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医患关系论文( 共有论文资料 203 篇 )
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数据挖掘技术的医患关系管理的探究

2021-11-15 15:27 来源:医患关系论文 人参与在线咨询

摘要 :随着互联网技术的发展,大数据被越来越多地应用于工作生活的各个方面。在医院的日常工作中,医患关系一直是医院工作的难点。通过将数据挖掘技术应用于医患关系管理系统,可以帮助医院从患者背景、治疗方案、治疗效果等多个方面对医院的决策提供支持,更好地帮助医院管理者提高管理效益和经济效益。

关键词 :数据挖掘技术 ;医患关系 ;管理系统开发

0  引言

通过建立基于数据挖掘技术的医患关系管理系统,可以帮助医院收集、分析病患的各种数据信息,并在此基础上为病患提供最佳的治疗方案,并且基于数据医院可以给病患提供个性化的健康支持服务。通过大数据分析可以对病患后续的身体健康状况给出相对准确的预测,并提前给出改善方案。通过基于数据挖掘技术的医患关系管理系统,医院可以以最少的成本,给病患提供更优质的治疗方案,进而提高医院的经济效益。

1 基于数据挖掘技术的医患关系管理系统开发的背景

随着大数据技术在各个行业的应用,人们已经能够通过对特定数据的分析,对事物的发展给出科学的预判,并结合数据给出恰当的处置。比如在气象领域,人们可以通过对气流的数据分析更加精准的对天气变化作出预报 ;在建筑领域,人们可以通过对建筑结构和用材的数据分析,可以对房屋结构的受力变化给出预判,并给出相应的处置方案 ;在渔业领域,人们可以通过对洋流的数据分析,对海洋中的鱼群的迁徙作出预判,更加科学的规划捕捞方案。在医疗系统引入大数据技术,可以帮助医务工作者更快地对病患的病情作出判断,提高其工作效率。通过建立医患关系管理系统,可以帮助政府部门更好地掌握国民整体的健康水平,可以为国家医疗政策的制订提供重要的参考。总之,大数据在提高人们的生产生活水平方面具有重要意义。我国医患关系一直是社会的热点问题,通过对医患矛盾的分析可以得知医患关系紧张的原因主要包括,一是我国医疗服务不是单纯的消费服务,是带有普惠性质的国家行为,部分民众将医疗服务单纯的看作“服务业”,缺乏对医务工作者的尊重 ;二是部分民众将医务工作者神化,对医务工作者提出了超出常人的要求 ;三是医疗资源分配不均,大部分优质的资源都向城市倾斜。这几点原因短期内都无法彻底解决。由于这几点原因导致我国医患关系紧张,而病患及其家属直接接触的就是一线医务工作者,这会导致医务工作者在医患矛盾中处于漩涡中心。医患关系的长期紧张会影响医务工作者的工作热情,加剧医患矛盾。从医院地角度分析,医患关系紧张的原因主要包括,部分医务工作者过度检查、过度治疗导致患者经济负担加重,以及部分医务工作者专业技术水平不足,缺乏临床经验。从患者角度分析,患者维权意识增强,但缺乏相应地专业知识,当发现治疗效果与预期不符时,就会迁怒于医院和当事医生,造成医患关系紧张。通过开发医患关系管理系统,可以在很大程度上缓解医患矛盾,促进我国社会主义和谐社会的建设。由于我国人口基数较大,医疗保障体系不完善,而且大部分患者及其家属缺乏相应专业知识,如果医生与患者及其家属沟通不良,就极易出现医患纠纷。这种情况极大地影响了医护工作者的正常工作。而且随着市场化经济的发展,医疗市场化的声音越来越高,越来越多的地方开始进行医疗市场化试点改革。医疗市场化可以更好地进行医疗资源分配,减少医护人员的工作压力,提高其经济收入。但医疗市场化不可避免地会伤害低收入群体的利益,为了将这种伤害降到最小,就需要在医院的管理系统中积极开发基于数据挖掘技术的医患关系管理系统。

2 基于数据挖掘技术的医患关系管理系统

2.1建立医患关系数据收集系统

医患关系数据不同于其他类型的数据。医患关系数据因其自身的特性包括有文字、数据、图片、音频、视频等多种形式 ;医患关系数据因其样本的基数较大,使其采集的数据数量庞大 ;医患关系的数据大都会直接涉及患者的病情,具有一定的隐私性 ;数量庞大的医患关系数据会使医患关系数据收集这件事具有一定的社会性。总之,医患关系的数据收集不同于其他行业的数据收集,需要结合医疗行业的实际情况来进行。在收集数据的过程中,由于数据量较为庞大,可以以各个科室为单位分别单独收集。数据收集的内容主要包括医务人员信息、患者信息、医患纠纷信息等,这些信息都需要尽量准确的进行收集。信息数据收集完成之后,可以按医患纠纷产生的原因、医患纠纷处理结果尽心分类。如果医患纠纷是因为治疗费用产生的,就需要对患者的费用结构进行记录 ;如果医患纠纷是因为治疗方案产生的,就需要对患者的病例及主治医师的治疗方案进行记录。通过对出现医患冲突中的矛盾的追溯,可以更好地帮助医患制订高效地治疗方案。在医院建立完善的医患关系管理系统之后,可以尝试在区域内推广。比如将一个市区或者一个省的医患关系管理系统链接,形成区域的网络,在这个网络中各个医院之间可以将各自收集到的数据信息互通有无,而且随着网络的建成可以扩大管理系统的数据,更多的数据有助于提高系统分析结果的准确性,而且同一片区域之间的病例往往具有参考价值,通过各家医院之间管理系统的连接,有助于医务工作者之间互相交流工作经验,提高专业技能水平。比如由于地区饮食习惯,青岛的医院有较多的痛风治疗经验,东北地区有较多高血压治疗经验。而且由于地区之间网络的建立,各家医院在对收治的患者进行诊治时,可以快速地查询到患者之前的身体状况,帮助医生快速诊治。

2.2对医患关系收集到的数据进行分析

在完成医患关系的数据收集之后,需要对收集到的数据进行分析,分析环节大概可以通过五个步骤完成。一是对收集到的数据进行过滤,将其中的错误数据、残缺数据进行剔。二是按数据特点进行分类,比如按时间分析看那个月份更容易出现医患纠纷、按科室分析看那个科室更容易出现医患纠纷等,通过按不同的元素对医患纠纷数据进行分析,可以分析出医患纠纷相关的敏感参数,利用这些敏感参数可以用来指导特定区域或者特定时间的医务工作者的工作方式,最大程度避免医患纠纷的产生。三是对数据中包含的详细特征进行分析,比如病患的年龄、性别、受教育程度、所患病症的详细信息、治疗费用、主治医师等信息。将这些数据进行分析,看其中是否存在内在联系,比如某一个医生极易与患者发生纠纷,分析是否医生的工作方式存在问题,进而对医生的具体工作提出指导意见。四是整合对医患纠纷的数据分析,对医患纠纷的产生进行预测,并提出避免纠纷的可行操作,比如针对某一病症采用保守治疗的方案,容易因为其高额的治疗费用产生医患纠纷,在病患确诊之后,可以结合病患的实际情况,优先建议采用手术治疗等更加有效且不易产生医患纠纷的治疗方案。五是对结合数据分析给出的建议进行验证并修正,如果结合数据给出的方案产生医患纠纷的情况并没有改善,就需要对建议进行再次分析并修正,直到其可以明显改善医患纠纷的情况。

2.3基于医患关系管理系统给予病患个性化服务

在基于数据挖掘技术的医患关系管理系统建立完善之后,系统可以根据患者和医护人员反馈的信息,针对不同的疾病、不同的患者客观的给出针对性的治疗方案。医院医患关系管理系统建成之后,可以给普通民众开放可以查询到部分内容的窗口,通过线上的窗口患者及其家属可以直接与主治医师进行沟通,提高医生与病患的沟通效率,而且通过线上的模式,可以让病患获得更好的咨询体验。在此系统的基础上,甚至可以发展远程医疗服务,更好地缓解区域之间医疗资源分配不均地问题。比如对于患有阑尾炎的病患,可以将病患的年龄、病灶发展状况、治疗费用预算等数据输入系统,系统可以根据是否形成脓肿和穿孔以及病患的实际身体素质来给出最优的治疗方案,如果患者炎症较轻且治疗费用预算不足,可以采用保守治疗,如果患者病情较为严重,则会推荐手术治疗,并将手术治疗后续可能产生的情况同时告知医护人员与患者及其家属,缩短医护人员与病患及其家属沟通的时间成本,提高医护人员的工作效率,减少医护人员的工作压力。而且根据以往的经验,一旦出现医患纠纷,必定会在社会上造成不良影响,如果不能快速的妥善处置,可能会让本来就紧张的医患关系雪上加霜。医患关系管理系统可以根据之前的数据快速地给出纠纷中的痛点,帮助医务工作人员更快的解决医患纠纷,将纠纷带来的不良的社会影响降到最低。

3 结束语

基于数据挖掘技术的医患关系管理系统的开发,一方面有利于缓解医患之间的紧张关系,另一方面可以将医务工作者从繁杂的医患关系中解脱出来,有助于其提高专业技能,最重要的是通过此管理系统的开发和应用,可以为病患提供更好的医疗服务,提高医院的管理水平,对缓解我国医疗资源紧张的问题具有重要意义。

参考文献

[1]  王筱 . 信息系统数据挖掘与实施医院客户关系管理探讨 [J]. 技术与市场,2014(7):283-283.

[2]  刘良斌 . 数据挖掘决策树技术在医院客户关系管理中的应用 [D]. 广州 :华南理工大学,2005.

[3]  高丽霞 . 基于大数据视角下的智能化医院财务信息化管理系统研究 [J]. 现代科学仪器,2020(4):190-194.

作者:丁砚生 单位:潍坊市人民医院

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