广东省数据知识产权存证登记平台-证书详情

登记信息

医院门诊患者流量画像与服务流优化数据集 已登记

数据申请号：

粤2025091001932
数据登记号：

SZ2025120015924.0
关键词：

患者画像；聚类分析；运营效率；医疗数据；服务流
登记时间：

2025-10-29
平台证书编号：

20250944000015924
服务机构：

广州恒成智道信息科技有限公司
登记主体：

佛山市高明区人民医院
法院编号：

广州互联网法院 - b378a844720662b09befa1668063af80fdf2de54025bd8ea4bd2eec5e07d4aa4-749fc1a4;legalxchain

区块链信息

上链时间：

2025-10-23
所属区块链：

司法联盟链·广东省知识产权保护中心
证据指纹：

9b9223d1b65b57f89d1a02692fd4f8d7a7bb4ce270bbcb54843d7ec3e88d2432c9a112720cdb7c572cddd461544fa4e7f9b25133fe1fe25968d29a0b7d94b183
区块链存证证书编号：

LXM-GDIPI-23202510233484892906

数据信息

数据简介

本数据集是一份专为优化医院门诊运营效率而设计的高价值数据集，将原始、离散的患者就诊流水记录，通过一套系统性的数据挖掘流程，转化为一个包含“患者行为画像”与“服务流节奏”两大核心维度的战略决策工具。本数据集通过应用机器学习聚类算法和时序过程分析，为每一条就诊记录都生成了全新的、具有明确业务含义的标签与度量，其根本用途是揭示隐藏在海量就诊行为下的模式与规律，为医院实现资源精准配置、服务流程再造和患者体验提升提供一个新颖、量化的数据驱动框架。

数据来源：

自行产生
数据所属行业分类：

Q84 卫生

数据处理规则说明

1.数据匿名化规则：将代表患者个人的ID脱敏为“患者+序号”的形式，无法追溯到患者本人，仅用于区分不同患者。 2.行为特征工程：利用就诊日期通过日期时间函数提取并创建【就诊小时】和【就诊星期】两个全新字段，将非结构化的时间信息转化为可供机器学习模型使用的、标准化的行为特征。 3.机器学习建模与画像生成：应用了二阶聚类这一无监督机器学习算法来创建核心的【患者流量画像】字段，以【就诊年龄】、【就诊小时】、【性别】和【就诊星期】为输入，将特征相似的就诊记录自动归类。 4.时序过程分析与度量创建：按【就诊科室】和【就诊日期】对数据进行强制排序，应用时序函数计算前后两个就诊记录的时间间隔，生成【就诊间隔分钟】，最终通过重新编码，将此连续的时间度量转化为直观的文本型【服务密度等级】，创造了一个用于评估服务流效率的独有指标。

应用场景描述

本数据集是构建新一代智慧医院运营管理系统的基础数据资产，其应用场景集中在战略与战术两个层面： 1.战略层面：基于画像的精准资源规划与服务设计。【患者流量画像】字段能够帮助医院管理者从宏观上理解核心客群。例如，针对识别出的“周初早间老年群”，医院可以前瞻性地增配导诊人员、优化适老化设施，并推送相应的健康宣教内容。针对“工作日下午中青年群”，则可以重点优化APP自助服务流程。这使得医院的服务策略从“一刀切”转变为“千人千面”，显著提升服务质量与患者满意度。 2.战术层面：基于服务流密度的即时工作流优化。【服务密度等级】字段为门诊科室提供了诊断和优化内部工作流的“显微镜”。管理者可以利用该数据识别出导致服务“拥堵”或“空窗”的深层原因（，并以此为依据重新设计预约规则。这能够直接平滑医生工作负荷、缩短患者无效等待时间，实现门诊服务流的根本性增效。

数据格式：

xlsx
数据更新频率：

月更新
数据量：

140885

样例数据

患者编号性别就诊日期就诊年龄就诊科室就诊小时就诊星期患者流量画像就诊间隔分钟服务密度等级患者7 男 2025/5/1 9:04 35 产科门诊 9 5 4 17.00 稳态服务患者8 男 2025/5/1 9:23 28 产科门诊 9 5 4 19.00 稳态服务患者9 女 2025/5/1 9:26 30 产科门诊 9 5 11 3.00 高密度

数据结构样例

序号字段名称字段类型字段说明 1 患者编号 VARCHAR(20) 患者的唯一身份标识符 2 性别 VARCHAR(2) 患者性别 3 就诊日期 DATETIME 具体的就诊日期与时间 4 就诊年龄 INT 患者就诊时的年龄 5 就诊科室 VARCHAR(20) 就诊科室名称 6 就诊小时 TINYINT 从就诊日期中提取出患者就诊时的小时时间 7 就诊星期 TINYINT 根据就诊日期字段，判断患者就诊时是星期几 8 患者流量画像 INT 根据患者的就诊年龄、性别、就诊小时、就诊星期这四个维度的特征，自动生成的14个群体分类标签 9 就诊间隔分钟 VARCHAR(10) 本次就诊与同一科室上一位患者就诊之间的时间间隔(分钟) 10 服务密度等级 VARCHAR(10) 对就诊间隔分钟进行定性分级后的文本标签

数据状态

2025-10-29

数据知识产权登记完成