一 研究背景與意義

在醫療行業的快速發展過程中，數據的作用和重要性日益突出。醫療數據包含著關于患者的大量信息，如病歷記錄、實驗室檢查結果、醫學影像資料等，而這些數據的有效分析和利用是提升醫療服務質量和效率的關鍵。在這種背景下，醫院時序預測的研究成為了一個重要方向。

在醫療領域，時序數據是指按時間順序排列的一系列數據點，這些數據點可以是每天的病例數量、住院率、手術量、藥物使用量等。時序預測是一種基于時序數據來預測未來事件的方法，它的基本思想是根據現象過去的行為來預測其未來的狀態。時序預測的目的是為了預測未來的醫療事件或患者的健康狀況，以便于醫療機構合理分配資源、優化醫療服務、改善患者護理和治療，同時減少資源浪費。

例如，通過預測未來一段時間內的患者入院量，醫院可以更合理地規劃病床分配和醫護人員的排班，以避免資源的浪費或不足。這不僅可以提高醫院處理患者的能力，還能改善患者的住院體驗，同時也能控制運營成本。

再如，手術室和床位的時序預測可以讓醫院管理者提前規劃手術室的使用和調配，這樣可以有效規避手術室資源緊張的問題，同時也能減少因手術室等待而帶來的潛在的服務質量降低和患者滿意度下降的風險。

此外，藥物與耗材的需求預測也是醫院時序預測的一個重要方面。通過分析歷史數據，醫院可以預測未來的藥物與耗材需求，從而更精準地進行庫存管理，避免藥品和物資的過期浪費，同時也確保了臨床治療和患者護理的需要。

綜上所述，醫院時序預測研究具有重要的理論和實踐意義。在進行醫院時序預測的研究時，選擇合適的研究方法是至關重要的。經過分析，我們發現醫院的就診業務呈現出明顯的季節性特征，因此，本研究首先概述其研究方法和關鍵環節，并采用SARIMA模型來捕捉時間序列數據的內在規律，據此構建時間序列預測模型，旨在實現從理論和實踐兩方面對醫院時序預測進行研究，不僅是對理論上的研究，更重要的是將這些理論應用到未來實踐中，從而為醫療機構提供實用、有效的預測方法和建議，也可為相關領域的研究和應用提供參考。

在實際工作中，本作者已采用實際就診數據進行建模，并繪制出未來時間范圍內趨勢圖，以為預算等提供支撐。考慮到醫院業務數據的敏感性，本研究選擇使用具有相似季節性特征的航空乘客數據來演示單變量時間預測模型的構建過程。數據集來源于公開數據集Kaggle，時間范圍從1949年1月至1960年12月。技術工具采用：Python 3.7 + PyCharm 2022.2（Community Edition）。后續再進行多變量時序預測的交流探討。

二 研究方法與框架

醫院時序預測，其研究內容主要涵蓋文獻綜述、數據集描述、算法選擇和模型構建、實驗結果分析等方法，研究框架如圖所示。

首先，通過文獻綜述，可以對現有的醫院時序預測研究進行全面的回顧和分析。這一部分的目的在于建立研究的理論基礎，了解當前領域內的主要研究方法及其優缺點，包括傳統統計方法、基于機器學習的方法以及深度學習技術。此外，通過文獻綜述，還應當了解到不同模型在應對特定場景和挑戰時的表現，如數據的季節性、異常值和噪聲等。

其次，數據集描述是構建有效的預測模型的基礎。在進行時序預測之前，詳細描述和預處理所使用的數據集是必不可少的。數據集包括但不限于手術量、季節性因素、節假日效應等，數據集內每個特征都需要進行詳細說明和預處理，包括數據清洗、缺失值處理、數據標準化等步驟，以確保輸入到模型中的數據是干凈、一致和標準化的。

接著，選擇合適的算法是實施時序預測的關鍵步驟。對于醫院時序預測的問題，條件允許情況下應盡可能比較不同的算法，綜合考慮其獨特的優點和局限性，通過分析來決定采用哪種算法構建預測模型最適合當前數據集。

在模型構建階段涉及到的工作主要包括選擇模型的超參數、訓練模型以及驗證模型的泛化能力。這個階段需要將前面的準備工作與算法相結合，構建出一個魯棒、可解釋且預測性能良好的模型。

最后，實驗結果分析是驗證所構建模型有效性的重要環節。我們需要通過測試集來評估模型性能，并通過各種性能指標進行量化分析。此外，還應分析模型的泛化能力，即在未見過的數據上的表現，以判斷模型的實際應用價值。

三 數據預處理和特征提取

在前期確保數據采集的可靠性和準確性基礎上，數據預處理和特征提取是兩個至關重要的步驟，直接影響到模型訓練的結果和預測的準確性。

數據預處理是指在分析數據之前進行的一系列標準化過程，目的是提高數據的可用性和一致性。缺失值處理是數據預處理的首要任務之一。若缺失值不處理，在訓練機器學習模型時就可能導致信息大量丟失，影響模型的泛化能力。

異常值也是數據預處理的一個重點，它們會在模型訓練過程中引入噪聲，影響模型的穩定性和預測準確性。常用的異常值處理方法包括刪除、替換及使用統計方法等。

數據預處理完成后，特征提取是下一步的重要環節。特征提取的目標是從原始數據中提取出對模型預測任務有幫助的信息，同時去除噪聲和不相關特征。在醫院時序預測研究中，特征提取的過程需要結合醫療領域知識和數據分析來進行。特征提取可能包括但不限于：

（1）就診時間：根據需要預測的時序數據類型（如每日、每周、每月），提取出對應的時間特征，包括星期幾、月份、季節等。

（2）就診科室：根據疾病特點，提取出與特定科室相關特征，如心臟病患者可能需要關注的心率、血壓等。

（3）其他相關特征：如就診人員的年齡、性別、體重、既往病史等，這些都可能對疾病的發生、發展和治療有影響。

如上圖可知，該航空乘客數據集描述性分析可知，共144條記錄，2個特征值：月份（Month）、乘客數量（# #Passengers），無缺失值。

四 特征選擇和特征工程

特征選擇和特征工程是提高模型預測準確性的關鍵步驟。這兩個步驟的目的是為了從原始數據中提取出對模型預測最有價值的信息，并通過一定的轉換和處理使數據更適合于算法的要求。通過合理的特征選擇和預處理，可以顯著提高模型的預測性能，為后續的模型訓練和應用提供堅實基礎。

特征選擇是指從原始數據集中識別和提取出對預測模型最有用的特征。這是因為，并非所有的特征都與目標變量相關。例如，醫院的日均病床使用量可能與季節性因素、節假日、地區的醫療需求等因素相關。這一步驟的目的是減少數據維度，同時避免模型過擬合，提高模型的泛化能力。相關性分析是常用的特征選擇方法，它通過計算特征與目標變量之間的相關系數來評估特征的重要性。

特征預處理包括數據的標準化和歸一化，這可以確保不同量級和量綱的特征在模型訓練時具有可比性。例如，當處理的數據中包含了如體重、血壓等不同量級的特征時，若不進行標準化處理，那么在訓練過程中，數值較大的特征可能會對結果產生主導影響。

五 模型選擇和模型構建

模型選擇和模型構建是該研究的核心環節。它不僅關系到模型的準確性和泛化能力，還直接影響預測結果的可用性。在進行模型選擇和構建的過程中，通常需要綜合考慮數據特性、預測目標、以及模型的技術復雜度和計算成本。

醫院時序數據場景下，常見的模型包括統計模型和機器學習模型。SARIMA（季節性自回歸積分滑動平均）模型作為一種常用的時序預測統計模型，是ARIMA模型的擴展，其主要優勢就是能夠有效處理和分析具有明顯季節性特征和長期依賴性的時序數據。但對于非線性和復雜季節性模式的捕捉能力有限，如季節性周期不固定或季節性強度隨時間變化的情況，此時則需要通過機器學習算法來實現。

LSTM模型作為深度學習的一個分支，可以通過自動從數據中學習特征來捕捉更復雜的時序關系，適合處理帶有復雜非線性關系和長期依賴關系的時序數據。

在選擇模型的時候，需要權衡不同模型的優缺點，并根據具體的應用場景和可用的計算資源來做決定。例如，如果計算資源有限或者數據的季節性非常復雜，可能需要優先考慮LSTM模型。相反，如果計算成本敏感，或者數據中的非線性關系不是特別復雜，SARIMA模型可能是一個更經濟的選擇。此外，還需要考慮模型訓練和預測的速度，以確保模型能實際應用于動態變化的真實環境中。

從上圖中可以觀察到，乘客數量隨年份呈現規律性波動，且每年第三季度，特別是7月和8月，達到高峰。

根據上圖分析，本研究采用季節性分解技術將時間序列數據拆分為趨勢、季節性和殘差三個組成部分。趨勢部分顯示數據整體呈上升態勢，而季節性部分則揭示了數據的明顯季節性波動。鑒于這些特征，本研究認為采用SARIMA算法來構建時間序列預測模型是恰當的。

六 模型評估和優化

時序預測模型的準確性對醫院的經濟效益和患者的治療效果有著直接影響。因此，精確評估和優化模型至關重要，以確保模型具備良好的泛化能力，并對其進行微調以提升預測的準確性。評估預測性能的常用指標包括均方誤差（MSE）、均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）以及平均絕對百分比誤差（MAPE）。

交叉驗證也是評估模型泛化能力的一種常用技術，它通過減少模型在特定測試集上的性能波動，增強了結果的穩健性。此外，網格搜索（GridSearchCV）作為一種系統化的參數優化方法，通過探索所有可能的參數組合來確定最優的模型配置。

除了這些方法，混淆矩陣能夠提供模型性能的詳細視圖，而ROC曲線和AUC值則是評估模型在不同決策閾值下表現的關鍵工具，尤其在處理不平衡數據集時尤為重要。總體而言，模型的評估與優化是一個持續的、迭代的過程，這對于構建一個既精確又實用的醫院時間序列預測模型至關重要。

上面兩圖展示了模型對測試數據進行時間序列預測的可視化結果及其評估指標。MSE、RMSE和MAE的數值均較低，顯示出模型預測的誤差較小。同時，MAPE值也很低，這表明預測誤差與實際值相比微不足道，說明模型能夠非常精確地預測時間序列數據。總體而言，模型展現出了良好的預測性能。

如上面兩圖展示，它們分別是利用該時間序列模型進行未來趨勢預測的可視化圖表和預測值的展示。

七 結論

在當今醫療領域，大數據和人工智能技術的迅猛發展正在重塑傳統的管理方式和服務模式。統計模型在醫院時間序列預測研究中的應用，正是這一變革的顯著標志。它不僅能夠提高醫院的管理效率和服務質量，還對社會經濟發展產生著深遠的影響。

本研究提出了一個普適性的研究框架，適用于任何類型的醫院時序數據預測，包括門診量、住院量和手術量等。這為醫院管理者提供了一種靈活規劃資源、提升運營效率和醫療服務質量的有效方法。隨著這些先進管理經驗和技術的廣泛傳播，醫療行業的技術進步和服務水平將得到提升，進而促進整個社會醫療健康服務體系的改善和提升。

作者簡介

安志萍，高級工程師，在職博士學歷，專業技術上校退役。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，中國醫學裝備協會醫院物聯網分會委員。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。