门诊辅助知识决策系统的研究与实现

王颖,徐宝元,张玲,谢育涛,李军,陈艳超

邯郸市中心医院 信息科,河北 邯郸056001

[摘 要]目的优化医院门诊流程,缓解门诊及医技科室高峰期排长队情况,提高门诊患者满意度,改善患者就诊体验。方法在原有门诊就诊卡储值等流程的基础上,实现以院内自助挂号、预约挂号、分诊、微信公众平台为手段的患者辅助知识决策系统。系统针对门诊患者院前、在院两个主要阶段,分别设计与实现医院信息综合查询、辅助预约挂号、院内自助挂号、位置导航、最优就诊路线等功能。结果该系统的应用,患者满意度明显得到提升,科学合理的分流了门诊就诊高峰期患者,缓解了门诊、医技科室排长队的现象。结论门诊辅助知识决策系统是利用信息化手段对优化门诊流程的进一步探索,是医院服务由被动变为主动的思路转变。

[关键词]门诊辅助知识决策系统;医院信息系统;微信公众平台;预约挂号

引言

门诊是医院接待患者的第一道大门,优化门诊流程、改善患者体验是大型综合性医院一直在研究的问题。早在2009年,卫生部就要求三级甲等医院逐步开展预约诊疗服务,旨在缓解百姓看病难的问题。2016年初,北京市属各医院全面推出预约挂号,在一定程度上缓解了医院门诊高峰期拥堵的局面。在南方经济发达地区许多医院已经启用网络、电话、自助机等多种预约挂号方式,并在门诊分流、缓解挂号难的问题上取得了较好效果。但是,挂号只是门诊流程众多环节中的一个环节,想要彻底解决门诊患者留院时间与就诊时间比例失衡的问题,亟需对门诊就诊全过程进行整体考量和优化。临床辅助决策支持系统是利用信息技术对医生诊疗工作提供决策辅助的一种计算机系统,目前主要应用于临床诊疗的辅助决策支持。我院在优化门诊流程过程中,发现将辅助决策的思想应用于门诊,可以对提高门诊患者的就诊效率、改善患者的就医体验有很好的辅助作用,辅助决策中的知识库技术不但可以减少医生诊疗中的失误,还可以辅助门诊患者在全流程操作中做出更加正确的判断和决策。

1 门诊流程现状及存在问题

1.1 门诊流程现状

我国大多数医院的门诊就诊流程是:挂号、开单、缴费、检查、拿药。我院针对这种流程中缴费往返次数多的缺点,进行了初步门诊流程优化,即启用就诊卡储值功能,自费患者储值后可以在医生站、药房、医技科室直接刷卡扣费,省去了往返收费处交费的过程,有效缓解了门诊收费处的排队现象[1]。同时,我院完成了自助取单功能的启用,化验、检查报告单及胶片均可自助领取,解决了过去患者需要定时排队取单的现象。我院现门诊流程,见图1。

图1 我院现门诊就诊流程图

1.2 流程存在问题

据现有门诊流程分析,虽然经过一些流程优化,在交费、取单环节减少了患者排队等候时间,但在办卡挂号、分诊候诊、药房取药、检验检查环节(如图1序号标注),仍然存在等待时间过长的现象[2],也是目前大多数医院仍然存在的影响患者留院时间的重要因素。

2 门诊患者辅助知识决策系统设计与实现

门诊患者辅助知识决策系统是以临床辅助知识决策系统思想为指南,依托现有医院信息系统架构,利用知识库技术,通过网站、微信等途径实现的。是针对门诊患者在院前、在院阶段所关心的问题,帮助患者快速准确进行挂号、就诊、检查等的门诊辅助决策系统。

2.1 影响因素分析

对于患者门诊就诊流程,可以分为院前、在院两个阶段。院前阶段,医院科室概况、专家出诊排班及医院周边交通是影响患者预约、就诊的主要因素。在院阶段,办卡、挂号、候诊、检验检查环节的排队情况,对医院内部地理环境的熟知度,是影响患者留院时间长短的主要因素。

按照患者门诊就诊的两个阶段,可以将门诊辅助知识决策系统分为院前辅助决策和在院辅助决策两类主要功能实现。

2.2 技术实现

根据对门诊患者留院时间影响因素的需求分析,系统构建了四层体系架构(图2),由下到上为数据层、知识层、业务层、服务层。数据层为各业务系统的数据存储,包括知识库数据都存在此层;知识层,建立在各系统数据基础上,根据各系统的数据相关性在不同的应用系统数据库中建立了不同的知识库,例如,依托医院信息系统(HIS)建立科室及专家知识库,依托实验室信息管理系统(LIS)建立检验注意事项知识库和检验报告知识库等等;业务层为各应用系统,包括HIS、LIS、影像归档和通信系统(PACS)等,这一层是各业务操作的应用层;服务层,是通过与患者交互,提取患者需求并将其传递给应用层,为患者提供各项辅助决策服务。

图2 门诊患者辅助知识决策系统架构图

2.2.1 知识库技术

知识库是人工智能和数据库技术结合的产物,是将抽象知识进行数据化、结构化、信息化,使知识可以利用一定的逻辑推理技术进行分析、提取、展现[3]。我院知识库是在B/S架构下,对门诊各类就诊知识分类、汇总,通过XML技术构筑独立性强、可跨平台的结构化存储数据,生成各类知识的XML知识文档,形成门诊就诊辅助知识库[4]。知识库与各业务系统间利用标准字典调用知识信息。知识库与服务系统间采用事件驱动方式,传递人机互动信息,根据决策树逻辑推理原理进行知识推导[5],并将结果通过自助机、微信、预约平台等多种形式展现。

2.2.2 院前辅助决策

院前辅助决策主要针对患者通过互联网、微信等形式了解医院就诊信息及进行预约诊疗,其技术关键在于将知识库、HIS等业务系统与互联网、微信等服务系统对接,为此配置了1台中间件服务器,同时连接医院局域网和互联网,实现医院局域网业务系统、知识库与微信公众平台、互联网预约平台的数据通信。为保证医院局域网的安全运行,在中间件服务器和医院局域网间安装隔离网闸,采用IP映射访问,充分保障内网安全。患者通过微信或网站客户端发出请求,经处理后发送至中间件服务器,由中间件服务器向知识库或业务系统发起数据调用,各系统通过基于HTTPS协议的Web Service方式进行信息传递。

2.2.3 在院辅助决策

在院辅助决策主要辅助患者对医院布局、医师、就诊情况、排队情况等现有医疗状态进行了解。微信公众平台是我院探索实现患者在院辅助知识决策的主要信息平台。平台通过与中间件服务器交互,实现了与HIS、LIS、RIS等医院业务系统及知识库的对接[6]。在智能信息服务方面,通过中件间服务器访问科室知识库,查找位置信息并结合微信地理信息服务(LBS)实现院内位置导航功能[7]。预约分诊系统、各检查检验系统将各科室预约就诊人次及实时排队信息写入中间库后,微信公众平台利用排队耗时公式:某科室的排队等待时间=排队人数×该科室每个患者平均就诊时间,为患者提供就诊科室排队等待时间。

2.3 功能实现

2.3.1 院前辅助决策功能

据调查,患者院前迫切关心的问题是诊号排在前几位、医院科室设置及门诊排班情况、专家出诊时间、是否提供预约挂号及实现方式、医院交通及周边配套环境[8]。在没有网络及微信的时代,患者了解这些信息往往只能到医院,这无疑增加了患者的在院时间。利用门诊辅助决策系统,我院建立了院、科、医三级知识库,院级知识库存储医院历年来的医院规模、科室数量、人员数量、床位设置、重点专科、取得荣誉等关于医院的基本信息,实现多字段综合查询和历年趋势对比。科室知识库主要存储与患者密切相关的各临床和医技科室的信息,包括科室名称、科室位置、科室规模、人员配备、出诊时间、主诊疾病、特色医疗、技术优势等信息,实现单字段或多字段综合查询。医生专家知识库主要针对副主任及以上专家建立,包括专家姓名、年龄、性别、所在科室、主诊疾病、出诊时间等信息。患者通过登录网络预约平台或手机关注微信公众号可以提前详细了解医院的科室及专家出诊信息,实时提取挂号信息及排队情况,通过近10日内科室挂号趋势分析,可以选择合适的挂号时间,方便患者用最短的时间取得最佳的就诊效果[9]。至此,微信、网络、宣传标识等新旧媒体共同形成患者院前辅助知识决策。

2.3.2 在院辅助决策的功能

据统计,不考虑患者看诊时间,同一患者进入医院后影响其留院时间的主要因素有:对医院诊疗科室主诊疾病及专家的了解程度;挂号、候诊及检验检查环节的排队情况;各科室位置的熟知程度等[10-12]。这些问题仅依靠医院原有的人工咨询台或宣传标识很难解决。门诊辅助决策系统通过院内自助查询机、微信导诊及预约分诊排队相结合的方式向患者提供多方位的在院内辅助知识决策。

自助查询机是在院患者了解医院信息的最直接方式。自助查询系统通过网络接口直接调用知识系统的科室及专家知识信息,并且通过刷就诊卡自助预约、挂号、取单,在预约或挂号同时,患者可以查询到当前科室的出诊医师、科室位置、排队情况以及剩余号源[13-14]。取单同时,患者可以看到报告结果的参考值、不正常结果提示及复诊建议。

微信公众平台是主要的在院辅助决策方式之一。微信公众平台可以提供医院专家与科室基本信息查询、各诊室当前就诊情况、检查前注意事项提醒、查询报告结果、结果值解析等功能。另外,其智能生成的差异化门诊最优就诊路径辅助信息,不但有利于患者顺利完成各种就诊项目,提高患者满意度改善患者就诊体验,还起到对排队等待时间长的热门科室患者的就诊分流作用,提高工作效率,优化诊疗环境。微信平台还支持患者对知识信息的收藏和评论等互动操作,可以对患者的浏览信息进行存储和统计,形成门诊就诊情况数据分析,也为医院更合理的调配医疗资源提供帮助。

预约分诊系统提供两种模式:挂号进入队列和分诊进入队列[15-16]。我院根据实地调查分析认为挂号即进入队列容易产生空号或过号,而患者到分诊台报到后才进入队列比较符合实际队列情况,因此采用了分诊报到后进入队列、过号重排和复诊插队相结合的排队管理方式,充分提高了排队效率。

3 效果及讨论

院前、在院和多方式协同辅助知识决策系统的应用,有助于患者及时了解各临床、医技科室就诊情况,合理有效地安排就诊次序,有效减少了门诊、医技、药房等科室的排队等候时间,将患者的留院平均时间从228 min减少到174 min。而院内地址导航、智能就诊路径的应用,将患者的留院非医疗时间成功减低了30%,增加了患者对医院的熟识度及认知度,大大提升了患者的就诊体验,使门诊患者满意度从93%提升到95%。

门诊辅助知识决策系统的应用打破了辅助知识决策仅应用于临床的现状,对门诊流程的信息化进行了有益的探索,是未来信息化智能医院发展的必然结果,互联网+医疗的未来医疗发展趋势,会指引医院采用更多更好人性化的辅助措施,使患者在医院也能够享受到家庭般的舒适和便捷,真正成为百姓身边的医院。

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本文编辑 韩淑英

Research and Implementation of Outpatient Knowledge Decision Making Auxiliary System

WANG Ying, XU Bao-yuan, ZHANG Ling, XIE Yu-tao, LI Jun, CHEN Yan-chao
Department of Information, Handan Central Hospital, Handan Hebei 056001, China

Abstract:ObjectiveTo optimize the hospital outpatient process, so as to relief outpatient and medical laboratory queuing at the peak period and improve the patients’ satisfaction and experience.MethodsOn the basis of the implementation on original processes such as stored value card, outpatient knowledge decision making auxiliary system was achieved with the help of the hospital self-service, booking triage, and WeChat public platform. Aimed on two major phases including outpatient pre-hospital and in-hospital, the system designed and implemented the hospital information query, auxiliary registration booking, hospital self-service, positioning and navigation, providing best visit route and other functions.ResultsThe application of the system improved patients’ satisfaction significantly, shunted clinic patients at the peak scientifically and alleviated the queuing problem of outpatient and technology department.Conclusionsoutpatient knowledge decision making auxiliary system is aimed on exploring further by the use of the informational ways to optimize the outpatient service process, and the thinking of the hospital service to change from passive to active.

Key words:outpatient knowledge decision making auxiliary system; Hospital information system; WeChat public platform; registration booking

[中图分类号]TP319

[文献标识码]C

doi:10.3969/j.issn.1674-1633.2017.04.036

[文章编号]1674-1633(2017)04-0132-04

收稿日期:2016-08-19

修回日期:2017-03-27

基金项目:河北省卫生计生委医学科学研究重点课题项目(20150453)。

本文作者:王颖,高级工程师,研究方向为医院信息管理。

作者邮箱:yingerw@163.com