随着人们对医疗需求的不断提高，医院正面临应对病人流量管理带来的巨大考验。如何有效地预测和管理患者流量，合理配置医疗资源成为医院运营管理中的重要课题。传统的资源配置方法一般缺乏科学依据，难以应对复杂多变的病人流量需求，利用数据分析和优化算法对医院病人流量进行了深入的研究，提出了科学的管理建议和优化措施，以利于医院运营效率和服务质量的提高。

一、数据描述与预处理

（一）数据描述

通过门诊电子病历系统提取2024年第一季度的门诊患者就诊信息，该数据集涉及医院患者年龄、性别、居住地等多维度信息。年龄数据记录病人的真实年龄，是做病人流量分析的一个重要标志，利用年龄分布可确定不同年龄病人就诊行为的特征。性别数据将病人性别信息记录在案，帮助分析男女病人流量及就诊行为的不同，地址数据将病人居住地并划分为乡镇，城市，农村三个区域，有助于掌握病人在不同居住地就诊需求及流量分布情况。就诊科室的数据详细记录了患者所在的具体科室，例如发热门诊。通过对不同科室的患者流量进行分析，能够识别出负担较重的科室，从而为资源的合理分配提供有力的依据。预约日期数据将病人预约日期记录下来，有助于对不同日期预约进行分析，发现预约高峰期与低谷期，而预约方式通过微信公众号等方式对患者所选预约渠道进行记录，以了解各种预约方式在预约过程中的应用及结果，从而为后续预约系统的普及与优化提供数据支撑。

（二）数据清洗与预处理

1.异常值处理

数据清洗及预处理是数据分析时保证数据质量及分析结果可靠的关键环节。处理数据集中异常值。对于年龄字段，检查了是否存在不合理的年龄值，例如负值或超过合理范围的年龄（如超过130岁），这些异常值可能由于数据录入错误或其他原因产生，需进行纠正或剔除。对就诊时间字段进行检查，确保时间格式的正确性，并排除不合理的时间点，例如不存在的时间（如24:60）或明显错误的就诊时间。通过对数据进行严格清洗来去除其中存在的异常，从而提高其准确性与可靠性^[1]。

2.数据标准化与规范化

在数据的预处理阶段，数据的标准化和规范化成为确保数据一致性和方便后续分析的关键环节。性别，住址，就诊科室，预约方式的字段采用统一的格式。例如，性别字段统一为“男”或“女”；地址字段统一为“乡镇”、“城市”和“农村”；就诊科室字段统一为标准的科室名称，如“发热门诊”；预约方式字段均采用“微信公众号上”和“电话预约”的方式。这种处理方式确保了各种源资料的一致性并降低了分析时的噪音与误差。另外还需将日期、时间字段转换成标准日期-时间格式。例如，预约日期“20240101”和就诊时间“00:02:00”合并为“2024-01-01 00:02:00”。经过这种标准化处理后，不但增强了数据可读性与一致性，而且为之后进行时间序列分析、建立流量预测模型等工作提供优质数据基础^[2]。

二、数据分析与结果

（一）患者流量特征分析

1.患者年龄、性别、地址分布

在分析医院病人流量时，是从病人年龄，性别，地址等分布情况出发。关于年龄分布，0-14岁、15-34岁、35-59岁三个年龄段占比分别为25.98%、26.39%、31.04%，比较接近，年龄超出60岁的老年人占比较少；从性别分布的角度来看，女性患者的数量稍微多于男性患者，比例分别为53.36%和46.64%之间；在地址分布方面，约46.04%的患者来自城市地区,30.96%的患者来自乡镇地区,23.00%的患者来自农村地区。

患者流量特征分析是通过详细地分析患者在年龄，性别以及地址等方面的分布规律，从而为医院深入理解患者群体基本特点提供重要的数据支撑。这些信息不仅有助于医院确定主要患者群体，而且可以为医疗服务与资源配置优化提供科学依据，进而促进医院整体运营效率与服务水平提高。

2.就诊科室的患者流量分布

在深入分析医院患者流量中，患者流量在就诊科室中的分配是关键维度。经过详细的数据分析，我们观察到各个科室在患者流量上存在明显的不同，儿科和妇产科是流量比较大的两个科室，它们分别占据了总就诊人数的19.82%和10.45%。内科和外科患者的流动率相对较高，它们分别占据了总就诊人数的35.50%和25.90%。但是，其中神经外科、儿童外科、胸外科患者流量偏低，一季度挂号量没超过1000，分别占总就诊人数的0.12%、0.14%和0.26%，这可能是后期重点关注的科室。

详细地分析患者流量在就诊科室中的分配情况，从而为医院运营管理及资源配置提供重要的数据支撑。这一分析既有利于促进医院整体运营效率的提高，也有利于为病人提供更加优质的医疗服务。

3.预约日期和就诊时间对患者流量的影响

在医院患者流量分析中，预约日期、就诊时间等因素对患者流量产生的影响不容忽视。从分析中发现周一和周二，周六预约人数较多，上午就诊的患者占比达一半以上，病人预约日期与就诊时间之间有明显规律性改变，通过对预约日期到就诊时间进行细致分析，医院能够更加准确安排医护人员班次及资源配置，在保证高峰期有效医疗服务的前提下，指导病人合理分配就诊时间和均衡各个时间段就诊压力。

（二）预约方式对患者流量的影响

通过数据分析，患者流量在不同预约方式之间有显着差异。微信公众号的预约方式在所有预约量中占据了42.93%的比例，这体现了移动互联网技术在医疗领域的广大应用和其带来的便捷性。电话预约在总预约中所占的比例明显减少，仅仅占据了0.29%的总预约量。现场自助机预约在总预约中占据了18.62%的比例，主要为青年人，他们比较熟悉自助机的操作使用。而人工窗口挂号仍占37.94%，这主要是针对老年人群和那些不太熟悉电子设备使用的患者。通过对不同预约方式给病人流量带来的影响进行分析，使医院能够优化预约系统、提高运营效率、改善病人整体就医体验并且进一步促进医院服务向数字化、智能化方向发展。

三、患者流量预测

（一）模型选择与构建

在对病人进行流量预测时，模型的选取与构建是关键步骤。在充分考虑数据特点及预测需要的基础上，选用时间序列分析与回归分析两种策略对模型进行构建，时间序列分析能够有效捕捉数据的时间依赖性及季节性特征，并用回归分析定量描述多个影响因素对患者流量贡献度。对于时间序列分析，采用SARIMA模型进行历史数据的平稳性检验和季节性分解，SARIMA模型的标准形式为：

其中，p、d、q分别表示非季节性部分的自回归、差分和移动平均阶数，P、D、Q分别表示季节性部分的自回归、差分和移动平均阶数，s表示季节周期。

具体模型公式为：

其中，Φ_P(B^s)和Θ_Q(B^s)分别为季节性自回归和季节性移动平均多项式，ϕp(B)和θ_q(B)分别为非季节性自回归和非季节性移动平均多项式，ϵt为白噪声项。

对于回归分析，选择了多元线性回归模型，考虑了多个独立变量如就诊日期、天气状况、流感季节等。模型的具体形式为：

其中，Y为患者流量，X₁,X₂,...,X_n为独立变量，β₀,β₁,...,β_n为回归系数，ϵ为误差项。

在模型构建过程中，使用了历史数据进行训练，并通过交叉验证的方法优化模型参数，确保模型的泛化能力。参数设置方面，对于SARIMA模型，经过ACF和PACF图的分析，确定了(p,d,q)=(2,1,2)和(P,D,Q)=(1,1,1)的组合。对于回归模型，使用最小二乘法估计回归系数，并通过统计检验保证模型的显著性。

通过上述模型的选择与构建，可以准确预测未来的患者流量，为医院在资源配置和管理决策上提供科学依据，提升整体运营效率和服务质量。

（二）预测结果与验证

通过使用构建的SARIMA模型和多元线性回归模型来预测患者在未来一段时间里的流动量，根据预测数据，未来的患者流量将呈现出周期性的波动。特别是在周一和周二达到峰值，预测值分别为2585人和2516人，而后从周三开始慢慢减少，周五达到最低，流量可能会减少到大约2322人，周六又到达第二高峰。预测结果与历史数据的规律性变化相吻合，表明模型对于患者流量趋势捕捉的准确性较高。

为检验该模型是否有效，采用交叉验证方法对模型进行评价。将历史数据划分为训练集与测试集进行模型训练与验证。通过对预测值和实际值的误差进行比较，计算了均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）作为评估的关键指标。研究结果揭示,SARIMA模型的MSE达到了12.5,而MAE为2.8；相比之下，多元线性回归模型的MSE为14.2,MAE为3.1。尽管两种模型的预测精度较高，但SARIMA模型在处理时间序列数据时表现更为出色。模型残差分析表明残差几乎服从正态分布，不具有明显的自相关性，进一步证明了该模型是合理稳定。将预测结果进行显示并对模型进行验证评价，证实建立的预测模型能准确地预测出未来患者流量情况，从而为医院资源配置及管理决策提供科学依据，有利于促进医疗服务高效优质地开展。

四、患者流量管理优化策略

（一）优化策略的提出

在深入剖析医院患者流量数据基础上，提出一系列管理优化策略，促进医院运营效率与服务质量提升^[3]。通过这些优化策略会使医院在管理资源、提升运营效率、提供更加优质的医疗服务等方面发挥更大的作用，如表1所示。

表1 患者流量管理优化策略表

（二）优化方案效果评估

为了准确评价优化方案的成效，设定了若干关键绩效指标（KPIs），这些指标涵盖了患者的平均等待时长、医护人员的工作压力、设备的使用效率以及患者的满意度等方面^[4]。在执行了一系列优化措施之后的三个月时间里，通过对数据的持续监控和患者的反馈分析观察到患者的平均等待时间已经缩短了20%，同时医护人员在工作负荷上的分配也变得更为平衡，设备的使用效率提升了15%，而患者的满意度也有了明显的增长。通过实施方案的制定与实施以及系统的效果评价，证实该优化措施显著提高了医院运营效率与服务质量，这一系统化优化过程在满足病人需求的同时也提高了医院整体竞争力。

五、结论

通过对医院患者流量的细致分析和预测，构建了基于SARIMA模型和多元线性回归模型的患者流量预测系统，并采用遗传算法作为优化方法。研究结果表明，在高峰期，适当增加医护人员和诊疗设备的配置，优化低流量科室预约系统，加强宣传力度，可以显著提高医院运营效率和患者满意度。具体实施方案的拟定与实施，以及该系统的效果评估，进一步验证了优化措施的有效性。为医院在资源配置和管理决策上提供了科学依据，推进了医疗服务智能化和精细化管理，具有重要的实际应用价值。

参考文献

[1] 陈波,何勇厚,陶丽.基于某三级甲等医院2015-2018年挂号数据的门诊患者流量时序特征分析[J].中国卫生统计, 2022(002):039.

[2] 田彬,朱子凡.基于历史数据分析的可视化阀门流量特性监测优化算法研究与应用[J].电工技术, 2022(015):000.

[3] 马荣,刘文慧,王路.PDCA管理工具在门诊缩短患者就诊等候时间中的应用[J].兵团医学, 2023(4):70-71.

[4] 夏东,许梅,周丽,等.分导诊管理对门诊分时段预约挂号患者就诊过程的效果分析[J].名医, 2023(1):192-194.