医院管理系统中英文翻译资料.doc

医院是一个复杂的系统，病人从挂号、就诊、划价、取药每一个服务机构，当某项服务的现有需求超过提供该服务的现有能力时，排队现象就会发生，由于患者到达的时间和诊治患者所需时间的随机性，可控性小，排队几乎是不可避免的，当诊室不足时，常出现患者排队等待时间太长,患者满意度下降，医务人员工作过于忙乱，易出差错引起医患纠纷，对患者和社会都会带来不良影响因此如何合理科学安排医护人员及其医疗设备，使医院不会盲目增加医生和设备造成不必要的空闲，形成资源浪费，又使患者排队等待时间尽可能减少，如何在这两者之间取得平衡,以便提高服务质量,降低服务费用，这是现代医院管理者必须面对的课题排队论模型，是通过数学方法定量地、对一个客观复杂的排队系统的结构和行为进行动态模拟研究，科学、准确地描述排队系统的概率规律，排队论也 是运筹学的一个重要的分支学科〔1，2〕 在医院管理中，如果在排队论的基础上，对医院门诊、诊室的排队系统的结构和行为进行科学的模拟和系统的研究从而对诊室和医生安排进行最优设计，以获得反映其系统本质特征的数量指标结果,进行预测、分析或评价，最大限度地满足患者及其家属的需求，将有效避免资源浪费通过排队论对医院业务不足的分析，采用计算机对医院管理系统的使用是势在必行的，报告证明，实行信息化管理可以提升医院的整体形象，让人切实感受到医院的正规化、现代化管理，增强医院在当地的影响力、竞争力，从而提高医院的经济效益；完善的信息化管理系统可以帮助医院实现科学准确的内部管理。

以前医院在管理上因为各类信息不完善，不准确、不及时的信息经常产生病人费用漏、跑、错费现象；物资管理方面由于信息不准确，医院对自身的家底不明，造成积压浪费，以至物不能尽其用使用 HIS 实时管理各种财务单据、库存物资、药品等是解决上述问题的有效途径如在药品管理方面，采用了国家规定的 GSP 管理规范，使得地方医院在药品供应管理与药品有效期管理等方面更加方便规范，大大增强医院用药的安全性医院信息化系统的有效运行，可大幅度提高各部门的工作效率和质量，减轻各类事务性工作靠手工操作的劳动强度同时资料精确度的提高使医院在财务、划价、下医嘱等环节人为造成的错误率降为零，使医务工作人员能够腾出更多的精力和时间服务于病人，保证病人经济利益的同时也为医院创造了经济效益1 随机模型在各种排队系统中，随机性是它们的一个共性，而且起着根本性的作用顾客的到达间隔时间与顾客所需的服务时间中，至少有一个具有随机性，否则问题就太简单了排队论主要研究描述系统的一些主要指标的概率分布，分为三大部分：1）排队系统的性态问题研究排队系统的性态问题就是研究各种排队系统的概率规律，主要包括系统的队长、顾客的等待时间和逗留时间，以及忙期等的概率分布，包括它们的瞬时性质和统计平衡下的性态。

排队系统的性态问题是排队论研究的核心，是排队系统的统计推断和最优化问题的基础从应用方面考虑，统计平衡下的各个指标的概率性质尤为重要2）排队系统的统计推断为了了解和掌握一个正在运行的排队系统的规律，就需要通过多次观测、搜集数据，然后利用数理统计的方法对得到的数据进行加工处理，推断所观测的排队系统的概率规律，从而应用相应的理论成果来研究和解决排队系统的有关问题排队系统的统计推断是已有理论的成果应用实际系统的基础性工作，结合排队系统的特点，发展这类特殊随机过程的统计推断方法是非常必要的3） 排队系统的最优化问题排队系统的最优化问题包括系统的最优设计和已有系统的最优运行控制，前者是在服务系统设置之前，对未来运行的情况有所估计，使设计人员有所依据后者是对已有的排队系统寻求最优运行策略，例如库房领取工具，当排队领取工具的工人太多，就增设服务员，这样虽然增加了服务费用，但另一方面却减少了工人领取工具的等待时间，即增加了工人的有效生产时间，这样带来的好处可能远远超过服务费用的增加学习和应用排队论知识就是要解决客观系统的最优设计或运行管理，创造更好的经济效益和社会效益1.1 系统描述 以医院门诊为研究对象，它有如下特征： ① 输入过程:患者的到达是相互独立，相继到达的时间间隔是随机的；一定时间的到达服从Poisson 分布。

② 排队规则:从先到先服务,且为等待制,即患者到达时所有诊室和医生都没有空闲,他们就要排队等待 ③ 服务时间:患者诊治时间是相互独立的,服从负指数分布 ④ 服务窗口:多服务台,C 个服务台并联排列,各服务立工作1.2 模型假设及建立 假设患者平均到达率为 λ，单个服务台的平均服务率（表示单位时间被服务 完的患者数）为 μ，整个服务机构的平均服务率 cμ；系统的服务强度 ρ=λ/cμ1 使队长趋向无限时,在平均服务率不变的情况下就只能增加服务台下面讨论有 2 个服务台且他们的平均服务率相等的情况我们可以得知 2 个服务台的两种服务形式平均队长 L，等待时间 W 之比为： 2L1L2=W1W2=1+ρ2 （ρ2=λ2μχ2=3.06, 所 以接受到达率服从参数 λ=2.1 的 Poisson 分布同理可检验手术时间服从参 数 2.5 的指数分布用以上公式排队系统的主要数量指标如下； 系统中病人数 5.25 ( 人)排队等待病人数 4.41 (人)病人逗留时间 2.5 (h) 排队等待时间 2.1 (h) 服务强度 ρ=λ/μ=0.84 病人时间损失系数 5.25 手术室空闲时间的概率 0.16 繁忙时间的概率 pn=0.84 ② 计算 服务强度 ρ=λ/cμ=0.421 captain tended to unlimited, the average service rate unchanged on the case can only increase Desk. Below are two to discuss them and help desk services, the average rate equal to the situation.We can help desk was informed that two forms of service an average of two captain L, the waiting time for the ratio of W: 2L1L2 = W1W2 = 1 + ρ2 (ρ2 = λ2μ χ2 = 3.06, so reach acceptable parameters λ = 2.1 obey the Poisson distribution. Similarly be subject to inspection operation time of 2.5 parameters of the exponential distribution. Queue up with the formula above the main quantitative indicators are as follows; System in a few patients 5.25 () 4.41 wait a few patients (who) patient length of stay 2.5 (h) queue waiting time 2.1 (h) service intensity ρ = λ / μ = 0.84 coefficient of 5.25 patients loss of time the operating room the probability of idle time 0.16 peak hours, the probability pn = 0.84 ② computing services strength ρ = λ / c μ = 0.42 <1 an increase in the scale of the operation theatre after the same number of indicators System in a few patients 1.02 () 0.18 wait a few patients (who) patient length of stay 0.48 (h) queue waiting time 0.08 (h) of the two operating theatres idle time only a probability of 0.4 idle operating room the probability of patients p1 = 0.34 .Without waiting for the probability of 0.74 patients must wait for the probability of 0.26 .Based on the above data available indicators: There is only one operating room department patients waiting for surgery time is 5.25 times 84% of the operating room is the busiest time, only 16% of the free. If an operating room to be used to increase the probability is 42 percent, the probability is idle 58 percent, two operating theatres idle time the probability of 0.4, two operating theatres there is only one spare the probability of 34 percent. Based on the above data policy makers to decide whether an increase in the operating room, so as to provide managers decision support tools.3 ConclusionsTo the hospital queue is a common phenomenon, as patients and medical services at the time of the randomness, with the number of sources in theory is unlimited, and medical resources are limited, how the allocation of limited resources, the use of the line model theory And computer simulation, combined with the service record of relevant data, to make qualitative and quantitative indicators of the number, then the forecast, analysis and evaluation, by optimizing the design, implementation dynamic management, according to the hospital's strength, improve facilities and equipment , A reasonable increase in the number of medical staff, medical clinics improve technology, and effectively reduce 。