基于模糊挖掘算法的二级医疗机构患者路径监控与流程优化研究

本研究针对土耳其农村地区二级医疗机构资源管理难题，创新性应用流程挖掘（Process Mining）技术中的模糊挖掘算法（Fuzzy Miner），通过分析51,298名患者的373,008条事件日志，揭示了患者路径中的瓶颈与资源利用低效问题。研究发现普通外科和心脏病科的中位等待时间达2小时，生化实验室年使用超85,000次，凸显影像与实验室服务容量不足。研究为偏远地区医院优化流程、平衡资源分配提供了数据驱动决策支持，成果发表于《BMC Medical Informatics and Decision Making》。

　　

在医疗资源分布不均的背景下，土耳其农村地区的二级医疗机构面临独特的挑战：远离城市中心的区位导致资源短缺，而患者流量波动又加剧了服务压力。普通外科和心脏病科的候诊长龙、超负荷运转的生化实验室（年检测量超8.5万次）、以及因社交活动导致的周一就诊高峰，都成为制约医疗质量的瓶颈。传统管理方法难以全面捕捉这些动态问题，而流程挖掘（Process Mining）技术为破解这一难题提供了新思路。

来自土耳其 Dokuz Eylul 大学的研究团队联合当地 Bergama 医院，开展了一项开创性研究。他们采用模糊挖掘算法（Fuzzy Miner），对51,298名患者的373,008条事件日志进行深度分析，首次实现了对二级医院全流程（门诊、住院、检验、影像）的立体监控。这项研究不仅填补了流程挖掘在综合性医疗机构应用的空白，更通过数据驱动的决策支持，为资源优化提供了科学依据。

研究团队运用了几项关键技术：首先构建符合国际规范的事件日志（Event Log），通过提取医院信息系统（HIS）中7,777种患者路径变体（Variants），建立包含病例ID、时间戳、活动类型和资源标签的数据仓库；随后采用Disco软件平台实施模糊挖掘算法，该技术通过计算活动间的显著性（Significance）和相关性（Correlation）指标，实现复杂流程的可视化聚类；最后结合动画模拟功能，动态呈现急诊科单日处理1300例患者的超负荷场景。

研究结果
流程发现与路径分析
通过调节流程图的细节层级（10%-100%），研究首次完整呈现了二级医院患者路径网络。数据显示：患者从挂号到就诊的平均间隔达77.8分钟（中位数8分钟），而放射科检查请求到结果返回形成关键瓶颈。动画模拟显示，周一因集市活动导致的就诊高峰使急诊科资源利用率骤增2.4倍。

病例变体与资源利用
在7,777种路径变体中，Variant#3揭示了一个警示性现象：2.82%的急诊患者在出院10小时内因相同症状返诊，暗示初诊可能存在疏漏。资源分析显示生化实验室年使用量达85,578次，而CT检查年需求7,288次，远超设备承载能力。

讨论与结论
这项研究突破了既往流程挖掘仅针对单一科室的局限，首次实现二级医院全流程监控。通过量化分析发现：心脏病科医师月均接诊1300人，超出土耳其卫生部标准43%；而共享资源（如实验室）的拥堵直接影响80%的患者路径。研究提出的数据清洗方案（通过跨数据库比对修复28%的缺失字段）为医疗数据治理树立了新范式。

成果发表于《BMC Medical Informatics and Decision Making》后，Bergama医院已据此调整排班策略：在周一就诊高峰时段，将急诊科人员配置增加35%，并优先升级CT设备。该研究不仅为资源受限的医疗机构提供了精准管理工具，其创新的"事件日志-模糊挖掘-动态模拟"技术框架，更可推广至制造业、金融服务等多领域流程优化，展现出跨学科的广泛应用前景。