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【2023BI数据分析大赛】我国医疗服务现状分析
作品选题 随着经济社会发展水平和人民生活水平不断提高,人民群众更加重视生命质量和健康安全,健康状态呈现出多样化、差异化的特点,人民健康既是民生问题,也是社会政治问题。所以,国家一直很重视医疗卫生事业的发展,也在不断优化医疗资源机构。 本次项目,通过现有数据,分析我国的医疗服务运行状况,找出现在医疗服务发展之中存在的不足,总结政府为我国医疗服务所做的重要举措,从而窥探医疗服务运行的内在规律,为我国更好地进行医疗服务提供启发。 一、选手简介 1、选手介绍 (1)团队选手版 团队名称:不怕困难组 队长介绍:肖潇,现就读于上海杉达学院,网络与新媒体专业,文科生,但是偏爱数据类分析 成员介绍:朱秋曼,现就读于上海杉达学院,网络与新媒体专业,也是文科生,跟队长具有相同的爱好。 团队组成::因各自对数据分析和社会民生都有着浓厚的兴趣,并且也是一个寝室,一起刻苦钻研,我们一起克服难题,共同进步,取得了极大的满足感和自豪感 团队照片: 2、参赛初衷         首先我们一直是finbi的忠实粉丝,之前也参加过帆软的比赛,并且学校也在学习这款软件,虽然学习很浅,但是也抵不住我们的热爱,关注了帆软的公众号之后,立马就报名参加了。        本次项目,通过现有数据,分析我国的医疗服务运行状况,找出现在医疗服务发展之中存在的不足,总结政府为我国医疗服务所做的重要举措,从而窥探医疗服务运行的内在规律,为我国更好地进行医疗服务提供启发。我们期待通过我们的一小点观察,加上大赛导师的指导,可以更好地提升我们全面思考问题的能力,如果有可能的话,我们也希望我们的分析可以为我国的医疗事业的发展提供借鉴的意义。 二、作品介绍 1、业务背景/需求痛点 业务背景: 确保人民生命安全和身体健康,是我们党治国理政的一项重大任务。党和国家始终高度重视发展卫生和健康事业、增进人民健康福祉。 党的十八大以来,党中央明确了新时代党的卫生健康工作方针,强化提高人民健康水平的制度保障,坚持预防为主,稳步发展公共卫生服务体系。健康是促进人民全面发展的必然要求,是经济社会发展的基础条件,是民族昌盛和国家富强的重要标志,也是广大人民群众的共同追求。 随着经济社会发展水平和人民生活水平不断提高,人民群众更加重视生命质量和健康安全,健康状态呈现出多样化、差异化的特点,人民健康既是民生问题,也是社会政治问题。所以,国家一直很重视医疗卫生事业的发展,也在不断优化医疗资源机构。 需求痛点: 卫生健康问题是关系到国计民生的重点问题,然而我国卫生健康事业的发展存在着一些问题,比如东西部发展不均衡,城乡发展不均衡等痛点。本次项目,通过现有数据,分析我国的医疗服务运行状况,找出现在医疗服务发展之中存在的不足,总结政府为我国医疗服务所做的重要举措,从而窥探医疗服务运行的内在规律,为我国更好地进行医疗服务提供启发 2、数据来源 本次数据均来源于国家统计局。 3、分析思路 我国的医疗服务现状分析主要从分为四大模块,五个内容,分别是医疗现状分析,医疗资源全国分布,医疗资源城乡分布,以广西省百色市田林县者苗乡为例分析,以及结论和建议。 在医疗现状模块,我们分别从医院数量,医护人员数量,医护人员种类,每万人卫生技术人员数,医护人员一周工作时间,医护人员一天睡眠时间,近五年全国医生平均薪资,医保建设,公立民营医院数量对比等角度切入。 在医疗资源全国分布模块中,主要是从各省医疗机构数,各省医疗机构床位数,各省医疗人员分布,各省卫生健康支出以及政府鼓励西部引进人才角度切入 在医疗资源城乡分布模块中,主要是钻取四川省内部医疗机构分布,城乡每万人医疗机构床位数对比,城乡每万人卫生技术人员数对比,政府对乡村卫生机构投入的资金以及县级新型合作医疗区划个数角度切入。 在以广西省百色市田林县者苗乡为例分析模块中,主要是从当地卫生医疗支出及其在GDP中占比,以及对广西省该地区样本调查从而进行数据挖掘角度展开。 最后就是总结上述四角度得出一系列结论和建议。 4、数据处理 列重命名:将英文字段转换为中文字段描述,方便理解检查空值:对各字段进行检查,如有空值,进行处理,例如填充均值或删除空值。 删除异常值: 对数据进行检查 ,例如修正或删除数据合并:将各个数据表按地区和时间进行合并,便于后续继续进行可视化分析 5、可视化报告 1、首页介绍 本模块,我们主要讲述的是我国的医疗服务现状,从四个角度进行分析,分别分析我国的医疗现状,医疗资源在全国的分布,医疗资源在城乡的分布,以及以广西省百色市田林县者苗乡的医疗资源为例进行分析,从而得出了一系列的结论和建议,如下图所示 在首页,我们运用photoshop,制作了该首页的背景,其次我们将五个文本组件与超链接结合,制作了五个导航按钮,点击文本组件即可到达该仪表板,展开针对该模块的具体分析。 2、医疗现状分析 仪表板总体介绍 在本模块,我们主要分析了我国的医疗现状,从各类医院数量以及医护人员数量和种类为切入点,制作了八张图表,分别是“各类医院数量逐年上升”、“医护人员数量逐年上升” “医护人员种类”、“每万人卫生技术人员”、“医护人员一周工作时间”、“医护人员一天睡眠时间”、“近五年全国医生平均薪资”和“公立医院与民营医院数量逐年上升”,如下图所示。 各类医院数量呈上升趋势 从国家统计局获取的数据中,我们了解到,我国的医院大致可以分为三类,分别是综合医院,专科医院和中医院,我们对这三类医院进行了分析,通过分析结果,我们发现,2013年-2022年,各类医院总体呈上升趋势,且每年上涨速度有存在加快的现象,这体现出,我国一直在重视医疗事业的发展。如下图所示。 医护人员数量逐年上升 接下来我们分析了近十年内医护人员的数量,从“医护人员数量逐年上升”柱形图,我们可以了解到,2012年-2021年,我国医护人员数量总体呈上升趋势。如下图所示。 医护人员种类 接下来我们分析了我国医护人员的种类,通过分析结果,我们可以发现,我国医疗人员种类十分丰富,比如说有卫生技术人员,工勤技术人员,药师,执业医师等等,在这其中,我国卫生技术人员的占比最高,达到了总人数的40.81%,如下图所示。 每万人卫生技术人员数 考虑到卫生技术人员的占比最大,我们进一步深度分析了卫生技术人员的情况,从“每万人卫生技术人员数”图,我们可以了解到,2012年-2021年,我国每1万人配备的卫生技术人员数量呈上升趋势,从每万人配备55人上升到了每万人配备79人,如下图所示。 综合四张图表,我们可以清晰的看出,我国各类医院数量总体呈上升趋势,医院数量增加,所以医疗人员也正相关的增加,并且我国医疗人员种类丰富,其中卫生技术人员的占比最大,并且卫生技术人员的数量呈逐年增长趋势。 医护人员一周工作时间 接下来我们分析了医护人员的一周工作时间,我们可以了解到,有大约93%的人一周工作时间大于40小时,有37%的人一周工作56小时,但是按照平常的一周工作五天来计算,那么大于56小时则意味着一天的工作时间大于11小时,由此可见医护人员工作时间比较长。如下图所示。 医护人员一天睡眠时间 接下来我们分析了医护人员的一天睡眠时间,从“医护人员一天睡眠时间”图,我们可以了解到,有大约59.7%的人一天睡眠时间小于6小时,可以看出医护工作人员时间的负荷还是很大的。如下图所示。 政府举措 政府也意识到了医生负担重的问题,在这方面,花费了大量的资源,来进行改善。近年来,政府不断提高全国医生的平均薪资,如下图所示,我们可以了解到,2019-2023年,全国医生的平均薪资是呈总体上升趋势的,并且金额数量都比较高。 此外,我国政府在大力促进医保建设,下图我们可以了解到,2019-2022年,政府不断地促进我国的医保建设,减轻居民医药花费的负担,如下图所示。 并且,政府也通过多种渠道促进我国医疗事业的发展,从“公立医院与民营医院数量逐年上升”图,我们可以了解到,政府正在大力促进我国民营医院的发展,我国民营医院总体呈上升趋势,特别是2021年以后,民营医院数量迅速增长,如下图所示。 综合上面三张表所述,我们可以知道政府考虑到医护人员负担的繁重,不断地提高医护人员的工资,并且不断地减轻人民的花费负担,与此同时,不仅仅只是注重发展公立医院,国家还通过政策来增加民营医院的数量,解决人民看病难的问题。 3、医疗资源全国分布分析 仪表板总体介绍 在本模块,我们主要分析了我国医疗资源的全国分布情况,以各省医疗机构数量为主,从各省医疗机构数量、机构床位数量、人员分布和各省卫生健康支出为切入点,制作了五张图表,分别是“各省医疗机构数量”、“各省医疗机构床位数量” “各省卫生健康支出”、“医疗人员各省分布”和“政府大力促进西部引进人才”,并且根据这几张表我们得出了以下结论。 医疗机构数量,医疗机构床位数全国分布 首先,我们分析我国医疗机构数量在全国的分布情况,五角星表示数量多的,空心圈表示数量中等,实心圆表示数量较少。从“各省医疗机构数量”图中,可以看出,各省医疗机构在数量上呈现着东多西少,南多北少的特点,值得注意的是,结合“各省医疗机构床位数量”这张图,我们可以了解到,个别省份医疗机构处于全国领先的地位,所拥有的床位名次却不靠前,以河北省为例,机构数位于前三,但床位数量却不是最多,这与我们一般的认知不相符合。这其实一方面说明了在平均情况下,河北省各个医院的平均床位数就少,这也提醒我们政府在促进医疗事业发展的同时要注意,对于床位等医疗资源的建设。如下图所示。 医疗人员全国分布 接下来,我们分析医疗人员在各省的分布,从“医疗人员各省分布”图中,可以看出,它与上一张的图表是正相关的,根据我国的国家规定,医护人员与床位的比例应该是1:0.6,所以我们可以看到,医疗人员在空间上的分布与床位数量在空间上的分布大体上是一致的。如下图所示。 政府卫生支出 对于医疗资源较少的省份,不能一直落后,也应该迎头赶上,例如:广东省,现有的医疗机构、床位数和医疗人员都较少,但该省份在最近几年中投入大量的资金进行建设,希望能够提高该省份的医疗情况,如下图所示,广东省的政府卫生支出排名第一。 政府大力促进西部人才引进 此外为了促进我国医疗资源的均衡发展,我国政府大力促进西部卫生人才引进,卫生人员根据所去地点的偏僻程度,提供医疗补助,比如高级职称的卫生人员如果去偏远地区工作,每月提供10000元补助。如下图所示 所以,综合这一模块的五张表,我们可以看出各省医疗机构在数量上呈现着东多西少,南多北少的特点,个别省份医疗机构处于全国领先的地位,但所拥有的床位却不多,说明该省份的平均每个医疗机构所拥有的床位较少,建议在可能的情况下,充分利用现有资源扩充床位。 4、医疗资源城乡分布分析 仪表板总体介绍 该模块我们主要探讨我国医疗资源的城乡分布情况,主要以城乡每万人机构床位数对比,城乡每万人卫生技术人员数量对比,政府对乡村医院投入的财政为切入点,分别制作了“城乡每万人医疗机构床位数对比”;“城乡每万人卫生技术人员对比”柱形图;“近五年政府对乡村医疗机构投入的资金逐年上升”;“近五年农村新型合作医疗县级区划个数不断上升”四张图表,并且根据图表得出了以下结论。如下图所示。 四川省内部医疗机构分布 在上一张仪表板我们分析了各省医疗机构全国分布,我们了解到四川省的医疗机构数量在全国前列,那么我们接着来分析下四川省内部医疗机构的分布,对于四川省的医疗机构做了数据钻取,我们可以看到四川省的医疗机构主要集中在四川经济较为发达的城市,例如成都,绵阳,然而像阿坝州这些经济较为落后的地区,医疗机构数量很少,由此可见在发达的省份,医疗资源的地区差异十分大。如下图所示 城乡每万人医疗机构床位数 了解到四川省城市之间的差距已经很大,接着我们分析了城市和乡村之间医疗资源的差异,我们通过每万人配备的医疗机构床位数在城乡方面的对比,其中,粉红色的柱子代表城市,蓝色柱子代表乡村,我们可以了解到城市和农村在数量上相差较大,且城市优于农村。如下图所示 城乡每万人卫生技术人员 接下来,我们分析每万人配备的卫生技术人员在城乡方面的对比,上面的面积代表城市,而下面的面积代表乡村, 我们可以了解到城市和农村每万人拥有城市和农村卫生技术人数量上相差较大,城市优于乡村,如下图所示 政府举措 综合两张表,城市和农村医疗资源存在差距,城市优于农村。 针对上面的问题,我们在国家统计局又搜寻了一些数据,发现政府对于该问题十分重视,最近几年,政府一直在不断加大向乡村卫生机构的资金投入。 从“近五年政府对乡村医疗机构投入的资金逐年上升”,我们可以了解到,政府从2019年起,政府对乡村的投入呈大幅增长趋势,并且数额巨大。如下图示。 从“近五年农村新型合作医疗县级区划个数不断上升”,我们可以了解到,随着2019年,政府不断加大对乡村卫生机构的投资,政府设置新型合作医疗县级区划的个数每年也在不断地增加,如下图所示。 结合这两张图可知,政府一直在为减小城乡医疗方面的差距做出努力。 5、广西省百色市田林县者苗乡医疗情况分析 仪表板总体介绍 在本模块,我们主要是以广西省百色市者苗乡的医疗情况为例进行分析,从政府医疗支出占GDP的比重、样本年龄区间、发热温度以及是否有基础疾病,制作了五张图表,分别是“政府医疗支出占GDP的比重”、“样本年龄区间”、“样本发热温度”和“样本否有基础疾病”,并且根据这五张表我们得出了以下结论。如图 7.1‑1所示。 政府医疗支出及其占GDP的比重 广西省田林县是肖潇同学的家乡,该地是一个贫困县,经济较为落后,医疗资源医疗条件都比较差,但是政府依然不断加大对于医疗卫生的投入。医疗卫生支出在医疗卫生中的支出较2020年有了较大提升。从图中,我们可以了解到该县政府对于医疗卫生的支出是在逐年上升的,且医疗卫生支出在GDP中的比重也是逐年上升的,在2020年和2021年,医疗支出在GDP中的占比都超过了百分之二十,当地政府十分重视医疗卫生事业的建设。如下图所示。 图示

中度可信度描述已自动生成 抽样调查样本分析 田林县受到自身医疗资源的限制,该县居民自身有基础疾病的人较多,去年疫情严重的时候,总有不少人患上新冠后久久不能康复。去年寒假,肖潇同学在该地对确诊新冠的患者进行了一个关于疫情康复天数的问卷调查,共做300份问卷调查,有效样本量为202份,具体分析如下; 在“样本是否有基础疾病”图中,我们可以看出,此次抽样调查样本的基本情况,该地区人口有基础疾病的人较多,如下图所示。 在“样本年龄区间”图中,我们可以看出,此次抽样调查样本的基本情况,年龄分布上,相对平均。如下图所示。 在“样本发热温度”图中,我们可以看出,此次抽样调查样本的基本情况,发热温度普遍较高,体温在40到41度的人数在样本中最多。如下图所示。 在“康复天数”一图中,可以了解到样本中的被调查者康复天数大多集中在7-14,康复时间都比较长,如下图所示。 康复天数预测模型 综合以上五张表,我们可以了解到我们此次抽样调查样本的基本情况。现对该样本数据进行数据挖掘,我们希望能够根据样本群体的情况预测康复的天数。 根据数据挖掘结果,我们发现影响康复天数的最重要因素是有无基础疾病,其次是年龄,发热温度在此影响力较小。 得到的预测模型如下: 在有基础疾病的情况下: 年龄在0-10,50-60,60-70区间内,预测康复天数为14-21天; 年龄在10-20,0-30,0-40,0-50间内,预测康复天数为7-14天; 年龄在70-80区间内,预测康复天数为21-28天。 在无基础疾病情况下,预测康复天数为1-7天。 数据挖掘结果如下图所示。 6、结论和建议 结论: 1. 我国医疗资源总体上呈上升趋势,但从平均角度看,平均每万人所拥有的医护人员数量很少。虽然我国医护人员的数量在逐年上升,但我国人口基数庞大,再考虑现阶段我国国情,我国医护人员的工作负担繁重,我国的医护人员数量仍存在较大缺口,政府有在采取提高医生薪酬,多种方式促进医院发展等措施。 2. 东西部医疗资源分布明显不均,东部较发达地区的医疗资源较丰富,并且比较均匀,而西部地区医疗资源相对不足,医疗机构数量很少,与东部、中部差距较大。但政府有积极发布政策,为西部引进人才,鼓励中东部地区人才前往西部发展。 3. 我国的医疗资源在城乡分布上存在差距,城市的医疗资源比农村优越,城市医疗机构的床位等硬件资源与农村相比也较为优越,但我国政府一直在致力于我国医疗事业的发展,重视乡村医疗卫生事业的建设,逐年加大对农村医疗机构投入和县级农村新型合作医疗区划的建设。 4.疾病的康复天数与自身是否有基础疾病有关。 建议: 1. 虽然政府已经为医护人员负担重这个问题采取措施,但我国的医护人员数量仍存在较大缺口,政府可以出台相应的政策,鼓励更多的人投入到医学事业当中来,为国家医学事业做出贡献。 2. 东西部医疗资源分布不均衡,西部医疗资源低下,四川省和湖南省水平高于其他地区,国家一方面需要更多的去关注医疗资源薄弱的地区,能够争取达到医疗资源均衡分布,另一方面,医疗薄弱地区的政府,应当更加注重医疗事业的发展,加大重视。 3. 针对广西省百色市田林县之类的偏远地区,我们发现医疗资源相对落后,并且因为当地人民的卫生条件不好,导致基础疾病比较多,所以在这次新冠疫情当中,我们针对当地的情况做了一个预测模型,来预测当地人民的康复天数,我们发现主要的因素是有无基础疾病,所以政府还需要加大财政投入进行卫生建设,来提高当地的卫生条件,减少当地群众基础疾病的发生概率。 数据挖掘规则集 有无基础疾病 = 有 年龄 in => 14-21 年龄 in => 7-14 年龄 in => 21-28 有无基础疾病 = 无 => 1-7 三、参赛总结 1、FineBI工具 Fine BI ,这款软件提供了友好的用户界面,清晰明了的菜单和图标设计让用户一目了然,找到所需的功能和操作。对于初学者而言,这种简单直观的设计无疑降低了学习门槛,让他们能够快速上手并熟练运用软件。 其次,这款软件提供了丰富多样的可视化选项。用户可以根据自己的需求选择不同的图表类型,如柱状图、折线图、饼图等,将数据以直观的方式展示出来。同时,软件还支持数据筛选和交互式操作,用户可以轻松地在图表中进行缩放、拖动等操作,进一步挖掘数据中的隐藏信息。 此外,这款软件还具备强大的分析功能。它内置了各种常用的统计方法和算法,用户只需简单设置参数,软件即可自动完成复杂的分析过程,并生成相应的结果报告。无论是数据探索、趋势分析,还是相关性分析、预测模型,这款软件都能够满足用户的需求,帮助他们更好地理解数据背后的故事。 2、参赛总结 此次对数据的分析我们主要采用了以下方法, 1) 数据钻取:利用国家统计局的现有数据,立足四川省的医疗机构数据,对四川省内部医疗机构分布进行钻取,从而清晰了解到四川省内部医疗机构的分布情况,从而佐证我们的观点,我国医疗资源地区差异大 2) 以小见大,特色案例:以广西省百色市田林县者苗乡为例进行分析该地的医疗资源情况,采取问卷调查的形式,贴近群众,数据来源真实。 3) 数据挖掘:对上述问卷调查的结果进行整理,从而形成一个条理清楚的excel表格,对其进行数据挖掘,采用c5.0的决策树建模,结合实地情况,实事求是,预测出该地疾病康复的天数。 在这过程中,我们也很详细的了解并且使用了帆软工具,让我们明白,其实枯燥的数据原来也可以通过可视化的方法,变得如此有趣,我们希望今后可以进一步学习,让数据变得更加有趣。
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