基于大数据分析的互联网医院资源配置优化研究

一、互联网医院资源配置的概述

（一）核心概念

通常情况下，所谓互联网医院资源主要是指为满足线上医疗服务所使用的资源类型，具体可以分为以下四种类型：1.人力资源；包含医生、药师与护理人员等；2.技术资源；如 AI 问诊系统、远程会诊设备等；3.服务资源；如号源与健康管理包等；4.数据资源；包含电子健康档案、问诊记录等。在对互联网医院资源配置进行优化时，主要是采用科学合理的方法将各类资源进行统筹分配，保障供需平衡、使用效率最大化且公平可及，以减少用户等待的时间，有效拓展线上医疗服务的覆盖范围[1]。

（二）理论基础

在互联网医院资源配置优化过程中，其主要以供需平衡理论、长尾理论与协同治理理论为基础，其中，在供需平衡理论中，强调资源供给需要与用户需求保持动态适配性，医疗服务人员需要将需求预测与供给调整保持均衡状态，以此来减少资源闲置与需求缺口等问题出现的概率。在长尾理论中，认为在互联网医疗场景中，一些小众病种与基层地区的分散需求可以利用数字化技术方式进行聚合，之后采用资源集约化配置实现医疗服务。在协同治理理论中，强调将传统医疗机构与区域之间的壁垒与限制进行打破，并创建资源共享机制，以实现优质资源的跨区域流动，为更多人提供优质有效的医疗服务项目。

（三）技术支撑

互联网医院资源配置需要数据采集、数据处理与分析挖掘等技术作为基础支撑，在使用数据采集技术时，医疗服务人员可以借助医疗 APP、医院 HIS 系统、区域健康平台与可穿戴设备等多元化的方法，采集用户数据信息，相关数据可以为诊断编码、用药记录为主的结构化数据，以及问诊文本、语音记录为主的非结构化数据。在使用数据处理技术时，医疗服务人员可以借助 ETL 工具对相关数据信息进行仔细的清晰、脱敏与融合处理，并借助分布式储存技术建立医疗数据中台，避免“数据孤岛”现象的出现。在使用分析挖掘技术时，医疗服务人员需要借助机器学习算法、统计分析方法与可视化技术等。

二、基于大数据分析的资源配置优化框架构建

（一）设计思路

在建立基于大数据分析的互联网医院资源配置优化框架体系时，设计人员需要以“数据驱动决策”理念为基础，建立起“数据采集-处理-分析-应用”的全流程框架体系，让资源配置过程从原先“经验判断”转为“数据决策”，从原有的“静态分配”升级为“动态调度”，以此来提升资源配置的科学性与合理性。

（二）设计原则

在设计资源配置优化框架体系时，设计人员需要遵循数据驱动、精准适配、动态调整与协同共享等原则。

（三）整体架构

在建立基于大数据的互联网医院资源配置优化框架体系时，其整体架构可以分为数据层、分析层与数据层。其中，数据层中整合了用户端、资源端、环境端与效果端四个维度的数据，并形成了资源配置数据资产。其中，用户端数据主要是指用户的年龄、地域、性别等基础属性，病种、病史、用药等健康特征，以及问诊时间、频率与评价等行为数据；资源端数据主要是指医生信息、技术资源等；环境端数据指区域疾病流行数据、节假日信息与政府政策动态等信息；效果端数据包含资源利用率、用户等待时间、复诊率及满意度评价等信息[2]。

分析层主要是借助大数据算法进行深度洞察，主要包含了需求预测模块、匹配优化模块与效率评估模块等，在需求预测方面，可以利用 LSTM 模型对未来 7 天内各个专科、区域的问诊量进行预测，保障准确率达到 85%以上；在匹配优化方面，可以借助协同过滤算法创建“用户需求-医生专长”匹配模型，为用户匹配更加适合的医生， 确保自身需求得到有效满足；在效率评估方面，可以创建等待时间、资源利用率与公平性等指标体系。

应用层主要是输出具体的优化策略，主要是借助可视化决策平台为资源配置提供辅助，涉及到动态调度、精准匹配、区域协同等模块，同时，医疗服务人员还可以建立起效果反馈机制，为后续持续迭代提供基础与保障。

三、基于大数据的互联网医院资源配置优化策略

（一）供需动态平衡策略

当前时期，为了加强互联网医院资源配置的优化分配，工作人员可以采用供需动态平衡策略，利用 LSTM 需求预测模型，制定动态排版方案，实现智能排班优化。例如，预测出医疗服务工作的高峰时段，如工作日的 19-21 点、周末的 9-11 点，在这些时间段中，需要增加 30% 左右的医生在线时长，而在其他较为空闲的时间，可以安排一些医生进行健康科普与病历质控等工作。同时，医院需要建设一些弹性资源池，创建“核心医生、兼职医生与 AI 辅助”相融合的弹性资源体系，利用大数据技术分析识别出潜在的兼职医生资源，如一些医院的基层骨干、退休专家等，为其建立资质审核与培训机制，并研究开发 AI 分针系统，筛查出常见病，并分流 30% 进行简单咨询，以此来减少线下人工医生的工作压力。

（二）精准匹配策略

在互联网医院资源配置优化过程中，精准匹配策略发挥着重要作用，医院可以建立用户需求画像与医生标签体系；通过聚类算法依据用户需求进行画像，将全体用户划分为慢病管理、急症咨询、健康保健等不同类型，为其标注病种、病情状况与服务偏好等特点，同时建立医生专长标签库，借助 NLP 对每一个医生的接诊记录进行深入分析，生成擅长病种、沟通风格与响应速度等不同类型的标签，以此来为每一个用户精准匹配合适的医生，在保障医疗服务效果的同时，提升用户满意度。

（三）技术资源优化策略

除此之外，在基于大数据互联网医院资源配置优化过程中，医院及医疗服务人员还可以采用技术资源优化策略，建立区域医疗资源共享平台，将不同医院、不同平台的数据壁垒进行打破，让医生资源、电子健康档案与检查结果等数据信息可以实现跨区域共享。在另一方面，医院可以建立差异化资源配置，例如，在一些高血压高发地区增加心血管内科资源的投放，在老年人口数量较多的区域提升老年医学服务力度，针对区域疾病谱数据分配更多的资源，同时还可以开发应用 AI 辅助诊断系统、标准化问诊模板等轻量化服务工具，促进基层资源服务能力的提升[3]。

总结：综上所述，在互联网医院资源配置优化研究过程中，发现这一工作依旧存在数据安全与隐私保护技术需要进一步完善，以及跨平台数据共享机制存在一定漏洞等问题，限制了实际工作的效率与质量。为此，相关医院需要获取政府部门及相关科研机构的帮助与支持，引进并融合联邦学习技术，以实现在数据隐私保护的进行跨机构模型训练；同时可以创建资源配置-医保支付联动机制，借助相关政策杠杆来提升资源优化配置力度，确保互联网医院资源配置更加精准、高效、公平，强化提升现代医疗服务质量与发展水平。

参考文献：

[1]孔鹏磊."互联网 +^′ "医疗环境下健康医疗大数据的应用[J].产业与科技论坛, 2020, v.19(15):62-63.DOI:CNKI:SUN:CYYT.0.2020-15-029.

[2]吕涛,赵玉胜,房媛,等.智慧医疗背景下的互联网医院建设研究[J].投资与合作, 2021(4):151-152.

[3]严真卿.大数据驱动下的互联网医院个性化医疗服务研究[J].微型计算机, 2025(2):43-45.