[0001] 本发明涉及数据分析领域，具体来说，涉及一种基于运行指标的医院经济运行数据分析方法。

[0002] 医院经济运行数据指的是医院在日常经营过程中所产生的各种经济数据，包括但不限于医院的财务数据、人力资源数据、药品耗材数据、诊疗收入等。这些数据可以反映医院的经济状况和经营管理水平，对医院的发展战略、经济效益评估以及业务流程优化等方面都有重要作用。医院经济运行数据的分析和利用也成为了医院管理者和决策者进行科学决策和管理的重要手段之一。

[0003] 院经济运行数据包括医院财务数据、人力资源数据、药品耗材数据、诊疗收入数据、医疗质量与安全数据及医疗服务效率数据等。

[0004] 医院财务数据是反映医院经济状况的核心指标，包括收入、支出、利润、负债等。通过对财务数据的分析，可以了解医院资金的来源和去向，评估医院的盈利能力和偿债能力，为医院制定合理的财务预算和投资计划提供依据。

[0005] 医院经济运行数据在医院管理和决策中具有重要作用。通过对这些数据的有效分析和利用，可以帮助医院提高经营效益，优化资源配置，提升医疗服务质量和患者满意度。为了更好地发挥数据分析的价值，许多医院已经开始引入大数据、人工智能等先进技术和方法，实现数据驱动的医疗管理和创新。

[0006] 现有技术中的缺点主要表现在以下几个方面：

[0007] 1、现有技术在分析医院经济运行数据时，往往只关注某一个或少数几个指标，而忽略了多维度、多层次的综合考量，这导致分析结果无法全面反映医院的经济运营状况，为决策者提供的信息有限。

[0008] 2、现有技术在处理大量复杂数字化医院经济运行数据时，往往采用传统的统计方法和手段，难以应对数据规模和复杂性日益增长的挑战。这使得数据挖掘和分析过程繁琐低效，难以满足实际需要。

[0009] 3、现有技术在分析医院经济运行数据时，常常只关注指标之间的线性相关性，而忽略了非线性关系，这使得分析结果可能存在偏差，无法准确揭示各指标之间的真实关联程度。

[0010] 4、现有技术在预测医院经济运行数据时，通常采用单一的预测模型，而未充分考虑多种因素对预测结果的影响，这导致预测精度受到限制，无法满足医院实际需求。

[0011] 针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

[0083] 为进一步说明各实施例，本发明提供有附图，这些附图为本发明揭露内容的一部分，其主要用以说明实施例，并可配合说明书的相关描述来解释实施例的运作原理，配合参考这些内容，本领域普通技术人员应能理解其他可能的实施方式以及本发明的优点，图中的组件并未按比例绘制，而类似的组件符号通常用来表示类似的组件。

[0084] 根据本发明的实施例，提供了一种基于运行指标的医院经济运行数据分析方法。

[0085] 现结合附图和具体实施方式对本发明进一步说明，如图1所示，根据本发明实施例的基于运行指标的医院经济运行数据分析方法，该医院经济运行数据分析方法包括以下步骤：

[0086] S1、根据预设的指标需求，多维度筛选医院运行指标。

[0087] 优选地，所述医院运行指标包括门诊量、住院量、床位使用率及医生工作量。

[0088] 具体的，首先需要明确筛选的目标和所需要的指标。例如，如果要筛选一个综合医院的运营情况，则可能需要关注的指标包括门诊量、住院人数、手术数量、药品耗用量、收入、成本等，为了进行多维度筛选，需要获取医院的各项运营数据，并将其整理成表格或者数据库的形式。在数据整理的过程中，需要注意保证数据的准确性和完整性，根据目标和指标，制定相应的筛选条件。例如，如果想筛选门诊量前十的医院，则需要设置门诊量为筛选条件，并按照门诊量从大到小排序，取前十名作为筛选结果。

[0089] S2、收集目标医院的历史运营数据，计算各医院运行指标的变化率，并采用主成分分析法对所述医院运行指标进行降维。

[0090] 优选地，所述收集目标医院的历史运营数据，计算各医院运行指标的变化率包括以下步骤：

[0091] S21、确定需要评估的目标医院(可以是单个或多个医院)，并根据预设的指标需求，从医疗服务质量和管理效率的多个维度筛选医院运行指标；

[0092] S22、联系目标医院的相关部门，获取所需的历史运营数据；

[0093] S23、根据历史运营数据对每个医院运行指标，计算其相邻两个时期(如相邻两个月或相邻两个季度)之间的变化率，计算公式为：

[0094]

[0095] 式中，A为变化率；

[0096] B为当前时期指标值；

[0097] C为上一时期指标值。

[0098] 具体的，通过计算各医院运行指标的变化率，可以更加客观地评估医院的运营情况，并发现潜在的问题和改进的方向。此外，在进行主成分分析法降维之前，还可以对变化率数据进行标准化处理，以保证各指标之间的可比性，提高降维结果的稳定性和准确性。

[0099] S3、运用斯皮尔曼秩相关系数法，分析所述医院运行指标与所述历史运营数据之间的第一关联系数及所述医院运行指标与所述各医院运行指标的变化率之间的第二关联系数。

[0100] 优选地，所述运用斯皮尔曼秩相关系数法，分析所述医院运行指标与所述历史运营数据之间的第一关联系数及所述医院运行指标与所述各医院运行指标的变化率之间的第二关联系数包括以下步骤：

[0101] S31、收集所述医院的历史运营数据和运行指标数据，并对历史运营数据和运行指标数据进行排序，得到第一秩次数列；

[0102] S32、将所述第一秩次数列代入斯皮尔曼秩相关系数公式计算所述医院运行指标与所述历史运营数据之间的第一关联系数；

[0103] S33、计算各医院运行指标的变化率，对各医院运行指标的变化率进行排序，得到第二秩次数列；

[0104] S34、将所述第二秩次数列代入斯皮尔曼秩相关系数公式计算所述医院运行指标与所述各医院运行指标的变化率之间的第二关联系数。

[0105] 优选地，所述斯皮尔曼秩相关系数公式为：

[0106]

[0107] 式中， 为斯皮尔曼秩相关系数；

[0108] d为两个变量对应的秩次差；

[0109] x为医院数量；

[0110] 为秩次差平方的和。

[0111] 具体的，收集目标医院的历史运营数据和运行指标数据，例如门诊量、住院人数、手术数量、药品耗用量、收入、成本等。对于每个指标，将历史数据按照时间顺序排序，并赋予相应的秩次。如果有相同数值的情况，可以采用平均秩法或者随机秩法进行处理。将所有指标的秩次整理成表格或者数据库的形式，以便后续分析和处理。

[0112] S4、使用ARIMA模型(自回归积分滑动平均模型)预测所述各医院运行指标的未来趋势，并根据第一关联系数和第二关联系数，计算指数波动因子。

[0113] 优选地，所述使用ARIMA模型预测所述各医院运行指标的未来趋势，并根据第一关联系数和第二关联系数，计算指数波动因子包括以下步骤：

[0114] S41、收集所述医院运行指标；

[0115] S42、利用自相关图和偏自相关图确定ARIMA模型的阶数，并预测各医院未来运行指标的值以及与之相关的先行指标；

[0116] S43、计算第一关联系数中各先行指标与医院运行指标波动的关联性；

[0117] S44、计算第二关联系数中各先行指标之间的关联性；

[0118] S45、使用所述各医院未来运行指标波动作为因变量，将所述与之相关的先行指标作为自变量，构建多元线性回归模型；

[0119] S46、通过所述多元线性回归模型中的回归系数分析各先行指标对医院运行指标波动的指数波动因子。

[0120] 优选地，所述通过所述多元线性回归模型中的回归系数分析各先行指标对医院运行指标波动的指数波动因子包括以下步骤：

[0121] S461、基于构建的多元线性回归模型，计算各自变量的回归系数；

[0122] S462、对所述回归系数进行排序，识别对因变量影响较大的主要先行指标；

[0123] S463、通过分析回归系数的正负号，了解各先行指标对医院运行指标波动的方向；

[0124] S464、根据回归系数的数值大小，评估各先行指标对医院运行指标波动的贡献程度，得出指数波动因子。

[0125] 具体的，ARIMA模型是一种广泛应用于时间序列分析的统计模型，可用于预测未来的趋势和周期性变化。具体步骤如下：绘制所述运行指标的时间序列图，观察其趋势、周期性和随机性变化特征。根据观察到的特征，利用自相关图和偏自相关图进行模型选择。自相关图反映了时间序列数据的相关性，偏自相关图则反映了去除其他变量影响后的相关性。选择合适的ARIMA模型阶数，并使用该模型预测未来的趋势和周期性变化。同时，关联其他可能影响所述运行指标的先行指标，例如疫情、政策、经济等因素，以获得更加准确的预测结。

[0126] 需要解释说明的是，正负号：在多元线性回归模型中，每个自变量的回归系数可以是正数、负数或接近于0。正数表示自变量的增加与因变量的增加呈正相关关系，负数则表示自变量的增加与因变量的减少呈负相关关系，而接近于0则表示自变量对因变量的影响较小或不存在显著相关性。

[0127] 举例来说，如果在医院运营指标预测中，疫情确诊人数是一个自变量，其回归系数为正数，则说明疫情确诊人数的增加与医院运营指标的增加呈正相关关系；若回归系数为负数，则说明疫情确诊人数的增加与医院运营指标的减少呈负相关关系。根据回归系数的正负号，我们可以初步判断各先行指标对医院运行指标波动的方向和影响程度。

[0128] S5、基于目标医院的运营指标数据和预期业务规模，计算指数趋势因子。

[0129] 优选地，所述基于目标医院的运营指标数据和预期业务规模，计算指数趋势因子包括以下步骤：

[0130] S51、整理目标医院的运营指标数据，获取预期业务规模信息；

[0131] S52、对历史数据进行时间序列分析，识别运营指标的变化趋势；

[0132] S53、基于找出的趋势以及预期业务规模，构建指数平滑预测模型；

[0133] S54、利用所述指数平滑预测模型和所述预期业务规模数据，计算未来段时间段内各运营指标的预测值；

[0134] S55、比较所述运营指标的预测值与运营指标的实际值，计算指数趋势因子，计算公式为：

[0135] T＝(F/P)*α+(1‑α)*Y

[0136] 式中，T为当前周期的指数趋势因子；

[0137] F为当前周期的运营指标预测值；

[0138] P为当前周期的运营指标实际值；

[0139] α为平滑系数；

[0140] Y为上一个周期的指数趋势因子。

[0141] 具体的，需要整理目标医院的运营指标数据，并获取预期业务规模信息。这些数据可以包括门诊量、住院量、手术量、医疗收入、药品费用等方面的指标，以及未来一段时间内的业务规模预期；需要对历史数据进行时间序列分析，识别运营指标的变化趋势。具体步骤可以参考S42中的操作，使用ARIMA模型或其他时序分析方法，找出运营指标的趋势、周期性和随机性变化特征，需要基于找出的趋势以及预期业务规模，构建指数平滑预测模型。指数平滑法是一种常见的时间序列分析方法，适用于趋势较为平稳的情况下进行预测，其基本思想是将历史数据加权平均，赋予不同时间点不同的权重，从而预测未来值。具体步骤如下：对于已经确定的趋势，选择合适的平滑系数进行模型构建，通常将平滑系数设为0.2～0.3。根据历史数据计算出初始预测值，然后按照平滑系数进行加权平均，得到指数平滑预测值。根据历史数据和实际值的误差，调整平滑系数的大小，以提高预测精度。使用所述指数平滑预测模型和所述预期业务规模数据，计算未来段时间段内各运营指标的预测值。具体步骤如下：将预期业务规模数据代入指数平滑预测模型中，得到未来一段时间内的运营指标预测值。根据预测值和实际值之间的误差，不断优化指数平滑预测模型，以提高预测精度。比较所述运营指标的预测值与运营指标的实际值，计算指数趋势因子。指数趋势因子是实际值与预测值之间的比例关系，反映了运营指标发展的趋势性变化。具体步骤如下：比较运营指标的预测值与实际值，计算两者之间的误差率或误差绝对值，以评估预测精度。根据实际值与预测值之间的比例关系，计算指数趋势因子，以反映运营指标发展的趋势性变化。
如果指数趋势因子大于1，则说明运营指标呈上升趋势；如果小于1，则说明运营指标呈下降趋势；如果等于1，则说明运营指标保持稳定状态。

[0142] S6、应用灰色关联度分析方法，结合所述指数波动因子和所述指数趋势因子估算目标医院的经济运行指数，并评估医院经济运行状况。

[0143] 优选地，所述应用灰色关联度分析方法，结合所述指数波动因子和所述指数趋势因子估算目标医院的经济运行指数，并评估医院经济运行状况包括以下步骤：

[0144] S61、将医院经济运行指数作为参考序列，运营指标的指数波动因子和指数趋势因子为比较序列，对参考序列和各个比较序列进行归一化处理；

[0145] S62、采用灰色关联度公式计算所述参考序列与所述各个比较序列的关联度；

[0146] S63、根据计算得出的灰色关联度结果，分析各个运营指标对所述医院经济运行指数的影响程度；

[0147] S64、若关联度值越大，则对经济运行指数的影响越大。

[0148] 优选地，所述采用灰色关联度公式计算所述参考序列与所述各个比较序列的关联度包括以下步骤：

[0149] S621、将参考序列和比较序列需要进行归一化处理，利用所述参考序列的值减去所述比较序列的值，取绝对值得到两者之间的差值；

[0150] S622、通过求得所有时间点上的差值的平均值来确定分辨系数，将所得差值除以分辨系数，得到标准化后的差值；

[0151] S623、使用灰色关联度公式，计算参考序列与每个比较序列的关联度；

[0152] S624、将每个时间点上的关联度进行汇总，得到参考序列与各个比较序列的整体关联度。

[0153] 具体的，应用灰色关联度分析方法，结合指数波动因子和指数趋势因子估算目标医院的经济运行指数，并评估医院经济运行状况，灰色关联度分析是一种基于数据相似性的分析方法，可以通过比较多个序列间的关联度来确定它们之间的相似程度，从而得出它们对某个参考序列的影响程度，将经济运行指数作为参考序列，运营指标的指数波动因子和指数趋势因子为比较序列，对参考序列和各个比较序列进行归一化处理，归一化处理可以将不同量级、单位的数据转化为相同的尺度，便于比较和分析，在S62中，采用灰色关联度公式计算参考序列与各个比较序列的关联度，灰色关联度分析方法包括原始值相减法、均值化法和灰色关联度法等，其中灰色关联度法是应用最广泛的一种，具体步骤如下：将参考序列和比较序列进行归一化处理，得到标准化后的序列，根据标准化后的序列，计算出参考序列与比较序列之间的差值序列，根据差值序列，确定分辨系数，将差值序列除以分辨系数得到标准化后的差值，使用灰色关联度公式，计算参考序列与每个比较序列的关联度，在S63中，根据计算得出的灰色关联度结果，分析各个运营指标对医院经济运行指数的影响程度，通过关联度分析，可以确定各个运营指标对经济运行指数的影响大小，进而制定相应的经济管理策略，在S64中，若关联度值越大，则说明该指标对经济运行指数的影响越大，这一步骤是根据关联度值大小来评估各个运营指标对经济运行指数的重要性，从而为医院提供合理的经济管理建议，

[0154] 综上所述，借助于本发明的上述技术方案，本发明通过预设的指标需求，可以针对性地选择与医院经济运行相关的指标，减少了不必要的数据收集和处理，提高了效率，利用多维度的筛选方式，可以涵盖医院经济运行中的各个方面，如财务、人力资源、设备采购等，保证了评估结果的全面性，在指标筛选过程中，统一了指标的衡量标准和计算方式，避免了因为标准不同而导致的误差，同时，也便于后续数据处理和分析，本发明通过收集目标医院的历史数据，可以获得真实、准确的数据源，保证了后续计算和分析的有效性，通过计算各医院运行指标的变化率，可以将原始数据转化为相对变化量，避免了不同指标量级不同而导致的混乱，同时，本发明也能减少数据处理的复杂性和计算量，主成分分析法可将多维数据降至较低维空间，从而提取出数据的主要信息，化繁为简，使数据更具有解释性和可视化性，主成分分析法可以消除各个运营指标之间的线性相关性，避免重复计算和冗余信息，提高数据分析的准确性，本发明中斯皮尔曼秩相关系数法能够发现非线性关系，比传统的皮尔逊相关系数更加准确，斯皮尔曼秩相关系数法不受极端值和异常值的影响，具有较强的鲁棒性，斯皮尔曼秩相关系数法的结果易于理解和解释，可为医院管理提供直接的参考信息，本发明中ARIMA模型能够捕捉时间序列中的趋势、季节变化和随机波动等特征，可以较为准确地预测未来的趋势，ARIMA模型具有良好的可扩展性和灵活性，可以根据不同的需求进行调整和改进，对于医院管理人员来说，能够提供直接的参考信息，本发明通过结合目标医院的运营指标数据和预期业务规模，具有更强的针对性和实际意义，本发明的计算较为简单，易于操作，适用于不同类型的医院，同时利用灰色关联度分析方法能够发现数据中的潜在关联，提高了数据分析和预测的准确性。

[0155] 以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。