基于模式识别的医院科室绩效管理方法的研究

【摘要】随着生活水平的不断提高，人们对于生活质量的要求越来越高，对医疗卫生事业也越来越关注。现代公立医院面对医疗卫生体制和机制改革的同时，外界环境无时无刻不在变化，使得医院也面临着各方面的挑战和机遇。但是由于每个医疗机构具有不同的体制、技术、资金以及经营理念，其中一些缺乏竞争力的医疗机构，它们的发展陷入困境，甚至难以为继。以往医院在进行预测性决定时，通常是召集专家进行投票决定，这种决策方式虽然简单易行，但是却有很大的局限性，例如出现人情票等情况，导致医院做出错误的决定，造成损失，更加影响医院的发展和生存。所以医院如果能够在其经营过程中，更加注重对医院日常的管理，就会更有利于医院的发展。同时，如果能够很好的预见医院各个指标的走势，就能更加合理的对医院的各项工作进行安排，做出正确的决策。神经网络算法在预测方面的研究已经很成熟了，很多学者将神经网络的应用到各个领域的预测实验。但是单独的神经网络对医院数据的预测，效果并不是很好。果蝇算法类似于遗传算法，但是却更简单、易懂，操作性强。果蝇算法有着优越的全局寻优特性。因此本文选用了果蝇优化算法对神经网络进行优化，并对医院的各个指标数据进行了预测。本文基于以上两点思路，分别采用了径向基函数神经网络算法(RBF)和果蝇优化神经网络(FOA-RBF)两种算法进行数学模型的建立，然后对长春市某医院的四项重要指标（门诊量、平均住院日、床位使用率以及出院人次）进行预测，分别用前二十四个月的数据作为训练样本建立数学模型，用后六个月的数据作为检测样本来检测模型。仿真的结果给出了预测的结果和原始数据的对比图，并且给出了预测的实际误差和实际相对误差。得到结论，采用FOA-RBF算法的预测效果相对RBF算法的预测效果要更好，前者具有更小的平均误差和平均相对误差。此外，本文还采用了可拓-神经网络算法对各个科室的四个指标分别进行了分类评价，将每个科室的每类指标分别评定为优秀、较好、一般及较差四个等级，然后根据各个科室的四个指标的分类等级，综合计算每个科室的综合分类结果。医院可以根据这个最终的分类结果来综合评价科室的绩效。实验结果表明，采用这个方法能够很好的对当月医院各科室的绩效进行评价，对预测的数据也能进行很好的分类，准确率高。医院可以利用这个预测结果对各科室的医生、护士等工作人员进行奖金的评定。奖优罚劣，这种办法会激励医务人员对工作的态度和热情。
【作者】邢丽娟；
【导师】丛玉良；
【作者基本信息】吉林大学，电子与通信工程，2014，硕士
【关键词】模式识别；果蝇优化算法；医院绩效管理；预测；神经网络；

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