安志萍：基于大数据的医院患者用户画像研究技术路线设计

引言

　　随着社会的发展以及人口增长、老龄化趋势的加剧，医疗资源愈发紧张，医院作为医疗资源与医疗服务的主要提供者，就更需要加强医院管理模式、优化服务流程，从而提高医疗服务的质量、效率和患者就医体验。在传统的医疗模式中，医院主要依靠医生的经验来诊断和治疗疾病，大数据的发展及技术应用，以及近年来医院信息化建设得到不断的重视与发展，产生和积累了大量医疗数据，如何通过这些数据来深入挖掘患者的健康状况、需求和行为，从而提供更加精准、个性化的医疗服务，改善患者体验，降低医疗成本，促进医疗健康产业的可持续发展，成为了医院和医疗行业面临的重要问题。因此医院患者用户画像(“患者画像”)具有重要作用和意义，而大数据技术的发展为患者画像的研究又提供了新的可能性。

　　基于大数据的患者画像研究是一项旨在深入理解患者行为、需求和偏好的研究。通过分析患者的医疗记录和病历，医院可以了解患者的健康需求和就医习惯，从而制定更加科学合理的医疗服务诊疗和健康保障方案。医院还可以通过数据分析，发现患者的需求和痛点，从而推出更加个性化的个人健康服务，提高医院的市场竞争力和盈利能力。

　　本文针对患者画像从研究技术路线设计方面提供一些思路和大家做交流讨论。

研究内容

　　患者画像的研究范围初期主要包括患者的基本信息、就诊记录、治疗方案、药物使用情况、医疗费用等信息，随着研究的深入与发展，可逐渐增加其他关注的内容。研究对象主要为在医院接受治疗的门诊患者、住院患者、手术患者等，若为慢病医院或社区医院，则需根据提供的医疗服务范围对研究对象做相应调整。

　　患者画像研究主要包括以下几方面：

　　1.患者基本信息分析。包括患者的基本身份信息、就诊历史、病史记录等，这些信息可以为医院提供患者的基本情况，帮助医院制定更加科学、合理的诊疗方案，提高医疗服务的质量和效率。

　　2.患者行为分析。包括患者的就诊时间、就诊频率、就诊科室等，这些信息可以为医院提供患者的行为习惯，帮助医院科学安排就诊工作的部署及合理有效调配医疗资源。

　　3.患者健康需求分析。包括患者的健康状况、健康需求、健康习惯等，这些信息可以为医院提供患者的健康需求，从而为患者提供更加精准、个性化的医疗服务。

　　4.患者满意度分析。包括患者的满意度评价、投诉反馈等，这些信息可以为医院提供患者对医疗服务的态度和评价，帮助医院改进服务质量，同时及时发现并解决相关问题，进行风险控制。

研究方法

　　第一步：数据采集。可以使用问卷调查的方式收集患者的个人信息、医疗记录和行为数据。问卷调查可在医院门诊和住院部进行, 具体可借助信息化手段设计调研系统、前端采用二维码扫码方式，或采用定向推送短信等方式。医院信息系统是患者画像的另一个重要数据来源。比如电子病历是医院对患者就诊过程的记录，包括患者的个人信息、就诊记录、检查结果、诊断结果、治疗方案等信息。通过分析电子病历，可以了解患者的病情、治疗方案、药物使用情况等信息，为患者提供更好的医疗服务。

　　第二步：数据处理。可采用随机抽样和分层抽样的方法，以确保样本的代表性和广泛性。再进行包括数据清洗、数据整合、数据转换等的数据处理，为下一步进行数据分析与建模提供高质量的数据集。数据清洗是将数据中错误、重复、不完整的数据进行处理，以保证数据的准确性和完整性；数据整合是将多个数据源整合到一个数据集中；数据转换是将数据从一种格式转换为另一种格式，比如从文本格式转换为数值型。

　　第三步：数据分析。使用数据挖掘和机器学习算法对收集到的数据进行分析，以构建患者的用户画像。这些算法包括聚类分析、关联规则挖掘、分类模型等。通过对数据的深入分析，从中可发现一些相关联的现象，如不同年龄段的患者对医疗服务的偏好不同，不同病种的患者对医疗服务的需求不同等，也可分析不同药物的使用情况与患者病情的关联性等。或者是对数据进行预测，如预测患者是否会再次就诊、预测患者的病情发展等。

　　第四步：模型验证。采用定量和定性相结合的研究方法，对患者的用户画像进行进一步的验证和解释。如可通过对患者进行深度访谈和观察，了解他们对医疗服务的真实需求和反馈，对用户画像进行修正和完善。

　　第五步：模型评估。为评估本研究最终的应用价值和实用性，还可比较不同医院的服务质量和患者满意度。最终这些研究成果能促进医院提供更好的服务质量和提升患者体验，同时也能为医疗健康产业的发展提供有益的参考和启示。

　　第六步：数据可视化。患者画像研究的目标是帮助医院更好地了解患者的健康状况和需求，从而提高医疗服务的质量和效率。数据可视化是实现这一目标的重要手段，通过将数据以图形、图像等形式呈现的方法，使数据更加直观、易于理解，可以帮助研究人员更好地理解和利用数据，帮助医疗决策者更好地理解患者的就诊情况、用药情况、病情变化等信息，进而做医疗资源调配、服务方式改进等。

特征分析

　　(一)人口统计学特征

　　通过对患者的人口统计学特征进行分析，可以深入了解患者的真实需求，从而为医院提供更加个性化的医疗服务和健康管理方案，这对于提高医院的服务质量和患者满意度具有重要意义。

　　首先，从人口统计学特征的角度来看，患者的人口统计学特征包括年龄、性别、职业等。其中，年龄是一个重要的特征，它直接反映了患者的生理和心理状态，同时也影响了患者的疾病发生和发展。一般来说，年轻患者往往更加注重疾病治疗，而老年患者则更加注重疾病预防和保健。

　　其次，性别也是影响患者行为和需求的一个重要因素。男性患者往往更加注重疾病的快速治疗和康复，而女性患者则往往更加注重疾病的预防和保健。

　　最后，职业也是一个重要的特征。不同的职业往往会导致患者面临不同的健康问题和风险。

　　(二) 医疗行为特征

　　基于大数据的患者画像研究，可以对患者的医疗行为特征进行分析。这些特征包括就诊频率、就诊科室、诊断结果、治疗方案等。通过分析这些特征，可以更好地了解患者的健康状况和需求，并提供更加个性化的医疗服务。

　　就诊频率是衡量患者健康状况的重要指标。一般来说，患者的就诊频率越高，说明其健康状况越差。就诊频率高的人群可能需要更多的医疗资源和医疗服务。

　　就诊科室也是衡量患者健康状况的重要指标。不同科室的就诊情况可能反映出患者不同的健康问题。

　　诊断结果和治疗方案也是衡量患者健康状况的重要指标。不同的诊断结果和治疗方案可能反映出患者不同的健康问题。例如，患有糖尿病的患者，可能需要接受药物治疗和饮食控制；而患有肿瘤的患者，可能需要接受手术和放化疗等治疗。

　　(三) 疾病和治疗特征

　　患者的疾病和治疗特征是医院服务的重要参考指标。通过分析患者的诊断和治疗方案，可以更好地了解患者的健康状况和治疗需求。例如，如果患者被诊断为糖尿病，那么医院需要提供相关的药物治疗、饮食建议和健康教育等，以确保患者能够有效地控制血糖水平。

　　通过分析患者的疾病和治疗特征，也可以帮助医院更好地了解患者的治疗效果和满意度。例如，如果患者接受了某种治疗，但治疗效果不佳，那么医院需要及时调整治疗方案，以提高患者的治疗效果和满意度。

　　(四)就医偏好和习惯

　　对患者的就医偏好和习惯进行分析可以帮助医院了解患者的就诊时间、就诊方式和需求等，从而提供更好的医疗服务，进而提高患者就医体验。

　　首先，患者的就医时间偏好和习惯是一个重要的因素。一般来说，患者会在早上或下午就诊，而且大多数患者会选择在工作日时间就诊。医院可以根据这些信息来安排门诊时间，避免患者在高峰期等待时间过长。此外，医院还可以通过数据分析来了解患者的就诊频率和持续时间，从而更好地了解患者的健康状况，提供更加个性化的医疗服务。

　　其次，患者的就诊方式偏好也是一个重要的因素。大多数患者会选择到医院就诊，随着互联网医疗业务的发展，也有一些患者会选择在线就诊或购买在线医疗服务。医院可以通过数据分析来了解患者的就诊方式偏好，并相应地提供更加灵活的服务。例如，医院可以提供在线预约、在线咨询、线上复诊及药品配送等互联网线上服务，以满足患者的不同需求。

　　最后，医院还需要了解患者的就医历史和病情记录，以便更好地了解患者的健康状况和需求，并根据这些信息来提供更加个性化的医疗服务。

研究限制

　　患者画像研究为未来的医疗大数据研究提供了重要的参考和借鉴，为医疗行业的发展提供了新的思路和方向。然而，本研究也会存在一些局限，需要在实际研究中加以考虑。

　　1.数据来源的限制。实际工作中研究的数据主要来源于医院内部自有的数据库，包括电子病历、收费系统、药物使用记录等。这些数据因为使用或系统自身情况，数据质量会存在不完整、不准确、不及时等问题，可能会影响研究的准确性和可靠性。若研究范围在一家医院范围内，也缺乏全局代表性。

　　2.研究对象的限制。研究的对象定位为在医院接受治疗的各类患者，但并不是所有患者都愿意提供自己的个人信息和医疗记录，这可能会影响研究的样本量和数据的完整性。

　　3.研究方法的限制。研究采用大数据分析技术，如数据挖掘、机器学习等，但这些技术本身也会存在一定的局限性，模型的选择也会导致研究结果存在一定的误差和偏差。

研究挑战

　　基于大数据的患者画像研究是一个具有广泛应用前景的研究领域，涉及到多个学科，如医学、数据科学、统计学等。随着大数据技术的不断发展和应用，未来基于大数据的患者画像研究将面临以下几个方面的挑战和研究方向：

　　1.数据挖掘技术的挑战

　　在基于大数据的患者画像研究中，数据挖掘技术是核心支撑，但是随着数据量的不断增加和复杂度的提高，数据挖掘技术面临着一系列挑战。例如，如何有效地处理大规模、异构、多源、多维度的医疗数据；如何挖掘出有用的医疗知识和规律，提高数据挖掘的准确性和效率：如何应对数据隐私和安全等问题等。因此，未来需要深入研究数据挖掘技术的应用和发展，提高数据挖掘技术的智能化和自动化水平。

　　2.技术进步的挑战

　　随着医疗技术的不断进步和应用，患者画像研究也需要不断跟进和更新。例如，随着医疗影像技术的不断发展，如何将医疗影像数据纳入患者画像研究中，提高其准确性和完整性；随着人工智能技术的不断进步，如何将新技术继续应用于患者画像研究中，从而不断提高该研究的精准度，缩小研究内容与真实性的差距。

　　3.医疗伦理的挑战

　　患者画像研究涉及到大量的个人隐私数据，如何保护患者隐私和确保数据安全是一个重要的问题。此外，患者画像研究还需要遵循医疗伦理原则，避免对患者造成不必要的伤害。因此，未来需要深入研究医疗伦理原则和隐私保护技术，有效建立患者信息安全保障体系、制定有效措施，从而提高患者画像研究的合法性和安全性。

　　作者简介

　　安志萍，高级工程师，在职博士学历。CHIMA委员，中国研究型医院学会医疗信息化分会理事，中国医疗保健国际交流促进会医学工程与信息学分会委员。长期从事医院信息化建设工作，作者观点纯属与同行做技术交流，欢迎批评指正。

　　CHIMA 2024大会邀请

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