一种基于数据分析的临床护理人员管理系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于数据分析的临床护理人员管理系统及方法，所述性格匹配模块用于分别对临床护理人员与病人的性格情况进行检测，并分别计算各临床护理人员与病人的性格差异值Q；所述满意度管理模块用于统计分析历史数据中病人对各临床护理人员的满意度，得到各临床护理人员对应的满意度系数c。本发明专利技术从各临床护理人员与病人的性格差异情况、历史数据中病人对各临床护理人员的满意度情况及病人住院期间对相应临床护理人员具体表现的反馈情况进行综合考虑，为病人匹配当前情况下最佳临床护理人员，提高对临床护理人员的匹配精度及病人的满意度，同时还实现了对临床护理人员工作的合理分配。工作的合理分配。工作的合理分配。

【技术实现步骤摘要】
一种基于数据分析的临床护理人员管理系统及方法


[0001]本专利技术涉及医疗护理
，具体为一种基于数据分析的临床护理人员管理系统及方法。

技术介绍

[0002]临床护理人员对病人的传统管理方法中，会指派多个临床护理人员同时负责管理一批病人，但是并未对具体临床护理人员需要管理的病人进行划分，采用的管理方式为随机一个或几个临床护理人员为同一病人进行临床护理，护理效果不具有针对性，导致病人对临床护理人员的满意度不高。
[0003]同时，在临床护理过程中，由于临床护理人员与病人均具有各自的性格，且临床护理人员与病人的接触时间较长，而不同性格的临床护理人员给同一病人的护理满意度却不相同。
[0004]针对上述情况，我们需要一种基于数据分析的临床护理人员管理系统及方法。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种基于数据分析的临床护理人员管理系统及方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0006]为了解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种基于数据分析的临床护理人员管理系统，包括：
[0007]人员统计模块，所述人员统计模块用于对临床护理人员的信息情况进行统计；
[0008]性格匹配模块，所述性格匹配模块用于分别对临床护理人员与病人的性格情况进行检测，并分别计算各临床护理人员与病人的性格差异值Q；
[0009]满意度管理模块，所述满意度管理模块用于统计分析历史数据中病人对各临床护理人员的满意度，得到各临床护理人员对应的满意度系数c；r/>[0010]反馈值获取模块，所述反馈值获取模块用于获取病人住院期间对相应临床护理人员具体表现的反馈值d；
[0011]临床护理人员匹配模块，所述临床护理人员匹配模块针对具体病人对临床护理人员进行匹配筛选。
[0012]本专利技术通过各个模块的协同合作，共同实现对临床护理人员的管理，从临床护理人员与病人之间的性格差异情况、历史数据中病人对临床护理人员的满意度系数及当前病人对临床护理人员的反馈情况这三方面数据进行分析，为病人匹配对应的临场护理人员，实现对临床护理人员的有效管理。
[0013]进一步的，所述人员统计模块分科室对临床护理人员进行统计，不同科室内的临床护理人员对应不同的临床护理人员组，
[0014]在执行临床护理人员匹配模块针对具体病人对临床护理人员进行匹配筛选时，该临床护理人员所属的临床护理人员组与病人所属的科室相对应。
[0015]本专利技术人员统计模块分科室对临床护理人员进行统计，是从临床护理人员的专业性进行考虑的，先分别将临床护理人员与病人分为不同的类别，然后进行类别之间的匹配，该方式能够缩小临床护理人员对应管理的病人范围，增加临床护理人员对相应病人护理的及时性、专业性。
[0016]进一步的，所述性格匹配模块包括病人性格检测模块、临床护理人员性格检测模块及检测结果匹配模块，
[0017]所述病人性格检测模块通过第一调查问卷对病人或病人家属填写的问卷信息进行采集，并通过采集的问卷信息得到病人性格向量
[0018]临床护理人员性格检测模块通过第一调查问卷对临床护理人员填写的问卷信息进行采集，并通过采集的问卷信息得到临床护理人员性格向量通过第二调查问卷对临床护理人员填写的第二问卷信息进行采集并得到临床护理人员性格适应度g；
[0019]所述检测结果匹配模块通过病人性格向量临床护理人员性格向量及临床护理人员性格适应度g，分别计算出各临床护理人员与该病人的性格差异值Q。
[0020]本专利技术性格匹配模块通过调查问卷的形式分别获取病人与临床护理人员的性格信息，并将相应的性格信息向量化，用向量表示临床护理人员、病人自身专属的性格特点，同时考虑到临床护理人员是服务者，对被服务的对象(病人)需要有一定的包容心，因此还对临床护理人员进行深入分析，将其性格对他人性格的适应情况的数值化，得到临床护理人员性格适应度g，根据，临床护理人员性格向量化后的结果在相对病人性格向量通过g进行调节后，临床护理人员与病人之间的性格差异存在一个波动范围，再对临床护理人员与病人之间性格差异的波动范围进行处理，得到的Q是一个能够体现两者性格之间具体差异的具体数据；本专利技术中g的取值范围大于0且小于1。
[0021]进一步的，所述通过采集的问卷信息得到病人性格向量的方法包括以下步骤：
[0022]S1.1、获取病人或病人家属在第一调查问卷上填写的问卷信息，所述第一调查问卷均为选择题；
[0023]S1.2、将病人或病人家属在第一调查问卷上填写的问卷信息中各题对应的结果与相应题目的标准答案进行比较，
[0024]统计问卷信息中对应结果与相应题目标准答案相同的个数，记为a1，
[0025]统计问卷信息中对应结果与相应题目标准答案不同的个数，记为a2；
[0026]S1.3、在平面直角坐标系中坐标原点(0,0)到点(a1，a2)构成的向量即为病人性格向量
[0027]所述病人性格向量与平面直角坐标系横轴正方向的夹角记为θ1，
[0028]同理，可以通过采集的问卷信息得到临床护理人员性格向量所述临床护理人员性格向量与平面直角坐标系横轴正方向的夹角记为θ2，
[0029]本专利技术通过问卷信息与标准答案之间的异同，实现对病人性格的向量化，构成向量时选择点(a1，a2)是因为a1与a2两者之间的关联关系能够较好地实现对病人向性格向量的地位，首先a1与a2之间的和固定，两者存在紧密的联系，其次，点(a1，a2)中a1与a2的数值
在发生变化后，构成的向量的模长可能不同，构成的向量与平面直角坐标系中横轴正方向之间的夹角也可能不同，因此，通过点(a1，a2)构成的向量具有明显的特异性，能够便于区分不同病人之间的性格差异，同时也会使得求取的Q相互之间的差异也较大，尽可能的避免了不同临床护理人员针对同一病人得到的Q出现大小相同的情况；临床护理人员性格向量情况同理；设置情况同理；设置是因为a1，a2均大于等于0，因此点(a1，a2)只可能出现在平面直角坐标系中的第一象限或横坐标大于0的横轴部分或纵坐标大于0的纵轴部分。
[0030]进一步的，所述得到临床护理人员性格适应度g的方法包括以下步骤：
[0031]S2.1、获取临床护理人员在第二调查问卷填写的第二问卷信息，所述第二问卷均为选择题；
[0032]S2.2、将临床护理人员在第二调查问卷填写的第二问卷信息中各题对应的结果与想题目的标准答案进行比较，统计第二问卷信息中对应结果与相应题目标准答案相同的个数，
[0033]并计算该统计结果与第二调查问卷中选择题总个数的商；
[0034]S2.3、将S2.2中得到的商与临床护理人员性格检测模块中的性格适应度数据库进行匹配，得到该临床护理人员对应的临床护理人员性格适应度g。
[0035]进一步的，获取各临床护理人员与该病人的性格差异值Q的方法包括以下步骤：
[0036]S3.1、获取病人性格向量临床护理人员性本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于数据分析的临床护理人员管理系统，其特征在于，包括：人员统计模块，所述人员统计模块用于对临床护理人员的信息情况进行统计；性格匹配模块，所述性格匹配模块用于分别对临床护理人员与病人的性格情况进行检测，并分别计算各临床护理人员与病人的性格差异值Q；满意度管理模块，所述满意度管理模块用于统计分析历史数据中病人对各临床护理人员的满意度，得到各临床护理人员对应的满意度系数c；反馈值获取模块，所述反馈值获取模块用于获取病人住院期间对相应临床护理人员具体表现的反馈值d；临床护理人员匹配模块，所述临床护理人员匹配模块针对具体病人对临床护理人员进行匹配筛选。2.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的临床护理人员管理系统，其特征在于：所述人员统计模块分科室对临床护理人员进行统计，不同科室内的临床护理人员对应不同的临床护理人员组，在执行临床护理人员匹配模块针对具体病人对临床护理人员进行匹配筛选时，该临床护理人员所属的临床护理人员组与病人所属的科室相对应。3.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的临床护理人员管理系统，其特征在于：所述性格匹配模块包括病人性格检测模块、临床护理人员性格检测模块及检测结果匹配模块，所述病人性格检测模块通过第一调查问卷对病人或病人家属填写的问卷信息进行采集，并通过采集的问卷信息得到病人性格向量临床护理人员性格检测模块通过第一调查问卷对临床护理人员填写的问卷信息进行采集，并通过采集的问卷信息得到临床护理人员性格向量通过第二调查问卷对临床护理人员填写的第二问卷信息进行采集并得到临床护理人员性格适应度g；所述检测结果匹配模块通过病人性格向量临床护理人员性格向量及临床护理人员性格适应度g，分别计算出各临床护理人员与该病人的性格差异值Q。4.根据权利要求3所述的一种基于数据分析的临床护理人员管理系统，其特征在于：所述通过采集的问卷信息得到病人性格向量的方法包括以下步骤：S1.1、获取病人或病人家属在第一调查问卷上填写的问卷信息，所述第一调查问卷均为选择题；S1.2、将病人或病人家属在第一调查问卷上填写的问卷信息中各题对应的结果与相应题目的标准答案进行比较，统计问卷信息中对应结果与相应题目标准答案相同的个数，记为a1，统计问卷信息中对应结果与相应题目标准答案不同的个数，记为a2；S1.3、在平面直角坐标系中坐标原点(0,0)到点(a1，a2)构成的向量即为病人性格向量所述病人性格向量与平面直角坐标系横轴正方向的夹角记为θ1，
同理，可以通过采集的问卷信息得到临床护理人员性格向量所述临床护理人员性格向量与平面直角坐标系横轴正方向的夹角记为θ2，5.根据权利要求4所述的一种基于数据分析的临床护理人员管理系统，其特征在于：所述得到临床护理人员性格适应度g的方法包括以下步骤：S2.1、获取临床护理人员在第二调查问卷填写的第二问卷信息，所述第二问卷均为选择题；S2.2、将临床护理人员在第二调查问卷填写的第二问卷信息中各题对应的结果与想题目的标准答案进行比较，统计第二问卷信息中对应结果与相应题目标准答案相同的个数，并计算该统计结果与第二调查问卷中选择题总个数的商；S2.3、将S2.2中得到的商与临床护理人员性格检测模块中的性格适应度数据库进行匹配，得到该临床护理人员对应的临床护理人员性格适应度g。6.根据权利要求5所述的一种基于数据分析的临床护理人员管理系统，其特征在于：获取各临床护理人员与该病人的性格差异值Q的方法包括以下步骤：S3.1、获取病人性格向量临床护理人员性格向量及临床护理人员对应的临床护理人员性格适应度g；S3.2、根据临床护理人员对应的临床护理人员性格适应度g获取各临床护理人员的性格向量角度波动值G，所述各临床护理人员的性格向量角度波动值G的值为：格向量角度波动值G，所述各临床护理人员的性格向量角...

【专利技术属性】
技术研发人员：李祎萍，韩高华，朱婧，陈娟，钱玉霞，
申请(专利权)人：泰州市人民医院，
类型：发明
国别省市：