[发明专利]一种用于预测医院拥堵及缓解拥堵的智能算法

权利要求书

1.一种用于预测医院拥堵及缓解拥堵的智能算法，其特征在于，包括以下内容：

该算法所预测的拥堵风险系数指当入院人数大于可用床位时，计算出当天夜间床位占用数M_t大于阈值C的概率R(C)，其模型如下：

R(C)≈P(M_tC) (1)

模型中的C在实际医院中可定义为医院的住院部门的总床位数，将上述模型加入可控制变量，上述模型将进一步推导；

首先，公式(1)的M_t可用以下推导式表示：

M_t＝η_tN_t+E_t(1-ω_t)+M_t-1(1-v_t) (2)

其中，N_t为新抵达急诊部门的人数，E_t是被安排住院超过一天的慢性住院病人，M_t-1为前一天夜间住院病人，η_t∈(0,1]表示入院率，ω_t∈(0,1]被安排住院超过一天的慢性住院病人取消比例，v_t∈(0,1]表示出院率；

通过改变η_t,ω_t v_t三个变量，对R(C)的影响，将式(2)带入式(1)中，N_t是唯一随机变量，公式(1)则被推导为以下形式：

R(C)可表示为：R(C,η_t,ω_t,v_t)，其中包含控制变量，N_t为随机变量，根据某医院的历史数据，利用负二项式分布及正态分布对历史数据进行匹配；

另外，假设ω_t＝0，

推导式(3)将变为：

其中，x_t＝[C-M_t-1(1-ν_t)-E_t]/η_t,μ_t和分别为每日到达医院就诊人数的平均值和方差；Φ(x；μ,σ²)表示正态分布的随机变量X～N(μ,σ²)的概率分布函数，根据上述公式(4)即可算出R(C)的值；

预测医院拥堵及缓解拥堵的智能算法的构建：以上述数学模型为基础，通过改变阈值C、入院人数及出院人数，评估R(C)的变化；

Excel工具是医院医护人员普遍使用的办公工具，因此利用Excel进行此智能算法操作界面的构建。