医院门诊收费窗口配置量化分析

医院门诊收费窗口配置量化分析

1服务设备及人员队列是日常生活中常见的现象。例如，当客人去商店购买东西，病人去医院看东西时，他们总是要关注队列。如果你买的东西或病人想去做，客人（病人）想接受什么服务。但是，如果服务的数量超过了服务机构（也称为服务机构）的能力，也就是说，到达的客人不能立即获得服务，此时一些客人必须等待，所以存在排人现象。由于顾客到达和服务时间的随机性，可以说，排队现象几乎是不可避免的。在一个医院的运营中，排队现象无所不在，例如挂号、分诊、划价收费、取药、化验、检查、手术、等床等。如果增添服务设备及人员，就要增加投资或发生空闲浪费，如果服务设备及人员太少，排队现象就会严重，对患者个人和社会都会带来不利影响。因此，医院的管理人员希望得到一个优化配置，只有通过量化分析，才能真正了解目前的配置是否合理得当，并为今后的改进提供科学的依据，从而达到提高服务质量和降低服务成本的目的。2队列理论的理论基础2.1收费对象的共同特征排队论，也称随机服务系统理论（queuingtheory），是研究要求获得某种服务的对象所产生的随机性聚散现象的理论，“聚”表示服务对象的到达，“散”表示服务对象的离去。它是从1909年丹麦的爱尔朗发表“概率与电话通话理论”开始的。排队过程的共同特征表现为：有请求服务的人或物，称之为“顾客”，医院门诊收费过程中的“顾客”就是等待交费的患者；为“顾客”提供服务的人或物，称之为“服务台”，医院门诊收费过程中的“服务台”是医院的收款员；由顾客和服务台共同构成一个排队系统。2.2患者随机服务系统任何一个排队系统都可以表示为：每个顾客由顾客源按一定的方式到达服务系统，加入排队队列等候服务，服务台按一定规则从队列中选择顾客进行服务，获得服务的顾客立即离开。医院门诊收费过程的排队系统就是一个典型的随机服务系统，它们的特征表现为：患者的到达过程是符合泊松分布，即患者到达服务系统是相互独立的，患者相继到达的时间间隔是随机的；服务规则是单队或多队，先到先服务；服务机构是多服务台，各服务台工作相对独立，且服务时间近似地服从负指数分布。2.3顾客方面的平均顾客数对于随机型排队系统，在给定的输入和服务条件下，采集和研究系统的主要指标如下：λ：顾客平均到达率，表示单位时间内来到服务系统的平均顾客数；μ：平均服务率，表示单位时间内能够被服务完成的平均顾客数；s：服务台个数；ρ：服务强度，即每个服务台单位时间内的平均服务时间，当ρ≥1时，服务台无法满足需要，导致排队长度越来越长；Ls：队长，即系统中的顾客的平均数；Lq：排队长，即在系统中排队等待的顾客的平均数；Ws：顾客在系统内平均停留的时间；Wq：顾客在系统中平均排队等待的时间。2.4顾客来入线的特征排队论中，将模型进行了分类，医院门诊收费系统中涉及的主要模型是M/M/1模型和M/M/N模型，其中M表示服从泊松或负指数分布，N或1为服务台个数。标准的M/M/1模型具有以下特征：输入过程：顾客源是无限的，顾客单个到来，相互独立，一定时间的到达数服从泊松分布，到达过程已是平稳的；排队规则：单队，且对队长没有限制，先到先服务；服务机构：单服务台，每个顾客的服务时间是相互独立的，服从相同的负指数分布；假定顾客到达间隔时间和服务时间是相互独立的。标准的M/M/N模型的各种特征的规定与标准的M/M/1模型的规定是相同的，只是服务机构不是单台，而是互相独立的N台，并且平均服务率相同。2.5改进的一般理论求解排队问题的目的，是研究排队系统运行的效率，评估服务质量，确定系统参数的最优值，以了解系统结构是否合理、研究设计改进措施等。当实际问题作为排队问题求解时，首先要根据原始资料做出顾客到达时间间隔和服务时间的经验分布，然后按照统计学方法（例如χ2检验）以确定属于哪种理论分布，即适于哪个数学模型，并估计必需的参数值。实际上，最基本的参数值是平均到达率和平均服务率，将其带入相应数学模型的具体公式中，即可得到所要的数量及评价指标。3量化分析的应用示例3.1优化布局设置，进行模型分析我院门诊收费窗口目前约有30多个，除了一层门诊收费大厅比较集中的8个外，其余都分散在门诊各个楼层及某些临床和辅诊科室处。近年来，医院大力解决看病难、看病贵的问题，全面应用门诊医生站，极大地提高了门诊收费的速度，支持刷卡服务，减少现金交易，加快了大额交费的速度；同时，不断增加窗口和优化布局设置，使得划价交费排队的严重现象得到显著改善。选取妇产科门诊收费窗口作为示例，是因为其专科性强，通过测算，平均收费时间为36.33s，比大厅的59.55s快，这是由于这类患者一次交费的项目少、品种单一、每笔金额相对较少；另外，目前妇产科有2个收费窗口，由于环境限制，患者只能排成单个队列，任何一个窗口空闲时，队列中排在前面的患者便可以得到服务，符合标准的M/M/N模型，即1个M/M/2模型，反之，应该是2个标准的M/M/1模型，即便如此，还是可以按照两种数学模型分别进行量化分析，以便进行分析比较。本示例2种模型的示意图可见图1和图2。服务率需要通过实地采集收费时间计算平均值得到，到达率是从医院信息系统中这2个收费窗口的门诊收据张数中统计出来，分别限定近期正常工作日上午8:00～11:30和下午14:00～16:302个时段，计算出平均值，本示例中的服务率和到达率这2个参数的计算均以分钟为单位。3.2收费窗口的设置表1为λ=1.55，μ=1.64,N=2的M/M/N型系统上午时段的计算结果及评价指标。去年我院门诊妇产科只有一个收费窗口，正如表中服务强度和等待概率都接近1，收款员几乎没有任何停顿的时间，平均排队长16个人，等待时间在10min以上，患者排队现象严重，等待时间很长。后来，增加一个窗口后，状况明显得到改善，证明适当增加收费窗口是合理的，但是，如果设置3个收费窗口，对医院来说不但没有必要还会造成浪费。表2为λ=0.98，μ=1.64,N=2的M/M/N型系统下午时段的计算结果及评价指标。由于来院就诊的患者下午较上午数量明显减少，因此，到达率也低，从表中数据指标可以看出，如果开放一个窗口，估计患者也是可以忍受的，只是收款员的服务强度不低于上午时段。表3为λ=0.775，μ=1.64的M/M/1型系统上午时段的计算结果及评价指标。假设2个窗口2个队列，这时每个队列的平均到达率为λ1=λ2=1.55/2=0.775，表中平均队长只是反映单个队列的情况，如果考虑整个系统，还需要乘以服务台数（目前为2）。根据表1和表3生成表4，对1个M/M/N型系统相同与N个M/M/1型系统的进行比较，如果除排队方式外其他条件不变，但患者到达后分别在2个窗口各排一队，并且进入队列后坚持不换，这就形成2个队列，使得原来1个M/M/2型的系统变成2个M/M/1型的子系统。从表4中各项指标的对比，可以看出1个M/M/2型（单队）比2个M/M/1型（双队）有显著的优越性，这是在安排排队方式时应该注意的。4医院随机服务系统与医院收费窗口设置的矛盾收费窗口应设置多少个，并且分布在何处比较合适，需要进行实地测量，加以量化分析，才能得到科学合理的求解。当然，设置越多，患者越方便，可减少排队时间；反之，医院就要增加收款员及相应的位置和设备，也会增加服务成本。事实证明，患者排