基于HIS及多屬性決策的護(hù)理質(zhì)量評分方法研究

劉燃

(廣東省深圳市龍華區(qū)人民醫(yī)院，廣東 深圳 518100)

1 引言

隨著智慧化醫(yī)療信息管理系統(tǒng)的發(fā)展，需要構(gòu)建優(yōu)化的護(hù)理質(zhì)量評分系統(tǒng)，相關(guān)的護(hù)理質(zhì)量評分系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法研究在護(hù)理質(zhì)量的量化分析和可靠性建設(shè)等方面具有重要意義[1]。

國內(nèi)外對護(hù)理質(zhì)量量化分析和建設(shè)方面進(jìn)行了研究，Meilian X等人提出質(zhì)量是醫(yī)療機(jī)構(gòu)的基礎(chǔ)[2]。護(hù)理質(zhì)量管理作為醫(yī)院管理的重要環(huán)節(jié)，已成為護(hù)理管理者關(guān)注的問題之一。因此，將一種滿足人們服務(wù)需求的新型質(zhì)量功能展開(Quality Function Deployment，QFD)模式引入護(hù)理質(zhì)量管理并不斷探索。Shanoja N等人全面的數(shù)據(jù)質(zhì)量評估對于擴(kuò)大護(hù)理數(shù)據(jù)庫是必要的，該數(shù)據(jù)庫旨在評估實(shí)施安大略省注冊護(hù)士協(xié)會(Registered Nurses'Association of Ontario，RNAO)制定的最佳實(shí)踐指南(BPG)的影響[3]。這個案例介紹了一個數(shù)據(jù)質(zhì)量評估方法，它采用標(biāo)準(zhǔn)化的護(hù)理質(zhì)量指標(biāo)報(bào)告和評估數(shù)據(jù)庫，通過制定數(shù)據(jù)質(zhì)量框架和使用數(shù)據(jù)質(zhì)量指數(shù)來評估框架的主要方面。數(shù)據(jù)質(zhì)量指數(shù)是評估數(shù)據(jù)庫質(zhì)量的單一關(guān)鍵性能指標(biāo)。國內(nèi)對護(hù)理質(zhì)量評分大多通過績效的方式，胡靖琛等人利用疾病診斷分類(Diagnosis Related Groups，DRGs)及相關(guān)指標(biāo)對某醫(yī)院各病區(qū)的護(hù)理服務(wù)績效，該方法在護(hù)理績效評價上的應(yīng)用不僅可以為護(hù)理資源分配提供數(shù)據(jù)支持，也可進(jìn)一步為護(hù)理質(zhì)量評價和監(jiān)管提供參考[4]。姜艷等人在循證護(hù)理實(shí)踐方法的指導(dǎo)下，構(gòu)建重癥加強(qiáng)護(hù)理病房(Intensive Care Unit，ICU)患者護(hù)理質(zhì)量評價指標(biāo)體系，對ICU患者評價護(hù)理質(zhì)量具有指導(dǎo)意義[5]。上述方法雖然大多都實(shí)現(xiàn)了護(hù)理質(zhì)量評分決策，但傳統(tǒng)方法進(jìn)行護(hù)理質(zhì)量評分系統(tǒng)設(shè)計(jì)的模糊度較大，特征辨識度水平不好[6]。針對上述問題，本文提出基于HIS及多屬性決策的護(hù)理質(zhì)量評分系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法。首先構(gòu)建護(hù)理質(zhì)量評分的多屬性決策約束參數(shù)模型，結(jié)合多維參數(shù)識別的方法實(shí)現(xiàn)對護(hù)理質(zhì)量評分多屬性決策和量化特征分析，然后建立護(hù)理質(zhì)量評分多屬性模糊參數(shù)解析控制模型，通過HIS 主成分融合調(diào)度方法，實(shí)現(xiàn)對護(hù)理質(zhì)量評分多屬性決策的過程尋優(yōu)控制，實(shí)現(xiàn)護(hù)理質(zhì)量評分多屬性決策和系統(tǒng)優(yōu)化控制設(shè)計(jì)。最后進(jìn)行仿真測試分析，展示了本文方法在提高多屬性決策下護(hù)理質(zhì)量評分和評估能力方面的優(yōu)越性能。

2 護(hù)理質(zhì)量評分多屬性決策參數(shù)分析和統(tǒng)計(jì)建模

2.1 護(hù)理質(zhì)量評分多屬性決策參數(shù)分析

為了實(shí)現(xiàn)基于HIS及多屬性決策的護(hù)理質(zhì)量評分系統(tǒng)設(shè)計(jì)，采用輔助信息和用戶評論的統(tǒng)計(jì)分析方法，建立護(hù)理質(zhì)量評分多屬性決策的模糊約束參數(shù)模型，采用多維參數(shù)量化分析技術(shù)，得到護(hù)理質(zhì)量評分多屬性融合參數(shù)跟蹤學(xué)習(xí)模型。采用描述性統(tǒng)計(jì)分析方法[7]，構(gòu)建護(hù)理質(zhì)量評分多屬性決策的特征采樣模型，設(shè)護(hù)理質(zhì)量評分多屬性決策的模糊評價信息為λ，采用線性規(guī)劃和多維參數(shù)融合，求解護(hù)理質(zhì)量評分多屬性決策信息序列的測度特征，在t+1 時刻得到護(hù)理質(zhì)量評分多屬性決策的預(yù)測狀態(tài)參數(shù)D't+1和L't+1預(yù)測值二者的關(guān)系滿足：

上式中，Ω表示護(hù)理質(zhì)量評分多屬性決策的Basset函數(shù)，n表示護(hù)理質(zhì)量評分多屬性決策信息序列的測度特征，b表示多維參數(shù)融合系數(shù)。根據(jù)上述設(shè)計(jì)，采用注意力機(jī)制和輔助信息結(jié)合的方法，得到了護(hù)理質(zhì)量評分多屬性決策模糊統(tǒng)計(jì)分析模型，結(jié)合關(guān)聯(lián)規(guī)則信息分析，實(shí)現(xiàn)對護(hù)理質(zhì)量評分多屬性統(tǒng)計(jì)信息模型構(gòu)造[8]，得到設(shè)計(jì)的護(hù)理質(zhì)量評分多屬性決策模型總體設(shè)計(jì)構(gòu)架如圖1所示。

圖1 護(hù)理質(zhì)量評分多屬性決策總體模型構(gòu)架

對護(hù)理質(zhì)量評分多屬性決策數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)增強(qiáng)處理，提取護(hù)理質(zhì)量評分多屬性決策的梯度信息參數(shù)，在模糊置信區(qū)間內(nèi)，通過護(hù)理質(zhì)量評分多屬性的，得到護(hù)理質(zhì)量評分多屬性決策的統(tǒng)計(jì)特征量為：

其中，f(n)表示分段樣本檢驗(yàn)特征，x(t)表示t時刻護(hù)理質(zhì)量評分多屬性決策樣本函數(shù)，構(gòu)建護(hù)理質(zhì)量評分的多屬性決策約束參數(shù)模型，結(jié)合多維參數(shù)識別的方法實(shí)現(xiàn)對護(hù)理質(zhì)量評分多屬性參數(shù)融合處理。

2.2 護(hù)理質(zhì)量評分的統(tǒng)計(jì)學(xué)分析模型

建立護(hù)理質(zhì)量評分多屬性模糊參數(shù)解析控制模型，結(jié)合統(tǒng)計(jì)學(xué)建模方法進(jìn)行系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析，結(jié)合統(tǒng)計(jì)特征分析，得到護(hù)理質(zhì)量評分多屬性決策的互信息熵滿足：

通過變分推斷來對實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡控制，構(gòu)建護(hù)理質(zhì)量評分多屬性決策統(tǒng)計(jì)信息模型，由此構(gòu)建護(hù)理質(zhì)量評分多屬性決策的頻繁項(xiàng)及關(guān)聯(lián)規(guī)則分布：

其中，c表示負(fù)載均衡，e表示護(hù)理質(zhì)量評分多屬性決策指數(shù)，在有限狀態(tài)空間中，提取護(hù)理質(zhì)量評分多屬性的聯(lián)合統(tǒng)計(jì)分析特征量，描述為：

其中，N表示關(guān)聯(lián)統(tǒng)計(jì)特征值，根據(jù)提取的護(hù)理質(zhì)量評分多屬性決策運(yùn)行參數(shù)信息實(shí)現(xiàn)關(guān)聯(lián)融合，基于無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，分析護(hù)理質(zhì)量評分多屬性測評互相關(guān)信息融合的規(guī)則性特征量，采用Bellare-Rogaway 模型進(jìn)行護(hù)理質(zhì)量評分多屬性決策統(tǒng)計(jì)的高維輔助信息融合，得到深度學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)護(hù)理質(zhì)量評分控制函數(shù)為C。采用協(xié)同輔助變分自動控制技術(shù)，得到評分的測度為m；引入教學(xué)質(zhì)量評估的觀測集p(·)，對護(hù)理質(zhì)量評分多屬性決策模型進(jìn)行綜合分析，得到統(tǒng)計(jì)分析模型為：

基于上述構(gòu)建的統(tǒng)計(jì)分析模型，采用協(xié)同變分自動編碼控制方法，實(shí)現(xiàn)護(hù)理質(zhì)量評分多屬性調(diào)度和特征提取。

3 護(hù)理質(zhì)量評分系統(tǒng)優(yōu)化方法

3.1 多源模糊信息融合

在上述構(gòu)建的護(hù)理質(zhì)量評分的統(tǒng)計(jì)學(xué)分析模型的基礎(chǔ)上，建立護(hù)理質(zhì)量評分多屬性模糊參數(shù)解析控制模型，結(jié)合統(tǒng)計(jì)學(xué)建模方法進(jìn)行系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析，通過多源模糊信息融合和多參量估計(jì)方法，基于變分貝葉斯推斷的方法，得到權(quán)衡博弈控制模型為：

其中，u表示信息融合度，使用單個樣本融合分析的方法，得到護(hù)理質(zhì)量評分輸出為qi(t)(i=1，2，3)，護(hù)理質(zhì)量評分的輸出可靠性特征檢測輸出表達(dá)式如下：

基于權(quán)衡和學(xué)習(xí)的方法，結(jié)合互相關(guān)信息融合方法，得到護(hù)理質(zhì)量評分的模糊預(yù)測模型，得到護(hù)理質(zhì)量評分輸出值：

其中，α表示模糊預(yù)測值，基于隱含變量特征分析方法，得到護(hù)理質(zhì)量評分多屬性決策的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)特征量為β，采用特卡羅梯度估計(jì)的方法，通過隨機(jī)梯度上升的方法，構(gòu)建護(hù)理質(zhì)量評分多屬性決策的關(guān)聯(lián)信息挖掘評判，建立護(hù)理質(zhì)量評分的融合模型：

基于上述構(gòu)建的護(hù)理質(zhì)量評分融合模型，實(shí)現(xiàn)多源模糊信息融合，提高護(hù)理質(zhì)量評分穩(wěn)定性。

3.2 護(hù)理質(zhì)量評分多屬性決策優(yōu)化

建立護(hù)理質(zhì)量評分多屬性決策的屬性歸并集和語義本體特征分布集，通過HIS主成分融合調(diào)度方法，構(gòu)建護(hù)理質(zhì)量評分多屬性決策模型，由5個狀態(tài)組成，即，其中X為護(hù)理質(zhì)量評分多屬性決策模型中的模糊狀態(tài)，X={xi，i=1，2，3，…，N}。O為護(hù)理質(zhì)量評分多屬性決策模型觀測狀態(tài)，O={oj，j=1，2，3，…，M}其定義式如下：

根據(jù)護(hù)理質(zhì)量評分多屬性決策信息，對輔助信息進(jìn)行協(xié)同輔助控制，得到護(hù)理質(zhì)量評分多屬性綜合評估的動態(tài)模糊調(diào)度模型表示如下：

其中，A表示協(xié)同輔助控制值，Ψ表示動態(tài)變化值，在護(hù)理質(zhì)量評分多屬性決策過程中，在置信區(qū)間內(nèi)，以護(hù)理質(zhì)量評分多屬性的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)作為輸入進(jìn)行多源參數(shù)融合分析，得到護(hù)理質(zhì)量評分多屬性綜合性決策的統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果為：

采用最大值訓(xùn)練樣本法，結(jié)合相關(guān)性檢驗(yàn)分析法，對護(hù)理質(zhì)量評分多屬性決策序列進(jìn)行特征分解，得到護(hù)理質(zhì)量評分多屬性決策的特征分解結(jié)果為：

對護(hù)理質(zhì)量評分多屬性決策結(jié)果進(jìn)行分組檢測，建立護(hù)理質(zhì)量評分多屬性決策的關(guān)聯(lián)分析模型，根據(jù)護(hù)理質(zhì)量評分多屬性決策信息，得到自相關(guān)融合函數(shù)滿足：

上式中，H(w)為護(hù)理質(zhì)量評分多屬性決策的迭代函數(shù)；ω為統(tǒng)計(jì)特征分量。根據(jù)上述分析，通過HIS 主成分融合調(diào)度方法，實(shí)現(xiàn)對護(hù)理質(zhì)量評分多屬性決策的過程尋優(yōu)控制，實(shí)現(xiàn)護(hù)理質(zhì)量評分多屬性決策和系統(tǒng)優(yōu)化控制設(shè)計(jì)。

4 仿真測試分析

為了驗(yàn)證本文方法在實(shí)現(xiàn)護(hù)理質(zhì)量評分多屬性決策和評分優(yōu)化中的應(yīng)用性能，采用Matlab進(jìn)行仿真測試分析，護(hù)理質(zhì)量評分的標(biāo)簽類別數(shù)設(shè)定為12900，護(hù)理質(zhì)量評分的統(tǒng)計(jì)樣本數(shù)為20000，迭代步數(shù)為150，稀疏度為0.37，根據(jù)上述參數(shù)設(shè)定，進(jìn)行護(hù)理質(zhì)量評分多屬性決策，得到描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果見表1。

表1 護(hù)理質(zhì)量評分多屬性決策的描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果

根據(jù)圖2的護(hù)理質(zhì)量評分多屬性決策的描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果，實(shí)現(xiàn)對護(hù)理質(zhì)量評分多屬性決策，得到護(hù)理質(zhì)量評分的信息融合結(jié)果如圖2所示。

分析圖2得知，本文方法能有效實(shí)現(xiàn)對護(hù)理質(zhì)量評分的信息融合，提高評分質(zhì)量水平，測試基于DRGs的湖北省某醫(yī)院護(hù)理績效評價研究[4]和ICU 患者護(hù)理質(zhì)量評價指標(biāo)體系[5]與本文方法分別進(jìn)行護(hù)理質(zhì)量評分的可靠性測試，得到對比結(jié)果如圖3所示。

圖2 護(hù)理質(zhì)量評分的信息融合結(jié)果

圖3 護(hù)理質(zhì)量評分的可靠性對比

分析圖3得知，本文方法進(jìn)行護(hù)理質(zhì)量評分的可靠性較高，評分誤差較小。

5 結(jié)束語

構(gòu)建優(yōu)化的護(hù)理質(zhì)量評分系統(tǒng)，結(jié)合護(hù)理參數(shù)的優(yōu)化辨識和融合分析，采用大數(shù)據(jù)信息管理和特征辨識技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對護(hù)理質(zhì)量評分系統(tǒng)的優(yōu)化設(shè)計(jì)和自適應(yīng)控制，本文提出基于HIS 及多屬性決策的護(hù)理質(zhì)量評分方法研究。建立護(hù)理質(zhì)量評分多屬性決策的模糊約束參數(shù)模型，結(jié)合多維參數(shù)識別的方法實(shí)現(xiàn)對護(hù)理質(zhì)量評分多屬性參數(shù)融合處理。采用協(xié)同變分自動編碼控制方法，實(shí)現(xiàn)護(hù)理質(zhì)量評分多屬性調(diào)度和特征提取。構(gòu)建護(hù)理質(zhì)量評分多屬性決策的關(guān)聯(lián)信息挖掘評判，建立護(hù)理質(zhì)量評分的融合模型，提高護(hù)理質(zhì)量評分穩(wěn)定性。研究得知，本文方法進(jìn)行護(hù)理質(zhì)量評分的誤差較小，可靠性較好。