以資料探勘分析改善急診檢傷分級與醫師排班作業

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Title:	以資料探勘分析改善急診檢傷分級與醫師排班作業
Authors:	石育欣
Contributors:	工業工程與管理系
Keywords:	資料探勘;急診醫療;集群分析;分類;六標準差管理;績效矩陣;損失函數
Date:	2006
Issue Date:	2008-10-06 13:31:43 (UTC+8)
Abstract:	由於科技的進步，現今的醫療資訊發展相當的完善，對於醫院各部門的電腦化、資料電子化都有相當大量的資料累積。而其中在這大量的資料中，也隱藏著相當多在醫療過程未知的資訊。而透過資料探勘技術能夠從資料中找出其中隱含或不明顯的資訊，對於醫療管理人員來說，有著相當大的幫助。急診醫療是面對緊急病患的第一線，不論急救、留置觀察或開刀都可進行，然而當病人進入急診隨即依照病患危急程度篩選等級，之後依照科別進入各科診察室就診，但由於國人醫療習性的偏好，大醫院的急診人數總是一般的數十倍，造成急診的人力指派是否足以應付病患需求，以及急診資源分配不均，影響病患生命以及醫療品質，因此預測之後的人力指派確實影響醫療品質與醫療成本評估，進而對病患生命、滿意度與資金流動產生重要性的影響。本研究即以上述，經過與個案醫院專業人士討論之後，建立了二個提昇醫院績效之資料探勘分析。一為在檢傷分級正確性分析，利用集群分析將相同性質的檢傷修改分級案例歸類後，減低分類時的雜訊，再透過分類找出經常性的檢傷修改分級的分類模型，以供醫學研究上參考的依據。另一為採用資料探勘的分類方法，取得急診的病患預測需求模組，結合六標準差管理之DMAIC推動手法，最後提出一套結合績效矩陣及損失函數之方法，來評估資料探勘後的需求模組預測模式與原排班模式比較其排班的品質績效，最後提出一套適用於不同科別之醫療人力派遣之預測模式。透過上述分析期望結果為： 1.在找出檢傷修改分級的資料探勘模型裡，找出其可能在隱藏在其中的病例模型，並歸納之。 2.透過病患的實際數量，以資料探勘的分類技術，找出急診病患人數分佈，引用並修正Lambert與Sharma提出的績效評估矩陣法，來評估資料探勘後排班結果與原本人力配置的預測模型績效，透過結合田口損失函數觀念界定評估值，訂定一套預測方法績效評估模式，以做為個案醫院急診排班參考依據。最後醫療管理人員可以透過上述二項資料探勘的方法，協助建立持續改善達成提昇醫療品質的目的。
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