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患者健康与服务画像在智能化预住院体系中的应用研究
发布人：yaot 发布时间：2025/10/10 19:26:09 浏览次数：807次
——李鹏 陈军伟 丁盼 朱业鑫2
【摘要】通过大数据技术整合患者就医过程中的多源数据，绘制涵盖生理指标、疾病史等的健康画像，以及包含服务偏好、特殊需求等的服务画像，并将之引入预住院流程，实现了医生工作站与患者健康画像、住院准备中心与患者服务画像的融合应用。通过实践应用，为患者提供了差异化的预住院服务，提高了服务质量及效率，改善了患者就医体验。
【关键词】 智能化；预住院系统；健康画像；服务画像；住院服务
中图分类号：R197.323文献标识码：B
Research on the Application of Patient Health and Service Profiles in an Intelligent Pre-Hospitalization System/LI Peng, CHEN Junwei, DING Pan, et al.//Chinese Health Quality Management，2025,32(9):77-80
Abstract By integrating multi-source data from patients' medical processes through big data technology, health profiles encompassing physiological indicators, disease history, etc., and service profiles including service preferences, special needs, etc., were constructed. These profiles were then introduced into the pre-hospitalization process, achieving integrated applications between the doctor workstation and patients' health profiles, as well as between the hospitalization preparation center and patients' service profiles. Through practical application, differentiated pre-hospitalization services were provided to patients, enhancing service quality and efficiency while improving patients' healthcare experience.
Key words Intelligence; Pre-Hospitalization System; Health Profile; Service Profile; Hospitalization Services
Firstauthor's address The Affiliated Hospital of Qingdao University,Qingdao,Shandong,266000,China
智慧医疗、智慧服务、智慧管理三位一体的智慧医院建设是医院实现智慧化转型和高质量发展的重要手段［1］。医院在使用先进信息技术提高诊疗效率的过程中，如何实现服务质量与患者就医体验的双提升［2］,是众多医院面临的主要问题。青岛市某医院现行的预住院就诊系统便存在此类问题。在预住院评估环节，医生需按就诊维度逐一查询，因此无法快速直观地了解患者的主要病情特征；另外，不同患者的健康状况与疾病进展速度差异较大，由于缺乏对患者个性化因素的综合考量，评估结果难以准确反映患者就医需求。数据统计显示,2023年该院前期因不符合预住院条件而取消住院的人次占19%，这在一定程度上影响了患者就医体验。
患者画像作为一种整合患者多维度健康数据的工具，正在医疗领域兴起［3］。通过使用人工智能技术对患者相关数据进行采集、分析、预测及标签化处理，能够全面、真实、动态地反映患者的健康特征［4］。有研究显示，患者画像已在个人健康管理、精准医疗、慢性病筛查监测及区域分级诊疗等领域得到广泛应用，但在患者预住院评估和精准入院服务方面的应用相对较少［5-6］。本研究将患者画像引入医院预住院流程，通过大数据技术绘制患者健康与服务画像，并使之与现行预住院体系深度融合，构建了智能化预住院系统，旨在为患者提供更精准的医疗服务。
1患者画像在智能化预住院系统中的功能设计
1.1技术路线
患者健康与服务画像的生成依赖于大量数据，主要分为内部数据和外部数据。内部数据是指患者在医院就诊流程中产生的业务数据，涵盖病史、症状、检查检验结果、病历记录等，这些数据反映患者的疾病诊疗情况。外部数据则是患者除就诊外其他业务环节产生的相关数据，如轮椅租借、停车信息、满意度评价、移动医疗应用记录等，从侧面补充患者在医院的活动及体验信息。
在技术实现过程中，首先运用数据库同步、数据抽取转换加载（extract transform load，ETL）技术等，周期性地将数据采集至大数据平台，并采用基于 hadoop架构的分布式数据库进行存储，实现分散数据的集成。其次，使用自然语言处理技术、大数据处理和挖掘技术、机器学习技术等，对数据进行清洗，根据关联性建立起不同数据之间的联系后，开展后结构化处理和标准化处理，使数据格式统一、便于分析。最后，通过特征模型训练，建立以患者为中心的画像模型，实现患者数据的高效利用。基于患者画像的智能化预住院系统流程图见图1。
1.2患者健康画像
通过对患者就医数据进行全面采集，并运用数据挖掘和机器学习算法提取关键特征，如从病史中提取疾病发生发展信息，从检查检验结果中提取异常指标等，依据这些特征，系统自动生成患者健康画像。同时，为全面呈现患者健康状况，系统构建了多维度标签体系，该体系涵盖了患者人口统计学特征、医疗行为特征、疾病和治疗特征、门诊及住院记录、检查检验报告等信息［7］，如图2所示。
1.3患者服务画像
患者服务画像根据预住院流程梳理了患者数据，通过对患者相关信息进行分析，提取具有代表性的标签特征。标签分类包括：（1）患者人群分类，依据年龄、基础疾病等信息将患者划分为高风险人群、次重点人群、一般人群；（2）辅助就医情况，如患者在院轮椅借用情况等；（3）医疗信用，通过患者住院次数占总预约次数比例计算出其预住院守信率；（4）服务满意度，取自患者的预住院服务满意度调查数据；（5）交通工具，根据患者就诊停车关联的车辆信息判断是机动车还是其他；（6）居住地，按照患者居住地址分为本埠/外埠；（7）掌上医疗使用熟练度，依据患者使用微信、支付宝等应用程序进行预约挂号、缴费、咨询等的情况，分为“高”“中”“低”“不使用”四种。这些标签为住院准备中心工作人员精准定位患者身份、提供差异化预住院服务提供了依据，患者服务画像标签见表1。
2功能应用
2.1患者健康画像功能应用
患者健康画像与医生工作站深度融合，通过在门诊医生工作站中 表1患者服务画像标签
三标签分类 标签名称 数据来源患者人群 高风险人群/次重点人群/一般人群 年龄、基础疾病等信息辅助就医 租借轮椅 患者在院轮椅借用情况医疗信用 预住院守信率 患者住院次数占总预约次数比例满意度 预住院服务满意度 患者的预住院服务满意度调查数据交通工具 机动车/其他 患者就诊停车关联的车辆信息居住地 本埠/外埠 患者居住地址字典掌上医疗熟练度 移动应用操作熟练度高/中/低/不使用 患者使用微信、支付宝等应用程序进行预约挂号、缴费、咨询等操作增加调用患者健康画像的接口，以可视化界面呈现患者健康画像(图3）。除基本的个人及诊疗相关特征外，患者健康画像还重点展示了关键健康指标，如疾病诊断、“四高症”（高血压、高血糖、高血脂、高尿酸血症）情况、检查结果、异常检验指标等。医生在为患者进行预住院评估时，可直接查看患者健康画像，以快速了解患者病情，节省在医疗信息系统内搜集患者健康档案时间，同时能够全面评估患者病情，作出更准确的预住院评估决策。2.2患者服务画像功能应用
住院准备中心是为患者提供住院服务的一站式机构，按照“急诊第一、危重优先、轻症按序”的原则［8］合理安排预住院患者顺利入院。患者服务画像应用于住院准备中心，以标签形式呈现于中心工作站界面，分类清晰，涵盖患者人群、辅助就医、医疗信用等多个类别。通过这些标签，系统可以自动提醒工作人员采用差异化的服务措施，工作人员也能够快速识别不同患者的需求，并提供多维度的服务措施与信息化工具［9］。例如：针对高风险人群，系统将自动提醒工作人员主动询问，并提供陪同就诊服务；对于轮椅借用人群，系统将自动提醒工作人员应向其推送轮椅借用小程序，方便患者预约轮椅。智能化预住院服务措施与信息化工具见表2。
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