基于GIS的区域医疗卫生状况分析与评价

张帅毅，徐京华

(西南交通大学地理信息工程中心，四川成都610031)

基于GIS的区域医疗卫生状况分析与评价

张帅毅，徐京华

(西南交通大学地理信息工程中心，四川成都610031)

应用GIS空间分析功能对相关医疗卫生状况进行空间数据挖掘，构建区域医疗卫生状况评价模型，量化区域医疗卫生状况指标，并生成分析与评价结果图，以辅助决策分析。

医疗卫生信息化;地理信息系统;分析评价模型;空间数据挖掘

一、概 述

近年来我国医疗卫生事业发展迅速，医疗卫生基础设施逐步完善，医疗保健体系日趋成熟。但新发传染病却一直频繁出现，如传染性非典型肺炎、禽流感、艾滋病以及重新出现的传染病如结核等，给人类带来了新的危害，并且有不断加重的趋势。而诸如食物中毒、猪链球菌感染疾病等突发公共卫生事件也在不断增多，这不仅凸显出公共卫生体系建设的重要性，同时也使公共卫生体系受到了极大的挑战［1］。

随着GIS技术在各行业的广泛应用以及数据挖掘技术、空间数据采集技术、数据库技术的发展，人们对从空间数据库发现隐含知识的需求日益增长，从而出现了在空间数据库中进行知识发现的技术——空间数据挖掘［2］(spatial data mining，SDM)技术。空间数据挖掘技术是从空间数据库中提取隐含的、用户感兴趣的空间与非空间的模式以及普遍特征的过程［3］。

本文应用GIS技术方法及相关试验数据，对大量空间相关医疗卫生信息进行了空间聚类分级、分类，并建立了分析评价模型，还对区域医疗卫生状况进行了综合分析，挖掘了区域医疗卫生状况与区域空间区位之间的内在联系，以及普遍的特征信息和知识，最后得到了一些有益的结论。

二、构建分析与评价体系

区域医疗卫生状况是指一个区域可以提供的医疗卫生保健水平，以及该区域应对突发公共卫生事件的应急保障能力。该项指标的确定对于区域医疗卫生建设和突发应急事件调度都有较高的参考价值。

区域医疗卫生状况分析与评价体系中描述分析与评价的工作流程以及流程所涉及的关键技术方法，都是进行分析评价的技术支撑。传统的医疗卫生评价方法多是应用德尔菲法并综合多种医疗卫生自身的因素来进行评价的，但是很少涉及医疗卫生赖以实施的地理背景的影响。近年来已经有专家呼吁医学研究应重视非医疗因素的影响［4］。本文构建的分析与评价体系是基于GIS技术，针对当今评价体系欠缺的非医疗因素(主要是空间信息)的影响而设计的。

1.分析与评价模型研究

影响区域医疗卫生状况的因素是多方面的，且各个因素对区域医疗卫生状况的影响程度是不相同的。一方面与区域的医疗设施资源相关，另一方面与区域的地理背景相关。前者易于理解;对于后者，西方医学界普遍的观点认为人们所处的地理位置可以影响健康，这意味着人类所居住的环境与人类健康有着密切的联系［5］。一个典型的案例就是19世纪40年代英国的John Snow绘制了伦敦Soho地区霍乱病例的分布图，结果发现霍乱的发生地与人们广泛使用的公用水泵有关［6］。

影响因素可以分为医疗因素与非医疗因素，如图1所示。因此在考察一个区域的医疗卫生状况时，不能只考察医疗卫生行业自身的设施状况，还需要调查医疗配套设施状况、区域地理背景等，进而才能准确全面地认识该区域的医疗卫生状况。

图1 影响因素示意图

不同因素的影响力是不同的，因此在评价医疗卫生状况时所占的权重也各不相同。据此本文构建了区域医疗卫生分析评价的模型如下

式中，S为区域医疗卫生状况综合指标;Xn为单项影响因素;Pn为Xn对应的权重。

2.分析与评价体系研究

基于GIS技术与方法，依据医疗卫生状况的自身特点和分析评价模型设计相应的分析评价体系。整个体系大致分为四个部分:原始数据采集与存储、原始数据预处理、分析与评价、结果输出。体系的详细设计如图2所示。

图2 分析与评价体系架构详图

三、基于GIS技术的分析与评价体系实现

1.原始数据采集与存储

医疗卫生状况分析与评价体系所涉及的数据分为两种:一种是医疗卫生专题数据，包括该区域的医疗卫生设施数目以及质量，医疗卫生从业人员数量及素质等;另一种是该区域影响医疗卫生建设的非医疗空间因素，包括该区域交通网密度、医疗机构分布状况、人口分布等。

原始数据的收集按照数据的医疗卫生专业化程度不同，收集方式也有所不同。医疗卫生等专业数据可以通过向卫生机构索取、实地考察等方式获取;通用的数据可通过地方统计资料、地图等收集。通常原始数据的种类繁多，包括地图数据、统计数据和数字资料、文字报告和图片等［7］。如何有效地存储这些原始资料对后期的分析与评价至关重要。本文所采取的数据存储策略如图3所示。

图3 数据存储示意图

原始资料数据首先按照区域区划存储在数据库中，再依据与空间位置相关的程度分开存储。

2.数据预处理

所采集的原始数据往往不能够直接用于分析与评价模型，模型中的各个因子数据一般要通过数据预处理得到。

常见的预处理包括数据质量分析、数字化等，初步处理所得到的结果可以用于进一步分析使用，然后依据分析与评价模型得到所需的各个因子的值。常见的方法有数据分级、数据分类、模型处理等。

GIS具有很强的空间分析功能和数据空间可视化功能，善于处理与地理位置密切相关的数据分析，并将得到的结果可视化显示。在原始的医疗卫生资料中，医疗机构分布、道路、水系、居民地等都与地理位置密切相关。图4为本文应用ArcGIS Desktop软件的空间分析建模工具创建的交通网密度计算模型;图5是经过数据分级处理的人均医疗机构数目的专题图可视化表达。

3.分析与评价

原始数据经过预处理后得到满足分析评价模型的各个因子的数量值，可以用于进一步的分析和评价。一方面，通过人工观察得到各个因素的状况的直观认识，形成用户知识库，例如人口密度的大小分布情况、医疗设施完备度、交通便捷度等;另一方面，按照模型计算得到医疗卫生状况综合指标S，表1为通过分析评价模型得到的部分区域S值。通过比较S可直观地了解各个地区之间医疗卫生状况的相对差异。

图4 交通网密度计算模型

图5 人均医疗机构数据

表1 医疗卫生状况综合指标S

4.结果输出

应用GIS可视化技术可以直观地将分析的结果进行专题图可视化。将得到的综合数量指标S进行条件分级处理，并兼顾不同级别对象的数量均衡，适当调整各个级别的边界值，最终得到分级结果。图6为应用GIS技术对医疗卫生状况综合指标S应用分级设色和饼状图方法进行的专题图可视化，级别越高染色越深，综合状况也就越好;区域对应的饼图的直径越大综合状况也就越好。

图6 医疗卫生分析与评价结果

四、结束语

基于GIS技术的医疗卫生分析评价是医疗信息化的一部分，是GIS技术应用于医疗信息化的一次尝试，难点在于医疗卫生与GIS的结合点、交叉点的挖掘，构建医疗卫生分析与评价模型就是一次GIS与医疗卫生结合的试验。结果表明计算所得的指标与现实情况匹配的准确度较高，分析结果具有一定的参考价值。下面需要进一步继续完善医疗卫生分析与评价体系，可以考虑引入医疗卫生中与空间信息密切相关的流行病预防、应急医疗等内容参与评价。

［1］杨斌.遂宁市公共卫生资源现状调查［J］.中国卫生事业管理，2005(12):738-739.

［2］孙成忠，赵润怀，陈士林，等.基于聚类的空间数据挖掘技术在中药资源分析中的应用［J］.测绘通报，2008(9):46-49.

［3］蒋旻.基于空间数据库的数据挖掘技术［J］.武汉科技大学学报，2002，25(2):184-185.

［4］胡大一.医学研究应重视非医疗因素的影响［J］.中国医药导刊，2007，9(6):443-444.

［5］张喜旺.基于GIS的农村公共卫生管理信息系统研究［D］.开封:河南大学，2006.

［6］CROSIER S.SNOWJ:The London Cholera Epidemic of 1854［EB/OL］.［2010-12-21］.www.csiss.org/classics/content/8.

［7］黄仁涛，庞小平，马晨燕，等.专题地图编制［M］.武汉:武汉大学出版社，2003:50-51.

The Study and Evaluation of Regional Medical and Health Status Based on GIS

ZHANG Shuaiyi，XU Jinghua

0494-0911(2011)03-0075-03

P208

B

2010-12-21

张帅毅(1988—)，男，河南洛阳人，硕士生，主要研究方向为地理信息系统理论及应用。