【摘 要】
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[目的]以门诊科室为起点,针对同时需要完成辅助临床检查和实验室检验项目的门诊患者,综合考虑院内通行时间、完成辅助临床检查和实验室检验项目的时间以及在各科室的排队时间等因素,规划出一条路径帮助患者在最短时间内完成所有项目,缩短院内滞留时间。[方法]利用ARIMA模型和人工神经网络分别计算患者在院内的通行速度和科室的排队时间,同时结合完成各项目所需的平均耗时依次选择用时短的执行科室,最终生成一条耗时最
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[目的]以门诊科室为起点,针对同时需要完成辅助临床检查和实验室检验项目的门诊患者,综合考虑院内通行时间、完成辅助临床检查和实验室检验项目的时间以及在各科室的排队时间等因素,规划出一条路径帮助患者在最短时间内完成所有项目,缩短院内滞留时间。[方法]利用ARIMA模型和人工神经网络分别计算患者在院内的通行速度和科室的排队时间,同时结合完成各项目所需的平均耗时依次选择用时短的执行科室,最终生成一条耗时最短的路径推荐给患者。[结果]通过ARIMA模型对皮肤科门诊量和检验科排队时间进行了预测,两个模型的MAPE、RMSE和MAE分别为8.49、270.03、203.83和1.30、16.68、10.02;通过人工神经网络对超声科排队时间构建的预测模型达到了95%的准确率,其MAPE、RMSE和MAE分别为3.33、5.88和3.95。此外,将不同具体情况下患者的历史平均消耗时间与模型优化后的时间进行对比,发现规划后的路径均在不同程度上节省了患者的院内滞留时间。[结论]（1）该院皮肤科门诊量大,其所在楼层较为拥挤,患者通行速度受限;另外,超声影像科的患者排队时间存在明显的变化趋势,可以通过有效引导和错峰分流缓解现状;医学检验科上午的排队情况较为严重,可以增加开放窗口数量进行改善。（2）本课题的预测模型相较于其他同类模型具有一定的优势,其规划后的用时比患者实际消耗的平均用时更短,存在一定的实际价值。（3）可以将空气质量等潜在的环境因素纳入研究当中,进一步提高预测准确性。
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