安志萍：基于SARIMA模型的医院时序预测研究

一 研究背景与意义

在医疗行业的快速发展过程中，数据的作用和重要性日益突出。医疗数据包含着关于患者的大量信息，如病历记录、实验室检查结果、医学影像资料等，而这些数据的有效分析和利用是提升医疗服务质量和效率的关键。在这种背景下，医院时序预测的研究成为了一个重要方向。

在医疗领域，时序数据是指按时间顺序排列的一系列数据点，这些数据点可以是每天的病例数量、住院率、手术量、药物使用量等。时序预测是一种基于时序数据来预测未来事件的方法，它的基本思想是根据现象过去的行为来预测其未来的状态。时序预测的目的是为了预测未来的医疗事件或患者的健康状况，以便于医疗机构合理分配资源、优化医疗服务、改善患者护理和治疗，同时减少资源浪费。

例如，通过预测未来一段时间内的患者入院量，医院可以更合理地规划病床分配和医护人员的排班，以避免资源的浪费或不足。这不仅可以提高医院处理患者的能力，还能改善患者的住院体验，同时也能控制运营成本。

再如，手术室和床位的时序预测可以让医院管理者提前规划手术室的使用和调配，这样可以有效规避手术室资源紧张的问题，同时也能减少因手术室等待而带来的潜在的服务质量降低和患者满意度下降的风险。

此外，药物与耗材的需求预测也是医院时序预测的一个重要方面。通过分析历史数据，医院可以预测未来的药物与耗材需求，从而更精准地进行库存管理，避免药品和物资的过期浪费，同时也确保了临床治疗和患者护理的需要。

综上所述，医院时序预测研究具有重要的理论和实践意义。在进行医院时序预测的研究时，选择合适的研究方法是至关重要的。经过分析，我们发现医院的就诊业务呈现出明显的季节性特征，因此，本研究首先概述其研究方法和关键环节，并采用SARIMA模型来捕捉时间序列数据的内在规律，据此构建时间序列预测模型，旨在实现从理论和实践两方面对医院时序预测进行研究，不仅是对理论上的研究，更重要的是将这些理论应用到未来实践中，从而为医疗机构提供实用、有效的预测方法和建议，也可为相关领域的研究和应用提供参考。

在实际工作中，本作者已采用实际就诊数据进行建模，并绘制出未来时间范围内趋势图，以为预算等提供支撑。考虑到医院业务数据的敏感性，本研究选择使用具有相似季节性特征的航空乘客数据来演示单变量时间预测模型的构建过程。数据集来源于公开数据集Kaggle，时间范围从1949年1月至1960年12月。技术工具采用：Python 3.7 + PyCharm 2022.2（Community Edition）。后续再进行多变量时序预测的交流探讨。

二 研究方法与框架

医院时序预测，其研究内容主要涵盖文献综述、数据集描述、算法选择和模型构建、实验结果分析等方法，研究框架如图所示。

首先，通过文献综述，可以对现有的医院时序预测研究进行全面的回顾和分析。这一部分的目的在于建立研究的理论基础，了解当前领域内的主要研究方法及其优缺点，包括传统统计方法、基于机器学习的方法以及深度学习技术。此外，通过文献综述，还应当了解到不同模型在应对特定场景和挑战时的表现，如数据的季节性、异常值和噪声等。

其次，数据集描述是构建有效的预测模型的基础。在进行时序预测之前，详细描述和预处理所使用的数据集是必不可少的。数据集包括但不限于手术量、季节性因素、节假日效应等，数据集内每个特征都需要进行详细说明和预处理，包括数据清洗、缺失值处理、数据标准化等步骤，以确保输入到模型中的数据是干净、一致和标准化的。

接着，选择合适的算法是实施时序预测的关键步骤。对于医院时序预测的问题，条件允许情况下应尽可能比较不同的算法，综合考虑其独特的优点和局限性，通过分析来决定采用哪种算法构建预测模型最适合当前数据集。

在模型构建阶段涉及到的工作主要包括选择模型的超参数、训练模型以及验证模型的泛化能力。这个阶段需要将前面的准备工作与算法相结合，构建出一个鲁棒、可解释且预测性能良好的模型。

最后，实验结果分析是验证所构建模型有效性的重要环节。我们需要通过测试集来评估模型性能，并通过各种性能指标进行量化分析。此外，还应分析模型的泛化能力，即在未见过的数据上的表现，以判断模型的实际应用价值。

三 数据预处理和特征提取

在前期确保数据采集的可靠性和准确性基础上，数据预处理和特征提取是两个至关重要的步骤，直接影响到模型训练的结果和预测的准确性。

数据预处理是指在分析数据之前进行的一系列标准化过程，目的是提高数据的可用性和一致性。缺失值处理是数据预处理的首要任务之一。若缺失值不处理，在训练机器学习模型时就可能导致信息大量丢失，影响模型的泛化能力。

异常值也是数据预处理的一个重点，它们会在模型训练过程中引入噪声，影响模型的稳定性和预测准确性。常用的异常值处理方法包括删除、替换及使用统计方法等。

数据预处理完成后，特征提取是下一步的重要环节。特征提取的目标是从原始数据中提取出对模型预测任务有帮助的信息，同时去除噪声和不相关特征。在医院时序预测研究中，特征提取的过程需要结合医疗领域知识和数据分析来进行。特征提取可能包括但不限于：

（1）就诊时间：根据需要预测的时序数据类型（如每日、每周、每月），提取出对应的时间特征，包括星期几、月份、季节等。

（2）就诊科室：根据疾病特点，提取出与特定科室相关特征，如心脏病患者可能需要关注的心率、血压等。

（3）其他相关特征：如就诊人员的年龄、性别、体重、既往病史等，这些都可能对疾病的发生、发展和治疗有影响。

如上图可知，该航空乘客数据集描述性分析可知，共144条记录，2个特征值：月份（Month）、乘客数量（# #Passengers），无缺失值。

四 特征选择和特征工程

特征选择和特征工程是提高模型预测准确性的关键步骤。这两个步骤的目的是为了从原始数据中提取出对模型预测最有价值的信息，并通过一定的转换和处理使数据更适合于算法的要求。通过合理的特征选择和预处理，可以显著提高模型的预测性能，为后续的模型训练和应用提供坚实基础。

特征选择是指从原始数据集中识别和提取出对预测模型最有用的特征。这是因为，并非所有的特征都与目标变量相关。例如，医院的日均病床使用量可能与季节性因素、节假日、地区的医疗需求等因素相关。这一步骤的目的是减少数据维度，同时避免模型过拟合，提高模型的泛化能力。相关性分析是常用的特征选择方法，它通过计算特征与目标变量之间的相关系数来评估特征的重要性。

特征预处理包括数据的标准化和归一化，这可以确保不同量级和量纲的特征在模型训练时具有可比性。例如，当处理的数据中包含了如体重、血压等不同量级的特征时，若不进行标准化处理，那么在训练过程中，数值较大的特征可能会对结果产生主导影响。

五 模型选择和模型构建

模型选择和模型构建是该研究的核心环节。它不仅关系到模型的准确性和泛化能力，还直接影响预测结果的可用性。在进行模型选择和构建的过程中，通常需要综合考虑数据特性、预测目标、以及模型的技术复杂度和计算成本。

医院时序数据场景下，常见的模型包括统计模型和机器学习模型。SARIMA（季节性自回归积分滑动平均）模型作为一种常用的时序预测统计模型，是ARIMA模型的扩展，其主要优势就是能够有效处理和分析具有明显季节性特征和长期依赖性的时序数据。但对于非线性和复杂季节性模式的捕捉能力有限，如季节性周期不固定或季节性强度随时间变化的情况，此时则需要通过机器学习算法来实现。

LSTM模型作为深度学习的一个分支，可以通过自动从数据中学习特征来捕捉更复杂的时序关系，适合处理带有复杂非线性关系和长期依赖关系的时序数据。

在选择模型的时候，需要权衡不同模型的优缺点，并根据具体的应用场景和可用的计算资源来做决定。例如，如果计算资源有限或者数据的季节性非常复杂，可能需要优先考虑LSTM模型。相反，如果计算成本敏感，或者数据中的非线性关系不是特别复杂，SARIMA模型可能是一个更经济的选择。此外，还需要考虑模型训练和预测的速度，以确保模型能实际应用于动态变化的真实环境中。

从上图中可以观察到，乘客数量随年份呈现规律性波动，且每年第三季度，特别是7月和8月，达到高峰。

根据上图分析，本研究采用季节性分解技术将时间序列数据拆分为趋势、季节性和残差三个组成部分。趋势部分显示数据整体呈上升态势，而季节性部分则揭示了数据的明显季节性波动。鉴于这些特征，本研究认为采用SARIMA算法来构建时间序列预测模型是恰当的。

六 模型评估和优化

时序预测模型的准确性对医院的经济效益和患者的治疗效果有着直接影响。因此，精确评估和优化模型至关重要，以确保模型具备良好的泛化能力，并对其进行微调以提升预测的准确性。评估预测性能的常用指标包括均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）以及平均绝对百分比误差（MAPE）。

交叉验证也是评估模型泛化能力的一种常用技术，它通过减少模型在特定测试集上的性能波动，增强了结果的稳健性。此外，网格搜索（GridSearchCV）作为一种系统化的参数优化方法，通过探索所有可能的参数组合来确定最优的模型配置。

除了这些方法，混淆矩阵能够提供模型性能的详细视图，而ROC曲线和AUC值则是评估模型在不同决策阈值下表现的关键工具，尤其在处理不平衡数据集时尤为重要。总体而言，模型的评估与优化是一个持续的、迭代的过程，这对于构建一个既精确又实用的医院时间序列预测模型至关重要。

上面两图展示了模型对测试数据进行时间序列预测的可视化结果及其评估指标。MSE、RMSE和MAE的数值均较低，显示出模型预测的误差较小。同时，MAPE值也很低，这表明预测误差与实际值相比微不足道，说明模型能够非常精确地预测时间序列数据。总体而言，模型展现出了良好的预测性能。

如上面两图展示，它们分别是利用该时间序列模型进行未来趋势预测的可视化图表和预测值的展示。

七 结论

在当今医疗领域，大数据和人工智能技术的迅猛发展正在重塑传统的管理方式和服务模式。统计模型在医院时间序列预测研究中的应用，正是这一变革的显著标志。它不仅能够提高医院的管理效率和服务质量，还对社会经济发展产生着深远的影响。

本研究提出了一个普适性的研究框架，适用于任何类型的医院时序数据预测，包括门诊量、住院量和手术量等。这为医院管理者提供了一种灵活规划资源、提升运营效率和医疗服务质量的有效方法。随着这些先进管理经验和技术的广泛传播，医疗行业的技术进步和服务水平将得到提升，进而促进整个社会医疗健康服务体系的改善和提升。

作者简介

安志萍，高级工程师，在职博士学历，专业技术上校退役。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，中国医学装备协会医院物联网分会委员。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。