引言

　　隨著社會的發展以及人口增長、老齡化趨勢的加劇，醫療資源愈發緊張，醫院作為醫療資源與醫療服務的主要提供者，就更需要加強醫院管理模式、優化服務流程，從而提高醫療服務的質量、效率和患者就醫體驗。在傳統的醫療模式中，醫院主要依靠醫生的經驗來診斷和治療疾病，大數據的發展及技術應用，以及近年來醫院信息化建設得到不斷的重視與發展，產生和積累了大量醫療數據，如何通過這些數據來深入挖掘患者的健康狀況、需求和行為，從而提供更加精準、個性化的醫療服務，改善患者體驗，降低醫療成本，促進醫療健康產業的可持續發展，成為了醫院和醫療行業面臨的重要問題。因此醫院患者用戶畫像(“患者畫像”)具有重要作用和意義，而大數據技術的發展為患者畫像的研究又提供了新的可能性。

　　基于大數據的患者畫像研究是一項旨在深入理解患者行為、需求和偏好的研究。通過分析患者的醫療記錄和病歷，醫院可以了解患者的健康需求和就醫習慣，從而制定更加科學合理的醫療服務診療和健康保障方案。醫院還可以通過數據分析，發現患者的需求和痛點，從而推出更加個性化的個人健康服務，提高醫院的市場競爭力和盈利能力。

　　本文針對患者畫像從研究技術路線設計方面提供一些思路和大家做交流討論。

研究內容

　　患者畫像的研究范圍初期主要包括患者的基本信息、就診記錄、治療方案、藥物使用情況、醫療費用等信息，隨著研究的深入與發展，可逐漸增加其他關注的內容。研究對象主要為在醫院接受治療的門診患者、住院患者、手術患者等，若為慢病醫院或社區醫院，則需根據提供的醫療服務范圍對研究對象做相應調整。

　　患者畫像研究主要包括以下幾方面：

　　1.患者基本信息分析。包括患者的基本身份信息、就診歷史、病史記錄等，這些信息可以為醫院提供患者的基本情況，幫助醫院制定更加科學、合理的診療方案，提高醫療服務的質量和效率。

　　2.患者行為分析。包括患者的就診時間、就診頻率、就診科室等，這些信息可以為醫院提供患者的行為習慣，幫助醫院科學安排就診工作的部署及合理有效調配醫療資源。

　　3.患者健康需求分析。包括患者的健康狀況、健康需求、健康習慣等，這些信息可以為醫院提供患者的健康需求，從而為患者提供更加精準、個性化的醫療服務。

　　4.患者滿意度分析。包括患者的滿意度評價、投訴反饋等，這些信息可以為醫院提供患者對醫療服務的態度和評價，幫助醫院改進服務質量，同時及時發現并解決相關問題，進行風險控制。

研究方法

　　第一步：數據采集。可以使用問卷調查的方式收集患者的個人信息、醫療記錄和行為數據。問卷調查可在醫院門診和住院部進行, 具體可借助信息化手段設計調研系統、前端采用二維碼掃碼方式，或采用定向推送短信等方式。醫院信息系統是患者畫像的另一個重要數據來源。比如電子病歷是醫院對患者就診過程的記錄，包括患者的個人信息、就診記錄、檢查結果、診斷結果、治療方案等信息。通過分析電子病歷，可以了解患者的病情、治療方案、藥物使用情況等信息，為患者提供更好的醫療服務。

　　第二步：數據處理。可采用隨機抽樣和分層抽樣的方法，以確保樣本的代表性和廣泛性。再進行包括數據清洗、數據整合、數據轉換等的數據處理，為下一步進行數據分析與建模提供高質量的數據集。數據清洗是將數據中錯誤、重復、不完整的數據進行處理，以保證數據的準確性和完整性；數據整合是將多個數據源整合到一個數據集中；數據轉換是將數據從一種格式轉換為另一種格式，比如從文本格式轉換為數值型。

　　第三步：數據分析。使用數據挖掘和機器學習算法對收集到的數據進行分析，以構建患者的用戶畫像。這些算法包括聚類分析、關聯規則挖掘、分類模型等。通過對數據的深入分析，從中可發現一些相關聯的現象，如不同年齡段的患者對醫療服務的偏好不同，不同病種的患者對醫療服務的需求不同等，也可分析不同藥物的使用情況與患者病情的關聯性等。或者是對數據進行預測，如預測患者是否會再次就診、預測患者的病情發展等。

　　第四步：模型驗證。采用定量和定性相結合的研究方法，對患者的用戶畫像進行進一步的驗證和解釋。如可通過對患者進行深度訪談和觀察，了解他們對醫療服務的真實需求和反饋，對用戶畫像進行修正和完善。

　　第五步：模型評估。為評估本研究最終的應用價值和實用性，還可比較不同醫院的服務質量和患者滿意度。最終這些研究成果能促進醫院提供更好的服務質量和提升患者體驗，同時也能為醫療健康產業的發展提供有益的參考和啟示。

　　第六步：數據可視化。患者畫像研究的目標是幫助醫院更好地了解患者的健康狀況和需求，從而提高醫療服務的質量和效率。數據可視化是實現這一目標的重要手段，通過將數據以圖形、圖像等形式呈現的方法，使數據更加直觀、易于理解，可以幫助研究人員更好地理解和利用數據，幫助醫療決策者更好地理解患者的就診情況、用藥情況、病情變化等信息，進而做醫療資源調配、服務方式改進等。

特征分析

　　(一)人口統計學特征

　　通過對患者的人口統計學特征進行分析，可以深入了解患者的真實需求，從而為醫院提供更加個性化的醫療服務和健康管理方案，這對于提高醫院的服務質量和患者滿意度具有重要意義。

　　首先，從人口統計學特征的角度來看，患者的人口統計學特征包括年齡、性別、職業等。其中，年齡是一個重要的特征，它直接反映了患者的生理和心理狀態，同時也影響了患者的疾病發生和發展。一般來說，年輕患者往往更加注重疾病治療，而老年患者則更加注重疾病預防和保健。

　　其次，性別也是影響患者行為和需求的一個重要因素。男性患者往往更加注重疾病的快速治療和康復，而女性患者則往往更加注重疾病的預防和保健。

　　最后，職業也是一個重要的特征。不同的職業往往會導致患者面臨不同的健康問題和風險。

　　(二) 醫療行為特征

　　基于大數據的患者畫像研究，可以對患者的醫療行為特征進行分析。這些特征包括就診頻率、就診科室、診斷結果、治療方案等。通過分析這些特征，可以更好地了解患者的健康狀況和需求，并提供更加個性化的醫療服務。

　　就診頻率是衡量患者健康狀況的重要指標。一般來說，患者的就診頻率越高，說明其健康狀況越差。就診頻率高的人群可能需要更多的醫療資源和醫療服務。

　　就診科室也是衡量患者健康狀況的重要指標。不同科室的就診情況可能反映出患者不同的健康問題。

　　診斷結果和治療方案也是衡量患者健康狀況的重要指標。不同的診斷結果和治療方案可能反映出患者不同的健康問題。例如，患有糖尿病的患者，可能需要接受藥物治療和飲食控制；而患有腫瘤的患者，可能需要接受手術和放化療等治療。

　　(三) 疾病和治療特征

　　患者的疾病和治療特征是醫院服務的重要參考指標。通過分析患者的診斷和治療方案，可以更好地了解患者的健康狀況和治療需求。例如，如果患者被診斷為糖尿病，那么醫院需要提供相關的藥物治療、飲食建議和健康教育等，以確保患者能夠有效地控制血糖水平。

　　通過分析患者的疾病和治療特征，也可以幫助醫院更好地了解患者的治療效果和滿意度。例如，如果患者接受了某種治療，但治療效果不佳，那么醫院需要及時調整治療方案，以提高患者的治療效果和滿意度。

　　(四)就醫偏好和習慣

　　對患者的就醫偏好和習慣進行分析可以幫助醫院了解患者的就診時間、就診方式和需求等，從而提供更好的醫療服務，進而提高患者就醫體驗。

　　首先，患者的就醫時間偏好和習慣是一個重要的因素。一般來說，患者會在早上或下午就診，而且大多數患者會選擇在工作日時間就診。醫院可以根據這些信息來安排門診時間，避免患者在高峰期等待時間過長。此外，醫院還可以通過數據分析來了解患者的就診頻率和持續時間，從而更好地了解患者的健康狀況，提供更加個性化的醫療服務。

　　其次，患者的就診方式偏好也是一個重要的因素。大多數患者會選擇到醫院就診，隨著互聯網醫療業務的發展，也有一些患者會選擇在線就診或購買在線醫療服務。醫院可以通過數據分析來了解患者的就診方式偏好，并相應地提供更加靈活的服務。例如，醫院可以提供在線預約、在線咨詢、線上復診及藥品配送等互聯網線上服務，以滿足患者的不同需求。

　　最后，醫院還需要了解患者的就醫歷史和病情記錄，以便更好地了解患者的健康狀況和需求，并根據這些信息來提供更加個性化的醫療服務。

研究限制

　　患者畫像研究為未來的醫療大數據研究提供了重要的參考和借鑒，為醫療行業的發展提供了新的思路和方向。然而，本研究也會存在一些局限，需要在實際研究中加以考慮。

　　1.數據來源的限制。實際工作中研究的數據主要來源于醫院內部自有的數據庫，包括電子病歷、收費系統、藥物使用記錄等。這些數據因為使用或系統自身情況，數據質量會存在不完整、不準確、不及時等問題，可能會影響研究的準確性和可靠性。若研究范圍在一家醫院范圍內，也缺乏全局代表性。

　　2.研究對象的限制。研究的對象定位為在醫院接受治療的各類患者，但并不是所有患者都愿意提供自己的個人信息和醫療記錄，這可能會影響研究的樣本量和數據的完整性。

　　3.研究方法的限制。研究采用大數據分析技術，如數據挖掘、機器學習等，但這些技術本身也會存在一定的局限性，模型的選擇也會導致研究結果存在一定的誤差和偏差。

研究挑戰

　　基于大數據的患者畫像研究是一個具有廣泛應用前景的研究領域，涉及到多個學科，如醫學、數據科學、統計學等。隨著大數據技術的不斷發展和應用，未來基于大數據的患者畫像研究將面臨以下幾個方面的挑戰和研究方向：

　　1.數據挖掘技術的挑戰

　　在基于大數據的患者畫像研究中，數據挖掘技術是核心支撐，但是隨著數據量的不斷增加和復雜度的提高，數據挖掘技術面臨著一系列挑戰。例如，如何有效地處理大規模、異構、多源、多維度的醫療數據；如何挖掘出有用的醫療知識和規律，提高數據挖掘的準確性和效率：如何應對數據隱私和安全等問題等。因此，未來需要深入研究數據挖掘技術的應用和發展，提高數據挖掘技術的智能化和自動化水平。

　　2.技術進步的挑戰

　　隨著醫療技術的不斷進步和應用，患者畫像研究也需要不斷跟進和更新。例如，隨著醫療影像技術的不斷發展，如何將醫療影像數據納入患者畫像研究中，提高其準確性和完整性；隨著人工智能技術的不斷進步，如何將新技術繼續應用于患者畫像研究中，從而不斷提高該研究的精準度，縮小研究內容與真實性的差距。

　　3.醫療倫理的挑戰

　　患者畫像研究涉及到大量的個人隱私數據，如何保護患者隱私和確保數據安全是一個重要的問題。此外，患者畫像研究還需要遵循醫療倫理原則，避免對患者造成不必要的傷害。因此，未來需要深入研究醫療倫理原則和隱私保護技術，有效建立患者信息安全保障體系、制定有效措施，從而提高患者畫像研究的合法性和安全性。

　　作者簡介

　　安志萍，高級工程師，在職博士學歷。CHIMA委員，中國研究型醫院學會醫療信息化分會理事，中國醫療保健國際交流促進會醫學工程與信息學分會委員。長期從事醫院信息化建設工作，作者觀點純屬與同行做技術交流，歡迎批評指正。

　　CHIMA 2024大會邀請

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