实现医院服务质量优化决策和信息化管理，提高医院服务质量，构建决策支持系统的总体框架，如图1 所示。

图1 服务质量优化决策支持系统总体框架

文中设计的基于智能数据分析的医院服务质量优化决策支持系统包括4 个模块，医院服务质量的大数据挖掘、模糊决策模型、医院服务质量管控信息化调度以及优化决策的数据分析模块。其中，医院服务质量大数据挖掘模块的主要任务是进行医院服务质量数据的大数据统计，获取主要数据特征；模糊决策模型模块主要通过模糊决策对医院服务质量大数据挖掘模块统计的数据进行特征提取；医院服务质量管控信息化的调度模块的主要任务为对医院服务质量管理信息化评估的信息进行智能数据重构，提取医院服务质量管理的多维信息参量。优化决策的数据分析模块主要根据医院服务质量的差异性进行属性归类，实现医院服务质量管理和决策优化，通过这4 个模块的模型构建实现系统功能。

2 医院服务质量优化决策支持系统功能实现

2.1 医院服务质量大数据挖掘模块

为了实现医院服务质量优化决策和信息化管理，首先需要构建医院服务质量的大数据统计分析模型，采用模糊相关性约束方法进行医院服务质量优化决策支持，提取医院服务质量模糊相关性约束的参量模型，采用关联规则挖掘方法进行医院服务质量优化决策支持过程中的大数据挖掘，医院服务质量信息库设计，结合医院服务质量管理信息化管理水平进行特征融合和自适应调度，医院服务质量管理的信息化系统设计[3]，结合模糊信息调度技术，进行医院服务质量优化决策支持过程寻优，得到医院服务质量优化决策支持的特征量，u(s2,x)表示医院服务质量数据库的互相关特征量，采用统计分析方法，得到医院服务质量优化决策支持的模糊度函数为u2()，构建医院服务质量优化决策支持的约束指标参量集为vi，样本集合为：

用C表示医院服务质量优化决策支持调度分布集，C(vi,vj)表示医院服务质量优化决策支持的联合关联特征量，医院服务质量优化决策支持调度的空间分辨函数为：

采用相关性特征分辨检测的方法，得到待决策支持的医院服务质量资源库模糊度函数为：

式（3）中，f(t)为医院服务质量优化决策的量化集，ρ(a,b)为相似度特征量，构建医院服务质量的统计分析模型，进行医院服务质量管理的大数据分析和信息融合，提高医院服务质量优化决策支持能力[4]。

2.2 基于数据分析的决策模型模块

建立医院服务质量信息库管理的模糊决策模型，在此基础上，建立医院服务质量优化决策支持的关联规则分布集RN与XN，得到关联分布关系为：

针对医院服务质量管理的大数据分析模型，提取医院服务质量优化决策的关联特征量[8-9]，采用模糊关联特征检测方法进行医院服务质量信息分布式检测，可得医院服务质量信息库管理的属性集为：

构建医院服务质量优化决策支持的信息融合模型，计算医院服务质量决策的相似度特征量[10]。辨识为C(Y)，可得医院服务质量优化决策支持的模板函数为：

结合对医院服务质量优化决策支持的差异度函数的构造，可得医院服务质量评估的适应度函数：

采用分布式信息编码技术，得到医院服务质量分布特征量，采用智能数据融合方法进行医院服务质量数据特征融合[11-12]，建立医院服务质量优化决策的智能寻优模型，寻优迭代式为：

其中，N1×N2为表示信息分布的维数，(mvx,mvy)为医院服务质量的统计特征量，fi(x,y) 和fi-1(x+d1,y+d2)分别表示帧差函数，根据决策模型的构造，进行医院服务质量优化决策支持和优化控制。

2.3 医院服务质量管理的信息化调度模块

根据医院服务质量管理信息化评估信息的挖掘结果，对医院服务质量管理信息化评估信息进行智能数据重构，建立医院服务质量优化决策支持的量化分析模型[13-14]，得到医院服务质量优化决策支持的统计函数为：

上式为医院服务质量管理的约束指标参量集，为一个标准的正态分布函数，采用动态寻优方法，构建一个由n个特征决策变量，m个特征变量组成的医院服务质量优化决策函数，医院服务质量优化决策的数学模型表示如下：

通过相似度融合的方法，进行医院服务质量优化决策和信息融合，得到医院服务质量优化决策模型为：

2.4 医院服务质量优化决策的智能数据分析

采用频繁项特征分解方法进行医院服务质量信息的多维分解和特征优化提取，根据医院服务质量的差异性进行属性归类，医院服务质量信息融合调度函数Zn(N为帧数)为：

采用先验数据分析方法进行医院服务质量优化决策的均衡控制，可得均衡控制函数En：

采用空间均衡博弈方法，建立医院服务质量优化决策支持集：

其中，N表示数据采样的长度，J为帧的频率，根据医院服务质量的差异性进行属性归类，可得信息归类的判决函数为：

3 仿真实验与结果分析

3.1 实验环境与参数

为了验证文中系统在实现医院服务质量决策支持的应用性能时，采用Matlab 进行仿真实验分析，假设远程医院服务质量的决策支持的智能数据信息采样的测试样本集为600，模糊度决策的训练样本数为120，对医院服务质量信息采样时间间隔为1.25 ms，大数据特征分集的解调频率为0.68 kHz，根据上述参数设定，进行医院服务质量优化决策支持控制，得到医院服务质量统计信息采样样本如图2 所示。

3.2 实验结果分析

以图2 给出的数据为输入进行医院服务质量优化决策支持，提取医院服务质量管理的多维信息参量，采用频繁项特征分解方法进行医院服务质量信息的多维分解和特征优化提取，得到统计特征提取结果，如图3 所示。

图2 医院服务质量统计信息采样样本

图3 医院服务质量优化决策支持的统计特征分布

分析图3 得知，采用文中方法能够有效地实现医院服务质量优化决策支持，统计特征分布的动态性较好，说明对医院服务质量量化评价的自适应性较强，这是因为该方法对医院服务质量管理信息化评估信息进行了智能数据重构，对医院服务质量优化决策支持的量化进行了分析以及实现信息的自由调度。为了进一步验证文中方法的可靠性，实验测试了该方法、CPT-FDR 方法以及PSO 方法决策支持的可靠性，得到的可靠度如表1 所示。

表1 不同方法决策支持的可靠性对比

分析表1 得知，3 种方法进行医院服务质量优化决策的可靠性随着迭代次数的变化可靠性差距较大。其中，文中方法的决策支持可靠性高于CPTFDR 方法以及PSO 方法，相比其他两种方法的可靠性，该方法提高了约5.8 %和8 %。这是因为该方法在进行医院服务质量优化决策前，采用智能数据分析方法将医院服务质量相关数据进行预处理并提取了数据特征，保证了数据的可信度，进而提升了可靠性。为了进一步验证该方法的可行性，实验分析了文中方法、CPT-FDR 方法以及PSO 方法决策支持的用时，实验结果如图4 所示。

图4 不同方法决策支持的用时对比

分析图4 可知，随着迭代次数的变化，3 种方法决策支持用时存在一定差距。其中，文中方法进行决策支持时始终低于2 s,而其他两种方法的用时较长，相比其他两种方法，文中方法决策支持的用时分别缩短了约1.7 s 和3.1 s，这是因为该方法在进行决策支持时将医院服务质量数据属性差距进行归类，节约了决策支持的时间，验证了文中方法可快速进行决策支持，具有一定可靠性。

4 结论

文中设计的基于智能数据分析的医院服务质量优化决策支持系统，在进行医院服务质量优化决策支持时，可有效提高医院服务质量的监测和优化管理能力。通过构建医院服务质量优化决策大数据挖掘模型，采用智能数据融合方法进行医院服务质量数据特征融合，对医院服务质量管理信息化评估信息进行智能数据重构，提取医院服务质量管理的多维信息参量，采用频繁项特征分解方法进行医院服务质量信息的多维分解和特征优化提取，根据医院服务质量的差异性进行属性归类，实现医院服务质量管理和决策优化。通过实验分析得知：

1）采用文中方法进行医院服务质量优化决策支持时，可有效实现医院服务质量优化决策支持，统计特征分布的动态性较好。

2）采用文中方法进行医院服务质量优化决策支持时，决策支持的可靠性最高可达99.3 %，相比传统方法提高了约5.8%和8%。

3）采用文中方法进行医院服务质量优化决策支持时，决策支持的用时较短，始终低于2 s。

实验结果验证了采用文中方法进行医院服务质量管理决策的寻优能力较好，提高了医院服务质量优化决策的可靠性，在医院服务质量管理和信息化调度中具有很高的应用价值。