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研究生:吳宗嶺
研究生(外文):Tsung-Ling Wu
論文名稱:應用關聯法則建構醫學中心門診醫師排班作業
論文名稱(外文):Using association rules to improve medical service quality for medical center in outpatients physician scheduling
指導教授:林文燦林文燦引用關係
指導教授(外文):Wen-Tsann Lin
學位類別:碩士
校院名稱:國立勤益科技大學
系所名稱:工業工程與管理系
學門:工程學門
學類:工業工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2010
畢業學年度:98
語文別:中文
論文頁數:89
中文關鍵詞:資料探勘關聯法則醫師排班作業醫療服務品質
外文關鍵詞:Data miningAssociation rulesScheduling operationMedical service quality
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在醫療技術發達的現今社會與健保體制下,往往會看到大型醫院掛號窗口總是大排長龍的看診人潮,熱門的掛號時段總是擠滿了就診病患,醫院的人力分配是影響著醫院的服務品質,所以排班問題是非常值得重視的一環。
而在醫院所有排班作業上以醫師的排班是直接影響病患的,在醫學中心當中各科別的醫師人數是非常多的,如何在有限的看診時段,將醫生排班以符合病患所需是當務之急。
本研究依台灣某醫學中心門診掛號病歷資料庫病患就診與就醫之屬性,本研究即以病患就診屬性,包括:看診日期、看診科別、醫師別等,以資料探勘之關聯技術,直接透過資料庫取得門診就診資料,尋求病患就診之行為模式。
本研究以資料探勘分析資料的關聯法則,找出高頻項重複看診的醫師,將被以重複看診次數最多的醫師排班排在一起,可以讓病患減少來院就診的天數,本研究醫學中心針對本研究所找出項主要醫師排班關聯規則,以腫瘤科在醫院方面將可以減少95.43%的排班組合時間所進行醫師排班花費的時間,且病患看診時間的節省部分,本研究針對10%的隨機資料庫驗證,發現平均將會改善7.3.%的病患來院就診天數,可以驗證本研究使用關聯法則是對於病患有明顯的看診天數的減少,故本研究所使用的研究流程可以供給其他醫學中心作為醫生排班的參考依據。
醫院以本研究所提出的改善方法,進行建構醫學中心門診醫師排班作業系統,將會提升整體服務品質,最後本研究提出以關聯法則建構找出新的排班規則應用模型,提供給不同的醫院或是部門別在於醫師人力資源的排班上有新的參考依據,對於醫院與民眾都有減少其負擔是益處。

For medical technology good developed and the health care system in modern society, large hospital always have many patients for outpatient services of popular time. The staff allocation of hospital is important that affect the quality of hospital services and the scheduling is also an important part.
All scheduling operations in the hospital on the doctor's scheduling are direct influence on patients in medical center, the number of physicians is very much, and how to physicians scheduling to meet patient demand in a limited time is important.
In this study, according to a medical center in Taiwan, out-patient medical records database of patients registered with the medical doctor attributes, this study is to patients through attributes, including: to see the doctor the date of clinic, other physicians, to the association data mining techniques directly through the database to obtain information on outpatient visits, for patients through their behavior.
In this study, using data mining association rules to identify duplicates frequency of physicians seeing patients, will be to repeat the number of visiting arrangements with the largest physician scheduling and patients can reduce the number of days to hospital. The Medical Center Research Institute for the association to identify major physician scheduling rules to oncology in hospitals will be able to reduce the 95.43 % of scheduling time for physician scheduling combination of the time, and patients to see the doctor to save part time of this study, 10% of the random database verification found that the average will improve 7.36% of patients to hospital days. This study can verify the association rules in is significant for the patients to see the doctor to reduce the number of days so that research process used in this study can provide other medical centers as a reference for scheduling of doctors.
To construct an outpatient medical center physician scheduling the operating system, the hospital will improve the overall quality of medical service, and finally used to association rules to find a new application model for scheduling rules that available to the different department of the hospital or physician is for the scheduling of human resources have a new reference for the hospital and the patients have the benefits of reducing their cost.

目錄
中文摘要 i
英文摘要 ii
誌謝 iv
目錄 v
圖目錄 vii
表目錄 viii
第一章、前言 1
1.1 研究背景與動機 2
1.2 研究目的 2
1.3 研究範圍與限制假設 3
1.4 研究流程 3
第二章、文獻探討 5
2.1 醫療服務品質 5
2.2 資料探勘 6
2.3 關聯法則 13
2.4 排班作業 20
第三章、研究方法 27
3.1 研究架構 27
3.2 醫院門診資料收集 29
3.3 資料過濾與篩選 31
3.4 資料編碼與轉換 32
3.5 判斷資料充實 33
3.6 分析軟體SPSS Clementine 10.1 33
3.7 建立病患與看診科別之關聯性 34
3.8 評估結果是否正確 39
第四章、實證研究 40
4.1 問題架構 40
4.2 資料準備 40
4.3 關聯規則推導 42
4.4 資料關聯分析 44
4.5 驗證關聯規則 47
4.6 小結 50
第五章、結論與未來建議 54
5.1 結論 54
5.2 未來建議 55
參考文獻 56
中文文獻 56
英文文獻 60
附錄一、SPSS Clementine 10.1關聯法則操作步驟 63
附錄二、Access資料庫轉換匯入至Excel 71
附錄三、個人簡歷 79

圖目錄
圖1 研究流程圖 4
圖2 資料庫知識探勘流程 8
圖3 本研究資料探勘流程步驟 29
圖4 部份資料庫呈現 30
圖5APRIORI 演算法之架構圖 36
圖6 高頻項目集之產生過程 38
圖7 病患就診資料庫來源 40
圖8 軟體操作關聯法則模組 41
圖9 設定資料庫欄位判讀 41
圖10 設定支持度門檻 42
圖11 設定信心度門檻 43
圖12 整體數據分析結果 44
圖13 就診年齡分布 45
圖14 來院看診日期 45
圖15 設定資料隨機亂數 49
圖16 新增排班規則至ACCESS資料庫 51
圖17 建構ACCESS排班資料庫 52


表目錄
表1 資料探勘於醫學的應用 11
表2 支持度和信賴度代表的意義 15
表3 關聯法則相關應用 18
表4 關聯法則於醫學的應用 19
表5 針對醫院人力相關研究 24
表6 個案醫院提供資料庫屬性欄位 30
表7病患就診行為類別 31
表8 研究期間內病患看診次數的人數 31
表9 醫師看診次數 32
表10 病患就診紀錄 37
表11 7筆規則符合筆數 43
表12 參考病例對應專業醫師 46
表13 個案醫院腫瘤科原始排班 47
表14 判斷增益值是否顯著 48
表15 關聯規則的準確性 49
表16 建議醫師排班組合 51
表17關聯法則建議新排班規則 53
中文文獻
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