CN111341425A - 一种基于大数据的医护人员监测管理系统及方法 - Google Patents

一种基于大数据的医护人员监测管理系统及方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于大数据的医护人员监测管理系统及方法，所述监测管理系统包括第一满意度获取模块、第二满意度获取模块、第一评价度获取模块、第二评价度获取模块、综合状态值获取模块，所述第一满意度获取模块根据患者对该医护人员的医护服务情况的满意度获取第一满意度，所述第二满意度获取模块根据医护人员的家庭成员对该医护人员的家庭照顾情况的满意度获取第二满意度，所述第一评价度获取模块根据该医护人员同科室对该医护人员的的医护水平、人际交往的打分情况获取第一评价度。

Description

一种基于大数据的医护人员监测管理系统及方法
技术领域
本发明涉及大数据领域，具体是一种基于大数据的医护人员监测管理系统及方法。
背景技术
医护人员是一个具有高负荷、高风险、高压力的职业。医护人员除了需要在医院医护病人外，同时还需要兼顾自己的家庭，心理上受到的压力非常大，如果医护人员不能够及时进行自我调节，会对医护人员的工作和家庭都将产生不良的影响，现有技术中无法监测医护人员的工作生活心理状态。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于大数据的医护人员监测管理系统及方法，以解决现有技术中的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种基于大数据的医护人员监测管理系统，所述监测管理系统包括第一满意度获取模块、第二满意度获取模块、第一评价度获取模块、第二评价度获取模块、综合状态值获取模块，所述第一满意度获取模块根据患者对该医护人员的医护服务情况的满意度获取第一满意度，所述第二满意度获取模块根据医护人员的家庭成员对该医护人员的家庭照顾情况的满意度获取第二满意度，所述第一评价度获取模块根据该医护人员同科室对该医护人员的的医护水平、人际交往的打分情况获取第一评价度，所述第二评价度获取模块根据医护人员对自己的工作生活状态打分情况获取第二评价度，所述综合状态值获取模块根据第一满意度、第二满意度、第一评价度、第二评价度计算医护人员的综合状态值，并据此判断医护人员的工作生活状态。
较优化地，所述第一满意度获取模块包括优选患者筛选模块、异常分筛选模块、异常分修正模块和患者满意度计算模块，所述优选患者筛选模块从该医护人员在最近一个月内的医护过的患者中筛选出住院时长大于一个月的优选患者，并获取这些优选患者对该医护人员的医护服务情况的满意度的打分情况，所述异常分筛选模块包括平均分计算模块、打分排序模块、打分偏差度计算模块、偏差度比较模块、其他医护人员打分获取模块、打分异常情况判断模块、，所述平均分计算模块用于计算优选患者对该医护人员打分的平均分，所述打分排序模块用于将优选患者的打分按照从小到大的顺序排序，所述打分偏差度计算模块用于计算排序第一的打分与平均分的偏差度，所述偏差度比较模块用于判断打分偏差度与偏差度阈值的大小情况，所述其他医护人员打分获取模块用于在打分偏差度大于偏差度阈值时获取该排名第一的患者对其他医护人员的医护服务情况的打分情况，所述打分异常情况判断模块根据该排名第一的患者对其他医护人员的医护服务情况的打分情况判断该患者的打分是否属于异常，所述异常分修正模块用于在判断患者打分属于异常的情况下，对该患者的打分进行修正，所述患者满意度计算模块根据优选患者对该医护人员的打分和医护优选患者的时间计算第一满意度。
较优化地，所述第一评价度获取模块包括医护人员分类模块、打分统计模块和第一评价度计算模块，所述医护人员分类模块根据医护人员的年龄将同科室的医护人员进行分类，所述打分统计模块用于统计不同类别医护人员打分的平均分，所述第一评价度计算模块将不同类别医护人员打分的平均分进行加权计算得到第一评价度，所述综合状态值获取模块包括性别获取模块、综合状态值计算模块和状态输出模块，所述性别获取模块用于获取该医护人员的性别信息，所述综合状态值计算模块根据医护人员不同的性别计算综合状态值，所述状态输出模块根据综合状态值评价该医护人员的工作生活状态，并给出相应的建议。
一种基于大数据的医护人员监测管理方法，所述监测管理方法包括以下步骤：
步骤S1：获取医护人员的患者对医护人员的第一满意度PO；
步骤S2：获取医护人员的家庭对医护人员的第二满意度Q0；
步骤S3：获取医护人员的同事对医护人员的第一评价度R0；
步骤S4：获取医护人员对自己的第二评价度T0；
步骤S5：根据第一满意度PO、第二满意度Q0、第一评价度R0、第二评价度T0计算医护人员的综合状态值Z，并据此判断医护人员的工作生活状态。
较优化地，所述步骤S1进一步包括：
获取该医护人员在最近一个月内的医护过的患者，从这些患者中筛选出住院时长大于一个月的优选患者对该医护人员的医护服务情况的满意度按照0到1进行打分，其中，0表示对该医护人员的医护服务情况十分不满意，1表示对该医护人员的医护服务情况十分满意，设优选患者的人数为n个，优选患者对该医护人员的打分分别为X1、X2、…、Xn，
计算优选患者对该医护人员打分的平均分X0=(X1+X2+…+Xn)，将优选患者的打分按照从小到大顺序排序，取排名第一的打分K1，计算打分偏差度M1=(X0- K1)/ X0，如果打分偏差度M1大于偏差度阈值M0，则获取该排名第一的患者对其他医护人员的医护服务情况的打分x1、x2、…、xi，其中，i为排名第一的患者所打分的其他医护人员的人数，
计算该排名第一的患者对其他医护人员的打分平均分x0=(x1+x2+…+xi)/i，
计算该排名第一的患者对其他医护人员的打分方差E1=[(x1-x0)2+(x2-x0)2+…+(xi-x0)2]/i，
如果打分方差E1大于打分方差阈值E0，则计算该医护人员的第一满意度
P0=a1*X1+a2*X2+…+an*Xn，其中，X1、X2、…、Xn分别为各个优选患者对该医护人员的打分，a1、a2、…、an分别为X1、X2、…、Xn的所占的权重，且每个优选患者打分的权重分别为该医护人员医护该位优选患者的时间占该医护人员医护这n位优选患者的总时间的百分数，
如果打分方差E1小于等于打分方差阈值E0，则将该排名第一的患者对该医护人员的打分修改为其他优选患者对该医护人员打分的平均分后，再计算该医护人员的患者满意度P0=a1*X1+a2*X2+…+an*Xn。
在获取患者对医护员的满意度情况时，对患者的打分进行修正，防止个别患者的不公正打分影响对医护人员工作生活监测管理的准确率。
较优化地，所述步骤S2包括：
获取医护人员的家庭成员对该医护人员的家庭照顾情况的满意度按照0到1进行打分，其中，0表示对该医护人员的家庭照顾情况十分不满意，1表示对该医护人员的家庭照顾情况十分满意，计算医护人员的家庭成员的打分平均分Q1，则第二满意度Q0=Q1。
较优化地，所述步骤S3包括：
获取该医护人员同科室与该医护人员的年龄相差在8岁以内的医护人员、年龄大于该医护人员8岁以上的医护人员、年龄小于该医护人员8岁以上的医护人员对该医护人员的医护水平、人际交往水平的按照0到1进行综合打分，其中，0表示对该医护人员的的医护水平、人际交往水平十分反对，1表示对该医护人员的的医护水平、人际交往水平十分欣赏，分别计算与该医护人员的年龄相差在8岁以内的医护人员、年龄大于该医护人员8岁以上的医护人员、年龄小于该医护人员8岁以上的医护人员打分的平均分R1、R2、R3，则第一评价度R0=0.7*R1+0.15*R2+0.15*R3。
较优化地，所述步骤S4包括：
医护人员对自己的工作生活状态按照0到1进行综合打分，其中，0表示该医护人员认为自己的工作生活状态平衡得很差，1表示对该医护人员认为自己的工作生活状态平衡得很差，则第二评价度T0即为医护人员对自己的打分。
较优化地，所述步骤S5包括：
获取该医护人员的性别信息，所述性别信息包括性别为男和性别为女，
当医护人员的性别为男时，所述综合状态值
Z=0.39*PO+0.24*PO+0.14*R0+0.23*T0，
当医护人员的性别为女时，所述综合状态值
Z=0.37*PO+0.29*PO+0.11*R0+0.23*T0，
当综合状态值小于0.4时，表明该医护人员的工作生活状态较差，需要立即进行自我调节；
当综合状态值大于0.4小于0.7时，表明该医护人员工作生活状态一般，可以适当的做一些自我调节；
当综合状态值大于0.7时，表明该医护人员工作生活状态良好。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明通过从医护人员的患者对医护人员的满意度情况、医护人员的家庭对医护人员的满意度情况、医护人员的同事对医护人员的评价情况、医护人员对自己的评价情况多个方面来判断医护人员的工作生活状态，在医护人员的状态较差时，及时提醒医护人员进行自我调节，从而提高医护人员后续的工作生活水平。
附图说明
图1为本发明一种基于大数据的医护人员监测管理系统的模块示意图；
图2为本发明一种基于大数据的医护人员监测管理方法的流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1～2，本发明实施例中，一种基于大数据的医护人员监测管理系统所述监测管理系统包括第一满意度获取模块、第二满意度获取模块、第一评价度获取模块、第二评价度获取模块、综合状态值获取模块，所述第一满意度获取模块根据患者对该医护人员的医护服务情况的满意度获取第一满意度，所述第二满意度获取模块根据医护人员的家庭成员对该医护人员的家庭照顾情况的满意度获取第二满意度，所述第一评价度获取模块根据该医护人员同科室对该医护人员的的医护水平、人际交往的打分情况获取第一评价度，所述第二评价度获取模块根据医护人员对自己的工作生活状态打分情况获取第二评价度，所述综合状态值获取模块根据第一满意度、第二满意度、第一评价度、第二评价度计算医护人员的综合状态值，并据此判断医护人员的工作生活状态。
所述第一满意度获取模块包括优选患者筛选模块、异常分筛选模块、异常分修正模块和患者满意度计算模块，所述优选患者筛选模块从该医护人员在最近一个月内的医护过的患者中筛选出住院时长大于一个月的优选患者，并获取这些优选患者对该医护人员的医护服务情况的满意度的打分情况，所述异常分筛选模块包括平均分计算模块、打分排序模块、打分偏差度计算模块、偏差度比较模块、其他医护人员打分获取模块、打分异常情况判断模块、，所述平均分计算模块用于计算优选患者对该医护人员打分的平均分，所述打分排序模块用于将优选患者的打分按照从小到大的顺序排序，所述打分偏差度计算模块用于计算排序第一的打分与平均分的偏差度，所述偏差度比较模块用于判断打分偏差度与偏差度阈值的大小情况，所述其他医护人员打分获取模块用于在打分偏差度大于偏差度阈值时获取该排名第一的患者对其他医护人员的医护服务情况的打分情况，所述打分异常情况判断模块根据该排名第一的患者对其他医护人员的医护服务情况的打分情况判断该患者的打分是否属于异常，所述异常分修正模块用于在判断患者打分属于异常的情况下，对该患者的打分进行修正，所述患者满意度计算模块根据优选患者对该医护人员的打分和医护优选患者的时间计算第一满意度。
所述第一评价度获取模块包括医护人员分类模块、打分统计模块和第一评价度计算模块，所述医护人员分类模块根据医护人员的年龄将同科室的医护人员进行分类，所述打分统计模块用于统计不同类别医护人员打分的平均分，所述第一评价度计算模块将不同类别医护人员打分的平均分进行加权计算得到第一评价度，所述综合状态值获取模块包括性别获取模块、综合状态值计算模块和状态输出模块，所述性别获取模块用于获取该医护人员的性别信息，所述综合状态值计算模块根据医护人员不同的性别计算综合状态值，所述状态输出模块根据综合状态值评价该医护人员的工作生活状态，并给出相应的建议。
一种基于大数据的医护人员监测管理方法，所述监测管理方法包括以下步骤：
步骤S1：获取医护人员的患者对医护人员的第一满意度PO：
获取该医护人员在最近一个月内的医护过的患者，从这些患者中筛选出住院时长大于一个月的优选患者对该医护人员的医护服务情况的满意度按照0到1进行打分，其中，0表示对该医护人员的医护服务情况十分不满意，1表示对该医护人员的医护服务情况十分满意，设优选患者的人数为n个，优选患者对该医护人员的打分分别为X1、X2、…、Xn，
计算优选患者对该医护人员打分的平均分X0=(X1+X2+…+Xn)，将优选患者的打分按照从小到大顺序排序，取排名第一的打分K1，计算打分偏差度M1=(X0- K1)/ X0，如果打分偏差度M1大于偏差度阈值M0，则获取该排名第一的患者对其他医护人员的医护服务情况的打分x1、x2、…、xi，其中，i为排名第一的患者所打分的其他医护人员的人数，
计算该排名第一的患者对其他医护人员的打分平均分x0=(x1+x2+…+xi)/i，
计算该排名第一的患者对其他医护人员的打分方差E1=[(x1-x0)2+(x2-x0)2+…+(xi-x0)2]/i，
如果打分方差E1大于打分方差阈值E0，则计算该医护人员的第一满意度
P0=a1*X1+a2*X2+…+an*Xn，其中，X1、X2、…、Xn分别为各个优选患者对该医护人员的打分，a1、a2、…、an分别为X1、X2、…、Xn的所占的权重，且每个优选患者打分的权重分别为该医护人员医护该位优选患者的时间占该医护人员医护这n位优选患者的总时间的百分数，
如果打分方差E1小于等于打分方差阈值E0，则将该排名第一的患者对该医护人员的打分修改为其他优选患者对该医护人员打分的平均分后，再计算该医护人员的患者满意度P0=a1*X1+a2*X2+…+an*Xn。
步骤S2：获取医护人员的家庭对医护人员的第二满意度Q0：
获取医护人员的家庭成员对该医护人员的家庭照顾情况的满意度按照0到1进行打分，其中，0表示对该医护人员的家庭照顾情况十分不满意，1表示对该医护人员的家庭照顾情况十分满意，计算医护人员的家庭成员的打分平均分Q1，则第二满意度Q0=Q1；
步骤S3：获取医护人员的同事对医护人员的第一评价度R0：
获取该医护人员同科室与该医护人员的年龄相差在8岁以内的医护人员、年龄大于该医护人员8岁以上的医护人员、年龄小于该医护人员8岁以上的医护人员对该医护人员的医护水平、人际交往水平的按照0到1进行综合打分，其中，0表示对该医护人员的的医护水平、人际交往水平十分反对，1表示对该医护人员的的医护水平、人际交往水平十分欣赏，分别计算与该医护人员的年龄相差在8岁以内的医护人员、年龄大于该医护人员8岁以上的医护人员、年龄小于该医护人员8岁以上的医护人员打分的平均分R1、R2、R3，则第一评价度R0=0.7*R1+0.15*R2+0.15*R3。
步骤S4：获取医护人员对自己的第二评价度T0：
医护人员对自己的工作生活状态按照0到1进行综合打分，其中，0表示该医护人员认为自己的工作生活状态平衡得很差，1表示对该医护人员认为自己的工作生活状态平衡得很差，则第二评价度T0即为医护人员对自己的打分。
步骤S5：根据第一满意度PO、第二满意度Q0、第一评价度R0、第二评价度T0计算医护人员的综合状态值Z，并据此判断医护人员的工作生活状态：
获取该医护人员的性别信息，所述性别信息包括性别为男和性别为女，
当医护人员的性别为男时，所述综合状态值
Z=0.39*PO+0.24*PO+0.14*R0+0.23*T0，
当医护人员的性别为女时，所述综合状态值
Z=0.37*PO+0.29*PO+0.11*R0+0.23*T0，
当综合状态值小于0.4时，表明该医护人员的工作生活状态较差，需要立即进行自我调节；
当综合状态值大于0.4小于0.7时，表明该医护人员工作生活状态一般，可以适当的做一些自我调节；
当综合状态值大于0.7时，表明该医护人员工作生活状态良好。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。

Claims (9)

1.一种基于大数据的医护人员监测管理系统，其特征在于：所述监测管理系统包括第一满意度获取模块、第二满意度获取模块、第一评价度获取模块、第二评价度获取模块、综合状态值获取模块，所述第一满意度获取模块根据患者对该医护人员的医护服务情况的满意度获取第一满意度，所述第二满意度获取模块根据医护人员的家庭成员对该医护人员的家庭照顾情况的满意度获取第二满意度，所述第一评价度获取模块根据该医护人员同科室对该医护人员的的医护水平、人际交往的打分情况获取第一评价度，所述第二评价度获取模块根据医护人员对自己的工作生活状态打分情况获取第二评价度，所述综合状态值获取模块根据第一满意度、第二满意度、第一评价度、第二评价度计算医护人员的综合状态值，并据此判断医护人员的工作生活状态。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的医护人员监测管理系统，其特征在于：所述第一满意度获取模块包括优选患者筛选模块、异常分筛选模块、异常分修正模块和患者满意度计算模块，所述优选患者筛选模块从该医护人员在最近一个月内的医护过的患者中筛选出住院时长大于一个月的优选患者，并获取这些优选患者对该医护人员的医护服务情况的满意度的打分情况，所述异常分筛选模块包括平均分计算模块、打分排序模块、打分偏差度计算模块、偏差度比较模块、其他医护人员打分获取模块、打分异常情况判断模块，所述平均分计算模块用于计算优选患者对该医护人员打分的平均分，所述打分排序模块用于将优选患者的打分按照从小到大的顺序排序，所述打分偏差度计算模块用于计算排序第一的打分与平均分的偏差度，所述偏差度比较模块用于判断打分偏差度与偏差度阈值的大小情况，所述其他医护人员打分获取模块用于在打分偏差度大于偏差度阈值时获取该排名第一的患者对其他医护人员的医护服务情况的打分情况，所述打分异常情况判断模块根据该排名第一的患者对其他医护人员的医护服务情况的打分情况判断该患者的打分是否属于异常，所述异常分修正模块用于在判断患者打分属于异常的情况下，对该患者的打分进行修正，所述患者满意度计算模块根据优选患者对该医护人员的打分和医护优选患者的时间计算第一满意度。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的医护人员监测管理系统，其特征在于：所述第一评价度获取模块包括医护人员分类模块、打分统计模块和第一评价度计算模块，所述医护人员分类模块根据医护人员的年龄将同科室的医护人员进行分类，所述打分统计模块用于统计不同类别医护人员打分的平均分，所述第一评价度计算模块将不同类别医护人员打分的平均分进行加权计算得到第一评价度，所述综合状态值获取模块包括性别获取模块、综合状态值计算模块和状态输出模块，所述性别获取模块用于获取该医护人员的性别信息，所述综合状态值计算模块根据医护人员不同的性别计算综合状态值，所述状态输出模块根据综合状态值评价该医护人员的工作生活状态，并给出相应的建议。
4.一种基于大数据的医护人员监测管理方法，其特征在于：所述监测管理方法包括以下步骤：
步骤S1：获取医护人员的患者对医护人员的第一满意度PO；
步骤S2：获取医护人员的家庭对医护人员的第二满意度Q0；
步骤S3：获取医护人员的同事对医护人员的第一评价度R0；
步骤S4：获取医护人员对自己的第二评价度T0；
步骤S5：根据第一满意度PO、第二满意度Q0、第一评价度R0、第二评价度T0计算医护人员的综合状态值Z，并据此判断医护人员的工作生活状态。
5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的医护人员监测管理方法，其特征在于：所述步骤S1进一步包括：
获取该医护人员在最近一个月内的医护过的患者，从这些患者中筛选出住院时长大于一个月的优选患者对该医护人员的医护服务情况的满意度按照0到1进行打分，其中，0表示对该医护人员的医护服务情况十分不满意，1表示对该医护人员的医护服务情况十分满意，设优选患者的人数为n个，优选患者对该医护人员的打分分别为X1、X2、…、Xn，
计算优选患者对该医护人员打分的平均分X0=(X1+X2+…+Xn)，将优选患者的打分按照从小到大顺序排序，取排名第一的打分K1，计算打分偏差度M1=(X0- K1)/ X0，如果打分偏差度M1大于偏差度阈值M0，则获取该排名第一的患者对其他医护人员的医护服务情况的打分x1、x2、…、xi，其中，i为排名第一的患者所打分的其他医护人员的人数，
计算该排名第一的患者对其他医护人员的打分平均分x0=(x1+x2+…+xi)/i，
计算该排名第一的患者对其他医护人员的打分方差E1=[(x1-x0)2+(x2-x0)2+…+(xi-x0)2]/i，
如果打分方差E1大于打分方差阈值E0，则计算该医护人员的第一满意度
P0=a1*X1+a2*X2+…+an*Xn，其中，X1、X2、…、Xn分别为各个优选患者对该医护人员的打分，a1、a2、…、an分别为X1、X2、…、Xn的所占的权重，且每个优选患者打分的权重分别为该医护人员医护该位优选患者的时间占该医护人员医护这n位优选患者的总时间的百分数，
如果打分方差E1小于等于打分方差阈值E0，则将该排名第一的患者对该医护人员的打分修改为其他优选患者对该医护人员打分的平均分后，再计算该医护人员的患者满意度P0=a1*X1+a2*X2+…+an*Xn。
6.根据权利要求4所述的一种基于大数据的医护人员监测管理方法，其特征在于：所述步骤S2包括：
获取医护人员的家庭成员对该医护人员的家庭照顾情况的满意度按照0到1进行打分，其中，0表示对该医护人员的家庭照顾情况十分不满意，1表示对该医护人员的家庭照顾情况十分满意，计算医护人员的家庭成员的打分平均分Q1，则第二满意度Q0=Q1。
7.根据权利要求4所述的一种基于大数据的医护人员监测管理方法，其特征在于：所述步骤S3包括：
获取该医护人员同科室与该医护人员的年龄相差在8岁以内的医护人员、年龄大于该医护人员8岁以上的医护人员、年龄小于该医护人员8岁以上的医护人员对该医护人员的医护水平、人际交往水平的按照0到1进行综合打分，其中，0表示对该医护人员的的医护水平、人际交往水平十分反对，1表示对该医护人员的的医护水平、人际交往水平十分欣赏，分别计算与该医护人员的年龄相差在8岁以内的医护人员、年龄大于该医护人员8岁以上的医护人员、年龄小于该医护人员8岁以上的医护人员打分的平均分R1、R2、R3，则第一评价度R0=0.7*R1+0.15*R2+0.15*R3。
8.根据权利要求4所述的一种基于大数据的医护人员监测管理方法，其特征在于：所述步骤S4包括：
医护人员对自己的工作生活状态按照0到1进行综合打分，其中，0表示该医护人员认为自己的工作生活状态平衡得很差，1表示对该医护人员认为自己的工作生活状态平衡得很差，则第二评价度T0即为医护人员对自己的打分。
9.根据权利要求4所述的一种基于大数据的医护人员监测管理方法，其特征在于：所述步骤S5包括：
获取该医护人员的性别信息，所述性别信息包括性别为男和性别为女，
当医护人员的性别为男时，所述综合状态值
Z=0.39*PO+0.24*PO+0.14*R0+0.23*T0，
当医护人员的性别为女时，所述综合状态值
Z=0.37*PO+0.29*PO+0.11*R0+0.23*T0，
当综合状态值小于0.4时，表明该医护人员的工作生活状态较差，需要立即进行自我调节；
当综合状态值大于0.4小于0.7时，表明该医护人员工作生活状态一般，可以适当的做一些自我调节；
当综合状态值大于0.7时，表明该医护人员工作生活状态良好。
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