一种医院定性指标全院整体情况评估方法及系统与流程

本技术涉及医院情况评估，尤其涉及一种医院定性指标全院整体情况评估方法及系统。

背景技术：

1、随着医疗水平的提高，医院的服务质量受到越来越多的关注。如何对医院的服务质量进行有效的监测与评估成为一个重要课题。

2、相关技术往往是通过设立专家组，走访调查每个指标相关科室的具体情况，然后专家组针对具体指标做一个整体的汇总评估。然而，这种方式往往导致专家组的工作量较大、且结果具有较强的主观性。

技术实现思路

1、本技术提供了一种医院定性指标全院整体情况评估方法及系统，用于根据目标医院的所有业务内容信息生成整体情况评估任务，将整体评估任务拆分为科室自评任务和专家抽样评估任务，相比现有技术中的专家组评估方式，可以降低专家组的工作量，并利用科室自评使评估范围更为全面，避免现有方案中的评估盲区，获取目标科室和目标专家，通过将科室自评任务和专家抽样评估任务下发给相关对象，收集两类评分结果，计算科室自评评分和专家抽样评分的平均评分偏差程度，判断两类评分的平均评分偏差程度，若均评分偏差程度高于预设稳定阈值，则基于科室自评评分计算全院各业务指标的量化得分，能够减少专家组的工作量，且保证了结果具有较强的客观性。

2、第一方面，本技术提供了一种医院定性指标全院整体情况评估方法，应用于医院定性指标全院整体情况评估系统，该方法包括：根据目标医院的所有业务内容信息生成整体情况评估任务，所有该业务内容信息与所有业务指标一一对应；

3、将该整体情况评估任务拆分为科室自评任务和专家抽样评估任务，该科室自评任务与所有该业务指标一一对应，该专家抽样评估任务与所有该业务指标中预设数量的抽样业务指标一一对应，该抽样业务指标为在该业务指标中选择得出；

4、获取与该业务指标相关的所有目标科室和与该抽样业务指标相关的所有目标专家；

5、将该科室自评任务下发到所有该目标科室，得到预设时间段内的当前科室自评评分合集；

6、将该专家抽样评估任务下发到所有该目标专家，得到该预设时间段内的当前专家抽样评分合集；

7、根据该当前科室自评评分合集和该当前专家抽样评分合集计算该抽样业务指标的平均评分偏差程度；

8、若该平均评分偏差程度高于预设稳定阈值，则根据该科室自评评分合集计算所有该业务指标的当前全院综合量化得分合集。

9、在上述实施例中，根据目标医院的所有业务内容信息生成整体情况评估任务，将整体评估任务拆分为科室自评任务和专家抽样评估任务，相比现有技术中的专家组评估方式，可以降低专家组的工作量，并利用科室自评使评估范围更为全面，避免现有方案中的评估盲区，获取目标科室和目标专家，通过将科室自评任务和专家抽样评估任务下发给相关对象，收集两类评分结果，计算科室自评评分和专家抽样评分的平均评分偏差程度，判断两类评分的平均评分偏差程度，若均评分偏差程度高于预设稳定阈值，则基于科室自评评分计算全院各业务指标的量化得分，能够减少专家组的工作量，且保证了结果具有较强的客观性。

10、结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，该根据目标医院的所有业务内容生成整体情况评估任务，所有该业务内容信息与所有业务指标一一对应的步骤，具体包括：

11、获取该目标医院的组织结构数据和业务内容信息；

12、根据该组织结构数据解析出所有科室；

13、根据该业务内容信息解析出每个科室对应的业务指标；

14、根据该业务指标生成整体情况评估任务。

15、在上述实施例中，通过自动化分析组织架构和业务内容，自动匹配科室与业务指标，从而实现整体评估任务的智能化生成，相比人工确定评估任务，这种基于数据驱动的自动生成方式，可以确保评估任务设置的全面性，使所有科室的业务内容都得到考核，避免评估出现盲区，自动解析业务内容与指标的对应关系，也保证了评估任务的准确性。

16、结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，在该根据该当前科室自评评分合集和该当前专家抽样评分合集计算该抽样业务指标的平均评分偏差程度的步骤之后，该方法还包括：

17、若该平均评分偏差程度不高于预设稳定阈值，确定大于预设稳定阈值的评分偏差程度对应的偏差业务指标；

18、重新生成该偏差业务指标对应的优化科室自评任务和优化专家抽样评估任务；

19、将该优化科室自评任务下发到所有该目标科室，得到偏差科室自评评分合集；

20、将该优化专家抽样评估任务下发到所有该目标专家，得到偏差专家抽样评分合集；

21、根据该偏差科室自评评分合集和该偏差专家抽样评分合集计算该偏差业务指标的优化评分偏差程度；

22、若该优化评分偏差程度高于预设稳定阈值，则根据该偏差科室自评评分合集计算所有该偏差业务指标的全院综合量化得分合集。

23、在上述实施例中，实现了对存在评分偏差的指标进行多轮优化调节，通过重新调整评估任务，使不同评分主体的结果逐步趋于一致，有效降低了评分的随机性和主观性，提高了评估的可靠性，同时，设定了预设的评分偏差阈值，在多轮调节后评分仍存在明显差异时，可以通过科室自评分单独生成量化得分，避免了这些指标出现评估数据缺失的情况，保证了评估结果的完整性。

24、结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，在该将该整体情况评估任务拆分为科室自评任务和专家抽样评估任务的步骤之前，该方法还包括：

25、根据该业务内容信息和医院业务系统信息计算所有业务指标的重要程度，得要重要程度合集；

26、将该重要程度合集内排名设置所有业务指标的抽样概率，该抽样概率与该重要程度排名正相关。

27、在上述实施例中，能够识别出医院核心或重要业务相关的指标，通过设置不同抽样概率使这些重要指标得到更充分的评估次数，从而使评估结果更加聚焦于医院的核心竞争力部分，这相比简单随机抽样更能反映医院在关键业务领域的服务质量实际水平。

28、结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，该根据该业务内容信息计算所有业务指标的重要程度的步骤，具体包括：

29、统计每个业务指标在该业务内容信息中出现的频率信息；

30、统计每个业务指标在该医院业务系统信息中的使用频次信息；

31、根据该频率信息和该使用频次信息计算所有该业务指标的重要程度，得要重要程度合集。

32、在上述实施例中，从业务内容和系统使用两个维度全面考虑指标的重要程度。业务内容中的高频关键词更能反映关键业务关注点，系统使用频次也能直接反映实际运行中的指标重要性。统计并综合这两方面频次信息，可以使指标重要程度评估更加全面准确。相比仅单一依据一种频次，该评估方式能够避免由于指标在某一方面出现的特殊性导致的评估偏差，提高了重要程度结果的可靠性，为后续的抽样概率设置提供了更可信的基础。

33、结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，在该若该评分偏差程度高于预设稳定阈值，则根据该科室自评评分合集计算所有该业务指标的当前全院综合量化得分合集的步骤之后，该方法还包括：

34、获取历史全院综合量化得分合集，该历史全院综合量化得分合集包含预设数量的预设时间段内的全院综合量化得分合集；

35、根据该历史全院综合量化得分合集计算所有该业务指标的历史平均全院综合量化得分；

36、若存在当前业务指标的当前全院综合量化得分低于该历史平均全院综合量化得分，则向与该当前业务指标相关的所有科室该发出预警信息。

37、在上述实施例中，当量化得分出现明显的负向变化时，能够快速识别异常情况，及时发出预警。这相比传统的定期考核，可以做到质量问题的即时发现和响应。同时计算历史平均得分作为基准，可以最大程度消除得分的波动性影响，使预警更加准确可靠，避免了虚警的发生。该预警机制的建立，使医院能够及时针对出现下滑的服务环节进行整改，避免质量问题进一步扩大。

38、结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，在该根据该历史全院综合量化得分合集计算所有该业务指标的历史平均全院综合量化得分的步骤之后，该方法还包括：

39、若存在当前业务指标的当前全院综合量化得分不低于该历史平均全院综合量化得分，则将该当前全院综合量化得分发送给与该当前业务指标相关的所有科室。

40、在上述实施例中，当科室的业务指标水平正常或有所上升，科室可以看到具体的量化表现，继续保持或使质量水平得到进一步提升，这种全面的闭环反馈机制避免了只关注问题指标的被动应对，使科室可以更全面地考察自身服务质量的状况，并针对所有指标开展质量改进。

41、第二方面，本技术实施例提供了一种医院定性指标全院整体情况评估系统，该医院定性指标全院整体情况评估系统包括：一个或多个处理器和存储器；该存储器与该一个或多个处理器耦合，该存储器用于存储计算机程序代码，该计算机程序代码包括计算机指令，该一个或多个处理器调用该计算机指令以使得该医院定性指标全院整体情况评估系统执行如第一方面以及第一方面中任一可能的实现方式描述的方法。

42、第三方面，本技术实施例提供一种包含指令的计算机程序产品，当上述计算机程序产品在医院定性指标全院整体情况评估系统上运行时，使得上述医院定性指标全院整体情况评估系统执行如第一方面以及第一方面中任一可能的实现方式描述的方法。

43、第四方面，本技术实施例提供一种计算机可读存储介质，包括指令，当上述指令在医院定性指标全院整体情况评估系统上运行时，使得上述医院定性指标全院整体情况评估系统执行如第一方面以及第一方面中任一可能的实现方式描述的方法。

44、可以理解地，上述第二方面提供的医院定性指标全院整体情况评估系统，第三方面提供的计算机程序产品和第四方面提供的计算机存储介质均用于执行本技术实施例所提供的方法。因此，其所能达到的有益效果可参考对应方法中的有益效果，此处不再赘述。

45、本技术实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

46、1、本技术通过根据目标医院的所有业务内容信息生成整体情况评估任务，将整体评估任务拆分为科室自评任务和专家抽样评估任务，相比现有技术中的专家组评估方式，可以降低专家组的工作量，并利用科室自评使评估范围更为全面，避免现有方案中的评估盲区，获取目标科室和目标专家，通过将科室自评任务和专家抽样评估任务下发给相关对象，收集两类评分结果，计算科室自评评分和专家抽样评分的平均评分偏差程度，判断两类评分的平均评分偏差程度，若均评分偏差程度高于预设稳定阈值，则基于科室自评评分计算全院各业务指标的量化得分，能够减少专家组的工作量，且保证了结果具有较强的客观性。

47、2、本技术通过自动化分析组织架构和业务内容，自动匹配科室与业务指标，从而实现整体评估任务的智能化生成，相比人工确定评估任务，这种基于数据驱动的自动生成方式，可以确保评估任务设置的全面性，使所有科室的业务内容都得到考核，避免评估出现盲区，自动解析业务内容与指标的对应关系，也保证了评估任务的准确性。

48、3、本技术通过实现了对存在评分偏差的指标进行多轮优化调节，通过重新调整评估任务，使不同评分主体的结果逐步趋于一致，有效降低了评分的随机性和主观性，提高了评估的可靠性，同时，设定了预设的评分偏差阈值，在多轮调节后评分仍存在明显差异时，可以通过科室自评分单独生成量化得分，避免了这些指标出现评估数据缺失的情况，保证了评估结果的完整性。