CN115588495A - 一种基于区域内人员工作量智能调度的方法及系统 - Google Patents

一种基于区域内人员工作量智能调度的方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开一种基于区域内人员工作量智能调度的方法及系统，通过对区域内预设覆盖范围及预设时间段内的医疗信息进行数据采集；基于所述数据采集的数据信息构建医师池和任务池；根据所述医师池和所述任务池进行调度预匹配；判断所述调度预匹配是否为真，若为真，则匹配成功。通过数据采集的医师信息和任务信息进一步确定工作量信息，进而根据工作量信息自动计算得出所有医师、技师人员的工作量闲忙状态，并结合任务的优先级判定进行智能调度匹配，由系统智能、自动进行工作任务分配，告别大量依赖人工进行调度的等待与时间浪费，实现区域内人力资源分配不均无法高效协作完成影像检查报告及诊断的问题。

Description

一种基于区域内人员工作量智能调度的方法及系统
技术领域
本申请涉及资源调度领域，具体涉及一种基于区域内人员工作量智能调度的方法及系统。
背景技术
目前院内RIS(Radiologyinformationsystem，放射信息管理系统)、PACS(Picturearchivingandcommunicationsystems：即医学影像存档与通讯系统)及医生工作站无法提供跨院、跨机构、跨区域的影像检查医疗人员资源有效工作任务调度支撑，因无法知晓其他医院或上级医院影像医师实时工作量、工作闲忙情况，影像检查数据无法共享等问题，上下级医院医师、技师无法有效进行工作协作。当前区域医共体、医联体多使用内部系统进行人工排班调度、人工协作方式进行有限的人员调度，或通过院内病人挂号动态分流进行病人的重新调度，实际面对大量基层影像诊断需求，杯水车薪，难以建立全盘影像医疗资源视野与调度能力。
对于在同一所医疗机构内的影像相关医师、技师人员基本已实现在本院内班组内的工作任务快速调度，但是对于所在地区或医联体内跨机构、跨区域的上下级影像检查医疗资源(包括影像技师、影像医师等)，在短时间内很难实现医疗机构人力资源的有效工作任务调度分配和平衡，尤其当院内就诊人数激增，社区医疗机构、基层医院多数缺少能够进行影像检查报告诊断的医师，导致检查报告诊断发布不及时，居民就诊时间等待时间长，体验差。
发明内容
有鉴于此，本发明提供一种基于区域内人员工作量智能调度的方法及系统，旨在解决区域内人力资源分配不均，无法高效协作完成影像检查报告及诊断的问题的技术问题。
为解决以上技术问题，本发明的技术方案为提供一种基于区域内人员工作量智能调度的方法，包括：
对区域内预设覆盖范围及预设时间段内的医疗信息进行数据采集；
基于所述数据采集的数据信息构建医师池和任务池；
根据所述医师池和所述任务池进行调度预匹配；
判断所述调度预匹配是否为真，若为真，则匹配成功。
可选的，所述对区域内预设覆盖范围及预设时间段内的医疗信息进行数据采集，包括：
采集区域内预设覆盖范围以预设时间段内的医师信息以及待处理任务信息；
基于所述医师信息以及任务信息进行数据加工得到工作量信息；
其中，所述医师信息包括医师自身全部身份信息及医师历史处理任务信息，所述待处理任务信息包括待处理任务的当前任务信息及历史处理信息。
可选的，所述基于所述数据采集的数据信息确定医师池和任务池，包括：
基于所述医师信息，对所述医师信息内的医师进行单队列排序，构建医师池；
基于所述待处理任务信息，对所述待处理任务信息内的当前任务进行优先级标注，构建任务池。
可选的，所述基于所述医师信息，对所述医师信息内的医师进行单队列排序，构建医师池，包括：
基于所述医师信息和工作量信息，判定医师忙碌状态；
将非忙碌状态的医师加入单队列中进行排序，构建医师池。
可选的，所述基于所述待处理任务信息，对所述待处理任务信息内的当前任务进行优先级标注，构建任务池，包括：
基于待处理任务信息中的当前任务类型及任务时间，进行优先级标注，构建任务池；
其中，对于重复标注预设次数以上的当前任务进行人工调度处理。
可选的，所述基于所述医师信息和工作量信息，判定医师忙碌状态，包括：
根据所述工作量信息，计算全域医师的检查报告日产出中位数；
计算当前医师实时工作量产出值，并与所述日产出中位数进行比对；
将比对结果高于日产出中位数的医师判定为忙碌状态，否则，为非忙碌状态。
可选的，所述根据所述医师池和所述任务池进行调度预匹配，包括：
将医师池中单队列顺位首位的医师与任务池中优先级最高的任务进行预匹配。
可选的，所述判断所述调度预匹配是否为真，若为真，则匹配成功，包括：
判断所述调度预匹配中的医师是否重复调度，其中所述重复调度包括任务发起人与任务匹配医师为同一人以及所述调度预匹配中的医师和任务重复匹配；
若没有重复调度，则确认任务时间是否排重；
若任务时间没有排重，则所述调度预匹配为真，匹配成功；
若医师是否重复调度或任务时间是否排重任一为是，则匹配失败，从当前医师池中选取顺位医师继续匹配，直至匹配成功。
可选的，所述判断所述调度预匹配是否为真，若为真，则匹配成功之后，还包括：
匹配成功的任务进入等待计时，所述等待计时为预设N分钟内医师接收任务时间；
若等待计时结束后医师未确认接收任务，则所述匹配成功的任务重新进入任务池内。
此外，本发明还提供一种基于区域内人员工作量智能调度的系统，包括：
数据采集模块，用于对区域内预设覆盖范围及预设时间段内的医疗信息进行数据采集；
资源池构建模块，用于基于所述数据采集的数据信息构建医师池和任务池；
调度预匹配模块，用于根据所述医师池和所述任务池进行调度预匹配；
匹配判断模块，用于判断所述调度预匹配是否为真，若为真，则匹配成功。
本发明公开的一种基于区域内人员工作量智能调度的方法及系统，通过对区域内预设覆盖范围及预设时间段内的医疗信息进行数据采集；基于所述数据采集的数据信息构建医师池和任务池；根据所述医师池和所述任务池进行调度预匹配；判断所述调度预匹配是否为真，若为真，则匹配成功。通过数据采集的医师信息和任务信息进一步确定工作量信息，进而根据工作量信息自动计算得出所有医师、技师人员的工作量闲忙状态，并结合任务的优先级判定进行智能调度匹配，由系统智能、自动进行工作任务分配，通过该方法及系统建设，能够通过获取实时、精准高质量的医学影像检查数据，获得全域影像医师、技师的工作量详细样本，构建出整个区域内实时的人员资源闲忙评估模型。再将该数据与调度系统进行结合，研发出基于全区域的影像医疗人员调度算法，各机构相关人员可登录系统后，由系统智能、自动进行工作任务分配，告别大量依赖人工进行调度的等待与时间浪费。大量缩减了检查报告诊断书写与审核时候，避免了任务在某些医师手里积压、某些医师无报告可写的问题，切实提升全区域内的影像医疗资源利用率，同时能够让院内管理人员的人员安排、设备采购决策更加及时、准确，减少不必要的资源浪费。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图做简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他附图。
图1是本申请一实施例提供的一种基于区域内人员工作量智能调度的方法的步骤示意图；
图2是本申请一实施例提供的数据采集的流程示意图；
图3是本申请一实施例提供的医师池管理流程示意图；
图4是本申请一实施例提供的任务池管理及任务调度匹配整体调度规则流程示意图；
图5是本申请一实施例提供的一种基于区域内人员工作量智能调度的系统的结构示意图。
具体实施方式
为了使本领域技术人员更好的理解本发明实施例，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。
本发明通过将医疗机构内影像科“医师、技师人员”化作为“可调度影像医疗资源”的要素，甄别并计算周期内医疗资源工作量并判定闲忙状态，在区域内建立上下级医疗资源“工作状态”的全局视野，建立区域全局医疗资源与工作任务调度体系，并结合独自自主研发的“区域医疗资源调度”算法及平台系统，实现了为基层社区医疗服务中心、医疗机构提供实时及时的智能资源调度匹配的服务。打破上下级医疗机构间资源协同壁垒，解决区域内影像科人力资源分配不均，无法高效协作完成影像检查报告及诊断的问题。
现对以下技术术语进行解释说明：
医生工作站：医疗机构帮助临床医生规范、高效的完成日常处方、病历的书写和维护的信息系统。
RIS(Radiology information system，放射信息管理系统)：基于医院影像科室工作流程的任务执行过程管理的计算机信息系统，主要实现医学影像学检验工作流程的计算机网络化控制、管理和医学图文信息的共享，并在此基础上实现远程医疗。
PACS(Picture archivingand communication systems)：即医学影像存档与通讯系统)实现医学影像信息资料电子化传输和存储，对放射、超声等医学影像信息资料进行后处理于调阅。
参照图1，是本申请一实施例提供的一种基于区域内人员工作量智能调度的方法。
S11、对区域内预设覆盖范围及预设时间段内的医疗信息进行数据采集。
通过卫生专网采集区域内预设覆盖范围及预设时间段内医疗机构内RIS系统、PACS的历史检查影像数据、医生工作站内医生信息(包含医生姓名、执业证号、医师职级等)、科室信息、医院信息，并存储在区域医疗数据云平台上。
其中，预设覆盖范围可以为区域内部分医疗机构(如区域内二级及以上医疗机构)，也可以为区域内所有医疗机构，具体将根据该区域卫生健康管理部门明确的范围决定。预设时间段通常设置为30分钟进行更新采集，与医师池和任务池管理的更新时间同步。
具体数据采集流程图如图2所示，数据同步采用日志监控的方式，以进行无损同步。在医院端安装数据实时同步软件数据，在中心端数据库部署数据接收应用，医院端的采集进程对数据库日志进行监控和分析，发现改变则通过采集程序实时对目标数据库进行更新。
当应用系统在生产端向数据库进行任何操作时，这些信息都将在数据在线日志中保存，数据实时汇聚系统通过对实时获取的日志进行分析，并实时通过TCP/IP协议传送到数据平台采集中心中。
中心接收生产数据库包，经过校验码检查，确认正确的数据库包后，经过存储程序统一进入数据湖，作为平台的基础数据进行存储。
S12、基于数据采集的数据信息构建医师池和任务池。
在构建医师池时，采用可分配单队列形式，以“闲忙状态”进行排序，闲忙状态通过工作量来进行计算，计算“全域医生的日均报告产出能力”与“全域医师报告产出工作能力中位数”以作判断，如图3所示的医师池管理流程示意图。具体算法如下：
医师检查报告每日报告产出能力：计算公式X＝(医生单日DR报告数)×0.4+(医生单日CT报告数)×0.8+(医生单日MR报告数)×1，时间范围近30天(不包含当天)，其中，DR/CT/MR系数为该检查类型报告书写所占用时间经验比值。需要由平台计算目前已注册进入调度平台的医生各检查类型已写报告数(RPT_IDCARD报告医师身份证号&RPT_NAME报告医师姓名，匹配统计)，每日计算一次。
全域医师报告产出工作能力中位数：将上一步所得到的医师近30天检查报告产出能力Xn ，从小到大进行排列X(1)......X(n)，然后计算能力中位数m。如果N为基数则m＝X(N+1)/2，如果N为偶数则m＝(X(M/2)+X(N/2+1))/2，每日计算1次。
医师当前检查报告实时产出工作量计算：完成闲忙中位数的计算后，需要每半小时计算全域机构内各医师实时报告工作量闲忙比对以更新队列。计算公式：
实时工作量公式W＝(当天已写DR报告数)×0.4+(当天已写报告数)×0.8+(当天已写报告数)×1+(当天待写DR报告数)×0.4+(当天待写报告数)×0.8+(当天待写报告数)×1。
完成实时工作量计算后，匹配平台中位数，如果医师目前工作量已超过中位数，视为“忙碌”则不再进入可匹配队列。如果没有超出则视为医师处于仍可分配任务的“闲置”非忙碌状态，进入可调度医生资源队列。
参照图4，为本申请本实施例提供的任务池管理及任务调度匹配整体调度规则流程示意图。
在构建任务池时，同样采用可分配单队列形式，如图4所示，具体为以下步骤：
第一步：任务优先级划分。医师/技师登录系统后，根据工作需求发起需要协助的任务，比如“远程诊断”、“远程会诊”任务，任务池首选判断任务类型是否为“急诊”。如果为急诊需要打上高优先级标签，再根据时间进行排序，越早发起的任务越靠前。
第二步：人工调度阻塞任务。对于多次被调度任务，需要判断超过3次即进入人工调度，由平台运营介入进行调度以避免医师过度等待。如果不超过三次则按照优先级进行排列，形成待分配任务池，防止任务阻塞。
第三步：构建待分配任务池。区别于医生资源池每半小时固定刷新，任务资源池在每次新任务发起或任务状态变化时均需要进行更新。
S13、根据医师池和任务池进行调度预匹配。
在有了可调度的医生资源池与任务池后，调度匹配才能正常工作。此时需要从待分配任务列表中抽取优先级最高的任务，匹配医生资源池中顺位第一的可用医师资源，进行预匹配。
S14、判断调度预匹配是否为真，若为真，则匹配成功。
在预匹配过程中首先需要进行人员重复调度的判定，因考虑到机构内医师既可能申请协助，也可能协助下级医师。首先需要排除该任务发起人匹配至本人，并且也需要排除该任务之前已分配过的医师(如拒绝过或接受超时的医师)。如果存在这两种情况，则从当前医师队列中取下一顺位医师继续匹配。进一步的，还需要进行任务时间排重的判定，因当前任务含远程会诊，当通过上一步的判断后。需要单独判断该任务是否为远程会诊任务，如果是远程会诊任务，则需要查看当前任务期望会诊开始时间是否与医生当前其他会诊覆盖时间冲突。有冲突则从当前医师队列中取下一顺位医师继续匹配。比如任务B当前会诊期望开始时间为：2022年8月12日09:10，而医生当前存在任务A已分配至该医生，期望开始时间为2022年8月12日09:00，按照会诊默认覆盖30分钟时间段设计，则任务B与任务A时间冲突。
若既没有出现人员重复调度的情况也没有出现任务时间排重的情况，则认为此次调度预匹配为真，匹配成功。
需要说明的是，在匹配成功之后，系统发送任务至医师名下。医师收到系统通知，告知医师尽快确认接受任务。同时系统需维护任务信息：①任务被调度次数增加1次；②记录该任务已匹配过该医师；③如果为会诊任务则默认占用会诊开始时间起往后30分钟。同时任务进入等待计时状态。考虑到医师工作繁忙，忘记登录系统接受任务，防止任务堵塞，如果被分配医师30分钟内未确认接受任务，则任务重新进入调度池内。
医师完成任务后，影像检查报告数据回传至院内PACS、RIS或医生工作站，医生可及时用于线下就诊等业务场景。
本实施例公开了一种基于区域内人员工作量智能调度的方法，通过数据采集的医师信息和任务信息进一步确定工作量信息，进而根据工作量信息自动计算得出所有医师、技师人员的工作量闲忙状态，并结合任务的优先级判定进行智能调度匹配，由系统智能、自动进行工作任务分配，通过该方法及系统建设，能够通过获取实时、精准高质量的医学影像检查数据，获得全域影像医师、技师的工作量详细样本，构建出整个区域内实时的人员资源闲忙评估模型，大量缩减了检查报告诊断书写与审核时候，避免了任务在某些医师手里积压、某些医师无报告可写的问题，切实提升全区域内的影像医疗资源利用率。
此外，参照图5，是本申请一实施例提供的一种基于区域内人员工作量智能调度的系统，包括数据采集模块、资源池构建模块、调度预匹配模块、匹配判断模块，具体的：
数据采集模块，用于对区域内预设覆盖范围及预设时间段内的医疗信息进行数据采集；
资源池构建模块，用于基于数据采集的数据信息构建医师池和任务池；
调度预匹配模块，用于根据医师池和任务池进行调度预匹配；
匹配判断模块，用于判断调度预匹配是否为真，若为真，则匹配成功。
本实施例公开了一种基于区域内人员工作量智能调度的系统，结合上述实施例提供的智能调度方法，研发出基于全区域的影像医疗人员调度算法，各机构相关人员可登录系统后，由系统智能、自动进行工作任务分配，告别大量依赖人工进行调度的等待与时间浪费。大量缩减了检查报告诊断书写与审核时候，避免了任务在某些医师手里积压、某些医师无报告可写的问题，切实提升全区域内的影像医疗资源利用率，同时能够让院内管理人员的人员安排、设备采购决策更加及时、准确，减少不必要的资源浪费。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
以上仅是本发明的优选实施方式，应当指出的是，上述优选实施方式不应视为对本发明的限制，本发明的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明的精神和范围内，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于区域内人员工作量智能调度的方法，其特征在于，应用于影像医技人员的调度，包括：
对区域内预设覆盖范围及预设时间段内的医疗信息进行数据采集；
基于所述数据采集的数据信息构建医师池和任务池；
根据所述医师池和所述任务池进行调度预匹配；
判断所述调度预匹配是否为真，若为真，则匹配成功。
2.根据权利要求1所述的一种基于区域内人员工作量智能调度的方法，其特征在于，所述对区域内预设覆盖范围及预设时间段内的医疗信息进行数据采集，包括：
采集区域内预设覆盖范围以预设时间段内的医师信息以及待处理任务信息；
基于所述医师信息以及任务信息进行数据加工得到工作量信息；
其中，所述医师信息包括医师自身全部身份信息及医师历史处理任务信息，所述待处理任务信息包括待处理任务的当前任务信息及历史处理信息。
3.根据权利要求2所述的一种基于区域内人员工作量智能调度的方法，其特征在于，所述基于所述数据采集的数据信息确定医师池和任务池，包括：
基于所述医师信息，对所述医师信息内的医师进行单队列排序，构建医师池；
基于所述待处理任务信息，对所述待处理任务信息内的当前任务进行优先级标注，构建任务池。
4.根据权利要求3所述的一种基于区域内人员工作量智能调度的方法，其特征在于，所述基于所述医师信息，对所述医师信息内的医师进行单队列排序，构建医师池，包括：
基于所述医师信息和工作量信息，判定医师忙碌状态；
将非忙碌状态的医师加入单队列中进行排序，构建医师池。
5.根据权利要求3所述的一种基于区域内人员工作量智能调度的方法，其特征在于，所述基于所述待处理任务信息，对所述待处理任务信息内的当前任务进行优先级标注，构建任务池，包括：
基于待处理任务信息中的当前任务类型及任务时间，进行优先级标注，构建任务池；
其中，对于重复标注预设次数以上的当前任务进行人工调度处理。
6.根据权利要求4所述的一种基于区域内人员工作量智能调度的方法，其特征在于，所述基于所述医师信息和工作量信息，判定医师忙碌状态，包括：
根据所述工作量信息，计算全域医师的检查报告日产出中位数；
计算当前医师实时工作量产出值，并与所述日产出中位数进行比对；
将比对结果高于日产出中位数的医师判定为忙碌状态，否则，为非忙碌状态。
7.根据权利要求1所述的一种基于区域内人员工作量智能调度的方法，其特征在于，所述根据所述医师池和所述任务池进行调度预匹配，包括：
将医师池中单队列顺位首位的医师与任务池中优先级最高的任务进行预匹配。
8.根据权利要求1所述的一种基于区域内人员工作量智能调度的方法，其特征在于，所述判断所述调度预匹配是否为真，若为真，则匹配成功，包括：
判断所述调度预匹配中的医师是否重复调度，其中所述重复调度包括任务发起人与任务匹配医师为同一人以及所述调度预匹配中的医师和任务重复匹配；
若没有重复调度，则确认任务时间是否排重；
若任务时间没有排重，则所述调度预匹配为真，匹配成功；
若医师是否重复调度或任务时间是否排重任一为是，则匹配失败，从当前医师池中选取顺位医师继续匹配，直至匹配成功。
9.根据权利要求1所述的一种基于区域内人员工作量智能调度的方法，其特征在于，所述判断所述调度预匹配是否为真，若为真，则匹配成功之后，还包括：
匹配成功的任务进入等待计时，所述等待计时为预设N分钟内医师接收任务时间；
若等待计时结束后医师未确认接收任务，则所述匹配成功的任务重新进入任务池内。
10.一种基于区域内人员工作量智能调度的系统，其特征在于，包括：
数据采集模块，用于对区域内预设覆盖范围及预设时间段内的医疗信息进行数据采集；
资源池构建模块，用于基于所述数据采集的数据信息构建医师池和任务池；
调度预匹配模块，用于根据所述医师池和所述任务池进行调度预匹配；
匹配判断模块，用于判断所述调度预匹配是否为真，若为真，则匹配成功。
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