CN106611298A - 一种基于排队论模型的医院人力资源量化配置方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于排队论模型的医院人力资源量化配置方法，排队论模型配置方法包括四个基本结构：输入过程、服务时间、服务窗口和排队规则，主要有如下步骤：步骤一统计工作量和问卷调查，统计指标为工作时间和就诊总量，问卷调查内容为医务人员可接受最大工作强度和患者可忍受最长等候时间；步骤二运用工时测定法测算基础参数包括：服务台数C、平均到达率入、平均服务率μ；步骤三建立排队论模型，采用排队论分析模型分析数据；步骤四输出结局指标包括：工作强度ρ、平均等待人数Lq、平均逗留人数Ls、平均等待时间Wq、平均停留时间Ws、空闲概率Po和等待概率P；比较各项数据指标，在满足工作强度ρ＜1且符合医务人员工作强度和患者等候时间的服务台数C为最优数据结果；优点：有效解决医务人员量化配置问题、为提高服务效果提供科学的参考。

Description

一种基于排队论模型的医院人力资源量化配置方法
技术领域
本发明涉及一种排队模型量化配置人力资源的数学理论和方法，具体是运用一种排队论分析模型动态模拟排队***中的结构与行为，科学地分析医务人员人力资源配置的合理性。
背景技术
目前全球各国面临着卫生人力资源相对短缺的问题，包括人员短缺、分配不均匀、结构失衡、配置比例不合理等，这与患者的就诊需求不符，患者就诊时不可避免的会出现排队现象，造成就诊等待时间过长、患者满意度下降、医务人员工作忙乱、易出差错引起医疗纠纷，直接影响医院的医疗服务质量和水平，因此如何合理科学的配置医疗资源、提高医疗服务质量是现代医院管理的重要问题。
排队论分析模型又称随机服务模型是研究排队***的一门数学理论和方法，主要是在对各种排队***概率规律性进行研究的基础上，解决排队***的最优设计和最优控制问题，它是利用数学方法定量地对一个客观复杂的排队***结构与行为进行动态的模拟，从而对排队***的概率规律进行科学准确地描述。常见的排队论模型有单服务窗M/M/1模型、多服务窗M/M/C模型、离散时间模型、马尔可夫链、非马尔可夫链M/G/1、G/M/N、G/G/1模型、特殊模型和优化模型等，排队论应用于医院人力资源配置中优选的是符合医院就诊流程的M/M/C模型，这种模型可以准确模拟出配置不同医务人员时的运行情况进而得出合理的人力资源配置方案。
目前排队论分析模型已经在很多领域取得了成就例如排队论模型应用于大型超市收费***、运用排队论研究银行排队***、排队论模型应用于电子分诊***中等，现阶段排队论分析模型在大型综合医院人力资源配置中的应用还未得到广泛关注和利用，医院是一个复杂的服务***，排队现象不可避免所以应用排队论模型可以有效地解决医疗服务***中人力资源和设备的配置问题，并提供最优化配置为医院管理提高可靠的决策依据。
发明内容
本发明的目的在于针对解决医疗服务***中人力资源配置不合理以及患者由于排队现象延误就诊的问题，提供了一种基于排队论模型的医院人力资源量化配置方法，实现最优化的人力资源配置方案，减少患者等待时间，提高服务质量。
本发明采取如下技术方案：一种排队论模型动态模拟人力资源配置运行情况，由四个基本结构组成：输入过程、服务时间、服务窗口和排队规则，主要包括以下操作步骤：步骤一统计工作量和问卷调查，统计指标为工作时间和就诊总量，问卷调查内容为医务人员工作强度和患者等候时间；步骤二运用工时测定法测算基础参数包括：服务台数C、平均到达率λ、平均服务率μ；步骤三建立排队论模型，采用排队论分析模型分析数据；步骤四输出结局指标：工作强度ρ、平均等待人数Lq、平均逗留人数Ls、平均等待时间Wq、平均停留时间Ws、空闲概率Po和等待概率P；结果统计，比较不同服务台数运行时的各项指标，在满足工作强度ρ＜1且符合医务人员工作强度和患者等候时间的服务台数C为最优数据结果。
该方法的运行步骤主要基于患者由患者源出发，到达医院就诊，按照排队规则排队等待就诊，医生按照就诊要求为患者就诊，患者就诊结束后离开诊室这一过程。
输入过程是患者来源及患者到达规律，患者之间相互到达的时间是独立关系，时间间隔分布随机，时间分布参数与时间无关，一定到达时间服从Poisson分布。
服务时间是患者接受服务的时间规律，通过概率分布描述，服务时间服从负指数分布。
服务窗口是提供服务的服务台数C，即医院可以提供的医疗服务人力资源，医疗服务***中的类型为多服务台。
排队规则是患者按照某种一定的次序接收服务，医疗服务***中的排队规则为先到先服务，且为等待制。
优选地，所述工作量的统计途径均来自医院HIS服务***，包括每天工作时间以及每天就诊的患者数量。
优选地，所述排队论模型为几种常用排队论模型中符合医院就诊流程的M/M/C模型，该模型的特征是患者到达服从Poisson流，服务时间呈负指数分布、C个并联服务台、患者无限、***容量无限，规定各服务台工作相互独立，且平均服务率相同。
优选地，所述排队论分析模型，包括三个模块：数据输入模块、数据分析模块和结果输出模块，其中结果输出模块包括评价和模拟两个部分，运行时输入相应的关键参数，通过数据分析模块进行相关数据分析，最后输出结局指标，比较不同服务台数运行时的各项结局指标，在评价与模拟中满足一定条件时可以得出不同人力资源配置情况下的最优数据结果。
优选地，工时测定法是工作量和消耗时间内在联系的方法包括工时、工时单位、工作单位值的测定。
具体地，所述工时是指接诊医师完成1次接诊全过程每一环节必须进行的程序和动作所耗费的时间；所述工时单位是指完成所有治疗工作所消耗的平均工时，通常用“分”表示；所述工时单位值是指每人每小时能够完成的工时单位量，以“工时单位/h”表示，工时单位值可认为是每小时内个人的有效工作时间，日常工作汇总最理想的工时单位值为45工时单位/h。
排队论分析模型运行指标包括平均到达率λ、平均服务率μ、工作强度ρ、平均等待人数Lq、平均逗留人数Ls、平均等待时间W q、平均停留时间Ws、空闲概率Po和等待概率P。具体地，所述平均到达率λ表示单位时间内来到服务***的平均患者数，λ＝到达患者总数/总工作时间；平均服务率μ表示单位时间能够被服务台完成的平均患者数，μ＝接诊患者总数/服务时间总和；工作强度ρ表示每名医务人员单位时间内的平均服务时间，即医务人员为患者提供医疗服务的时间/总的服务时间(ρ＝λ/μ)，是衡量医生服务效率的指标，当ρ≥1时表示医务人员完全不能承受工作任务，超负荷运转；平均等待人数Lq为排队***中等待的患者平均数；平均逗留人数Ls为患者在排队***中总数，包括正在就诊患者和候诊患者总数；平均等待时间Wq为一个患者在***中排队等待的平均时间；平均停留时间Ws为患者从到达排队***至就诊完毕离开医院的总停留时间；空闲概率Po为医务人员保持空闲的概率，越高说明工作效率越低；等待概率P为患者到达时不能立即得到服务而不得不等待的可能性。
统计结果的方法为SPSS17.0统计软件分析数据，采用均数、标准差等数据处理和Kruskai-wallis H检验，以P＜0.05表示有统计学差异。
本发明的有益效果是：(1)采用排队论模型量化分析按人力资源配置的合理性；(2)排队论分析模型可以科学有效地解决医疗服务***中的人力资源配备问题，提出最优化的配置方案，为医院管理提出提供可靠的依据；(3)根据优化配置方案实行弹性排班，动态调整；(4)通过***优化，找出患者与医务人员之间的平衡点，在减少患者排队等候时间的基础上合理控制医务工作者的服务强度，最大限度的满足患者和医务人员的需求，提供医院服务质量。
附图说明
下面结合附图对本发明进一步详细的说明。
图1是患者来院就诊的排队示意图，虚线部分为患者需要进入的排队***；
图2是排队论模型模拟人力资源配置的操作步骤示意图；
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步说明。
参阅说明书附图1所示，医院是一个复杂的服务***，患者进入医院时便进入医院排队***。患者由患者源出发到达医院，首先进入排队挂号***等待挂号，患者到达就诊处进入排队候诊***，按照排队规则排队等待就诊，医生按照就诊要求为患者就诊，当患者接收医生诊断后将进入排队检查***、排队拿药***、排队住院***，患者接收治疗后会进入排队收费***，最后患者治愈出院，离开医院排队***。
参阅说明书附图2所示，排队论模型模拟人力资源量化配置的操作步骤主要包括4大部分和10个衡量指标。
步骤一为统计工作量阶段，结合医院HIS服务***提供的数据统计得出医务人员总工作时间以及患者就诊总量作为基本数据参数，问卷调查所涉及的工作强度和候诊时间为医务人员可以接受的最大工作强度以及患者可以忍耐的最长等待时间。采用的是自行设计的具有一定信效度的调查问卷，采用***抽样的方法抽取配合调查的患者并分析调查结果得出医务人员可以接受的最大工作强度和患者能接受的最长等待时间。
步骤二为工时测量，根据步骤一所统计的患者就诊总量除以总工作时间可计算出平均到达率λ，表示单位时间内来到医院就诊的平均数。平均服务率μ由研究人员现场用秒表计时，测得每位患者接收一次服务所需要的时间，μ＝单位有效时间/每名患者服务需要的时间，表示单位时间医务人员能够服务的平均患者数，有效工作时间一般按照75％计算以一小时为单位时间。所获得的这两个指标将作为输入排队***软件的主要指标。
步骤三建立M/M/C的排队论模型，采用的排队论模型为符合医院就诊流程的M/M/C模型，利用排队论分析模型分析数据，将基础参数C、λ、μ输入分析模型中，通过数据分析模块运行不同服务台数时的各项指标，其中服务台数C分为模拟服务台数和实际设置的服务台数，用于对比不同服务台数之间各项指标存在的差异，λ和μ由上述步骤二获得，其具体相关运行指标的数据分析过程为：
服务工作强度：
服务台空闲概率：
平均等待人数：
平均逗留人数：Ls＝Lq+Cρ
平均等待时间：
患者平均停留时间：
患者到达后必须等待的概率：
步骤四输出结局指标，通过比较不同服务台数运行时的各项结局指标，可以获得不同人力资源配置情况下的最优数据结果。分别输入不同的服务台数C和平均服务率μ，平均服务率μ可以为固定值，分别得到实际设置服务台数C和模拟设置服务台数C之下的各项指标：工作强度ρ、平均等待人数Lq、平均逗留人数Ls、平均等待时间Wq、平均停留时间Ws、空闲概率Po、等待概率P，比较两者之间的差异，在服务强度ρ＜1且工作强度和最长等待时间满足医务人员及患者要求的情况下最合理的服务台数C即是所要得到的结果。
本发明的基于排队论模型的医院人力资源量化配置方法，对于医疗服务***中的人力资源配置合理性具有准确、科学、有效地评价，医院管理工作者可以以此为调整标准，在满足患者就诊需求的同时合理、动态调整医务人员弹性排班，达到不断提高医疗服务质量的目标。
以上实施例目的在于说明本发明，而非限制本发明的保护范围，所有由本发明简单变化而来的应用均落在本发明的保护范围内。

Claims (8)

1.一种基于排队论模型的医院人力资源量化配置方法，其特征在于：主要操作步骤包括以下四个部分，步骤一统计工作量和问卷调查，统计指标为工作时间和就诊总量，问卷调查内容为医务人员可接受最大工作强度和患者可以忍受最长等候时间；步骤二运用工时测定法测算基础参数包括：服务台数C、平均到达率λ、平均服务率μ；步骤三建立排队论模型，采用排队论分析模型分析数据；步骤四输出结局指标包括：工作强度ρ、平均等待人数Lq、平均逗留人数Ls、平均等待时间Wq、平均停留时间Ws、空闲概率Po和等待概率P；比较各项数据指标，在满足工作强度ρ＜1且符合医务人员工作强度和患者等候时间的服务台数C为最优数据结果。
2.根据权利要求1所述的基于排队论模型的医院人力资源量化配置方法，其特征在于：所述统计工作量的来源途径为研究医院的内部HIS医疗服务***，包括日工作时间、医务人员数量、就诊量、患者到达离开时间和患者就诊过程等。
3.根据权利要求1所述的基于排队论模型的医院人力资源量化配置方法，其特征在于：所述医务人员可接受最大工作强度以及患者可以忍受最长等待时间均来自于研究团队自行设计的调查问卷。
4.根据权利要求1所述的基于排队论模型的医院人力资源量化配置方法，其特征在于：所述工时测定法的基础参数服务台数C表示医院可以提供的医疗服务人力资源数量；平均到达率λ表示单位时间内来到服务***的平均患者数，λ＝到达患者总数/总工作时间；平均服务率μ表示单位时间能够被服务台完成的平均患者数，μ＝接诊患者总数/服务时间总和。
5.根据权利要求1所述的基于排队论模型的医院人力资源量化配置方法，其特征在于：所述工时测定法的基础参数包括患者平均到达率λ和平均服务率μ，该数据为研究人员采用现场秒表计时的方法获得，记录患者从进入医疗服务***开始到结束治疗离开服务***的所用时间。
6.根据权利要求1所述的基于排队论模型的医院人力资源量化配置方法，其特征在于：所述排队论模型优选的是几种常用排队论模型中符合医院就诊流程的M/M/C多服务窗排队模型，该模型的特征为患者到达服从Poisson流，医务人员服务时间呈负指数分布、C个并联医疗服务台、患者无限、排队***容量无限，规定各服务台工作相互独立，且平均服务率相同。
7.根据权利要求1所述的基于排队论模型的医院人力资源量化配置方法，其特征在于：所述排队论分析模型，包括三个模块：数据输入模块、数据分析模块和结果输出模块，运行时通过输入模块输入相应的参数包括：C、λ、μ，通过数据分析模块进行相关数据分析，最后输出结局指标包括：ρ、Lq、Ls、Wq、Ws、Po和P。
8.根据权利要求1所述的基于排队论模型的医院人力资源量化配置方法，其特征在于：所述的输出结局指标中工作强度ρ为每名医务人员单位时间内的平均服务时间，即医务人员为患者提供医疗服务的时间/总的服务时间(ρ＝λ/μ)；平均等待人数Lq为排队***中等待的患者平均数；平均逗留人数Ls为患者在排队***中总数，包括正在就诊患者和候诊患者总数；平均等待时间Wq为一个患者在***中排队等待的平均时间；平均停留时间Ws为患者从到达排队***至就诊完毕离开医院的总停留时间；空闲概率Po为医务人员保持空闲的概率；等待概率P为患者到达时不能立即得到服务而不得不等待的可能性。
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