基于聚类分析法的内镜设备管理方法研究

2021-10-09 01:23何欣怡
生物医学工程学进展 2021年3期
关键词:长条聚类内镜

何欣怡

上海交通大学医学院附属仁济医院 (上海,200127)

0 引言

医疗设备在当代临床诊断治疗中发挥了非常重要的作用,同时体现了医院综合能力与水平,其设备都是应用于医疗、科研、教学等工作中。医院医学装备部门负责医学装备预算论证、购置、验收、质控、维护、维修、应用分析和处置等全程管理,只有加强医疗机构医疗器械的管理和维护,形成有效的管理体系,才能有效地提升医疗设备的功能价值,保障患者的诊疗安全,同时为医院产生良好的经济效益和社会效益。

本次研究以R院A院区的内镜中心的内镜设备作为研究对象,R院内镜中心每年接受胃肠镜检查患者有17余万例,日均700余例,其特点是运转快、效率高,这对内镜设备管理有着巨大的挑战。胃镜、肠镜设备的运营和维修成本都较高,因此希望可以通过科学的研究方法,帮助医学装备管理部门及临床使用部门的管理人员更好地管理现有资产。

1 医院内镜设备的现状

本次研究对象为电子上消化道内窥镜与图像处理装置、光源、记录设备、监视器、内镜诊疗附件(如活检钳)以及其他配套使用辅助设备,用于内镜检查和治疗,通过视频监视器提供影像供上消化道、咽喉的观察、诊断、摄影、治疗用,供口腔的观察、诊断、摄影用。电子结肠镜用于大肠的观察、诊断、摄影与治疗。

目前R医院内镜中心的内镜设备分为三个院区进行同质化、垂直化管理,本次研究以工作量最大的A院区的内镜设备作为数据分析。经过设备盘点可知,目前具备13类共151套内窥镜设备,其分类及功能各有不同,具体功能简述如下表1所示。

表1 A院区各种内镜配置与功能Tab. 1 The configuration and function of various endoscopic in hospital area A

2 聚类分析的概念

聚类分析是根据某些数量特征将观察目标进行分类的数理统计方法。通过分类人们可以将研究事物划分为不同类别,并探索产生这种类别的原因,进而提出合理、有效地处理该类事物的办法。

本文使用的是系统聚类,系统聚类法可以对样品聚类,也可以对变量聚类,变量可以是连续性或分类变量,提供的举例测量方法和结果表示方法也十分丰富。当n个样品或变量看成不同的n类,然后将距离接近(针对样品聚类)或性质接近(针对变量聚类)的两类合并为一类,再从这n-1类中找到最接近的两个类合并,以此类推,直到所有的样品或变量被合为一类。整个过程可以绘成聚类图,按图和具体问题来决定分类。

现将内镜设备根据临床需求划分为不同类别,进而探索其对临床内镜检查、治疗的需求的必要性。

3 聚类分析法在内镜设备管理中的应用

3.1 内镜设备管理现状

医疗设备的管理需要科学及系统的管理,在设备的预算申报阶段,各科室根据各自的需求进行申报预算,医院医学装备委员会进行讨论,但是如果不知道设备的实际使用情况及绩效分析,在预算分配时,很容易根据主观意愿进行判断,无量化的数据支撑设备配置的合理性,会导致设备配置过度或设备闲置等问题。因此设备配置必须要切实地结合临床使用需求,医学装备管理人员更需要观察设备全生命周期,了解现有设备的使用状态。

通过内镜中心质量追溯系统及医院HIS系统的数据查询,可知2020年11月的内镜检查量为12 631台次(见表2)。根据不同的检查部位和检查方法可以分为75种类,其中检查部位和检查方法排列前位的是:电子胃十二指肠镜检查、电子结肠镜检查、经肠镜特殊治疗等。

表2 各种内镜使用次数(n)Tab. 2 Usage times of each endoscope

3.2 聚类分析法的应用步骤

内镜设备价值高、品种繁多,通过将每个病种的设备需求与依赖情况进行调研,运用聚类分析法找出设备的相似程度,并根据相似程度进行聚类,从而确定内镜中心的设备配置模式,在此基础上根据同一模式下各病种的总量来确定内镜中心的设备配置数量与种类,而现有设备的使用情况作为设备预算配置的依据。

根据构建的病种与设备细分指标体系进行指标赋值。在各项指标进行赋值后生成数据矩阵,进行处理分析,将整理所得的原始样本数据导入到SPSS软件进行聚类分析,转到个案分析,输出结果如图1所示为垂直冰柱图,上侧横坐标表示样本名称,左侧纵坐标表示可划分的类别数。

图1 内镜聚类垂直冰柱图Fig.1 Endoscopic cluster vertical icicle diagram

每个样本名称对应一根棕色长条,13个样本长条的长度相同。每两个样本长条之间还夹有一根棕色长条,长条的长度表示两个样本的相似度。在冰柱图的最下端,样本长条对应的纵坐标为12,表示在聚类过程中,首先将13个样本划分为12类,类与类之间由白色间隙间隔开。总共11个白色间隙,分隔为12类。

聚类进程继续,下一步可将13个样本聚为10类。在这一步中,样本名称的3号和11号的相似度达到阈值,聚为一类。当纵坐标为10时,13个样本被9个白色间隙分隔为10类。

最终要将13个样本划分为四类,则选择纵坐标4,根据上面的方法,有3个白色间隙将13个样本分为4类。其中样本5自成一类,样本4聚为一类,样本7和样本9聚为一类,其余9个样本聚为一类。

根据输出结果可以将评价较相似的指标聚为4类。因为用SPSS进行聚类分析时,系统会自动分类,但是并不会给出排序,而用需求度排序会直接给出按照1~4类进行排序,因此需要检验运用程序,将所得聚类结果导入程序分析可得到如表3需求度排序。其中1代表使用需求程度较高,2次之,依次使用需求程度降低。

表3 聚类分析内镜需求度Tab. 3 Cluster analysis endoscopy degree of demand

其中1代表重要程度较高,2次之,依次重要程度降低。在研究的13种内镜设备中,重要性排名第1的为电子胃镜;其次为电子肠镜;排名第3的为放大胃镜、十二指肠镜;其他并为第4。

4 讨论

研究的内镜设备中,重要性排名第1位的为电子胃镜,第2位的为电子肠镜,可见这两类设备是在内镜中心检查或治疗中非常重要的设备,在日常管理中要特别关注其设备配比及预防性维护。

通过聚类分析,已经可以直观地显示进行归类方法,从而便于医学装备部门对设备运营时的管理。根据设备的分类,在管理中如维修、更新设备时,我们能将一类设备集中进行分析处理,极大地提高了设备管理的效率,也提高设备的有效利用率。真实地了解设备的使用状态,可以为决策者在设备配置时提供一定的数据依据,从而更加科学理性的对科室设备做好管理工作,同时也可以根据设备的使用效率和需求度,做好预防性维修计划及备机计划。

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