張欣琦
摘 要:醫(yī)院財務(wù)系統(tǒng)包括財務(wù)能力預(yù)測、預(yù)算管理和利潤計算等功能,對醫(yī)院的全部財務(wù)信息進(jìn)行分析、歸納和總結(jié)。傳統(tǒng)設(shè)計下的醫(yī)院財務(wù)系統(tǒng),沒有連接財務(wù)信息的權(quán)值、不具備全互連模式,導(dǎo)致系統(tǒng)并行處理數(shù)據(jù)后提取的信息參數(shù)類別少,因此設(shè)計一個基于多尺度深度學(xué)習(xí)的醫(yī)院財務(wù)系統(tǒng)。系統(tǒng)在硬件設(shè)計上,增加了多個傳感器,并利用協(xié)調(diào)器掃描財務(wù)數(shù)據(jù)庫中的全部信息。在軟件設(shè)計上,通過建立數(shù)據(jù)庫表單,設(shè)置可以連接同屬性財務(wù)信息的權(quán)值;根據(jù)多層感知網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),設(shè)計基于多尺度深度學(xué)習(xí)的全互連模式,實現(xiàn)系統(tǒng)的對數(shù)據(jù)的深度提取。實驗結(jié)果表明,與3種傳統(tǒng)設(shè)計下的系統(tǒng)相比,此次設(shè)計的醫(yī)院財務(wù)系統(tǒng),提取的財務(wù)信息參數(shù)類別最多,能詳細(xì)描述財務(wù)一級科目中包含的具體內(nèi)容,可見多尺度深度學(xué)習(xí)可以提高財務(wù)系統(tǒng)的性能。
關(guān)鍵詞:多尺度深度學(xué)習(xí);醫(yī)院財務(wù)系統(tǒng);信息連接權(quán)值;全互連模式
中圖分類號:TP 391
文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A
文章編號:1007-757X(2020)11-0143-04
Abstract:The hospital financial system includes the functions of financial ability prediction, budget management and profit calculation. It analyzesand summarizes all the financial information of the hospital. The traditional design of hospital financial system does not connect the weight of financial information, does not have the full interconnection mode, resulting in the system parallel processing data extraction of less information parameter categories. Hence, this paper designs a hospital financial system based on multi-scale deep learning. In the hardware design of the system, sensors are added, and the coordinator is used to scan all the information in the financial database. In the software design, through the establishment of database forms, we set the weights that can connect the financial information of the same attribute.According to the topology of multi-layer perceptual network, we design the full interconnection mode based on multi-scale deep learning, whichachieves the depth extraction of data. The experimental results show that compared with the three traditional design systems, the designed hospital financial system extracts the most types of financial information parameters, describes in detail the specific content of the first level financial subjects, which shows that multi-scale deep learning can improve the performance of the financial system.
Key words:multi scale deep learning;hospital financial system;information connection weight;full interconnection mode
0?引言
醫(yī)院是為人提供服務(wù)的特殊機構(gòu),其財務(wù)系統(tǒng)是維護醫(yī)院正常運行的重要模塊,因此財務(wù)部門掌管了醫(yī)院的總成本、流動資金、藥品等項目,是醫(yī)院運行的核心部門。在國外,醫(yī)院財務(wù)系統(tǒng)應(yīng)用較早,60年代初就開始設(shè)計財務(wù)系統(tǒng)并投入使用,經(jīng)過數(shù)十年的改進(jìn)與優(yōu)化,國內(nèi)專家充分吸取國外系統(tǒng)的優(yōu)點,并針對國內(nèi)醫(yī)院的運作常態(tài),設(shè)計了多個適用于醫(yī)院的財務(wù)系統(tǒng),其中傳統(tǒng)方法一,就是利用J2EE開發(fā)技術(shù)設(shè)計的,通過設(shè)置一個搜索關(guān)鍵字,獲取全系統(tǒng)的同類數(shù)據(jù)[1-3];傳統(tǒng)方法二,利用SAP系統(tǒng)優(yōu)化一般財務(wù)系統(tǒng);傳統(tǒng)方法三則在方法二的基礎(chǔ)上,對決策軟件進(jìn)行了優(yōu)化。但隨著醫(yī)院規(guī)模的擴大,患者和職工類型、人數(shù)的增加,新藥品的投放與使用,都擴大了醫(yī)院的財務(wù)信息類型,此時傳統(tǒng)方法設(shè)計的系統(tǒng)不能完全滿足要求,例如提取財務(wù)信息的三級科目時,可能會檢索不到想要的結(jié)果,因此設(shè)計一個基于多尺度深度學(xué)習(xí)的醫(yī)院財務(wù)系統(tǒng),加深財務(wù)系統(tǒng)提取數(shù)據(jù)的深度,將隱藏在數(shù)據(jù)庫中的信息挖掘出來,以滿足財務(wù)工作的日常需求。
1?基于多尺度深度學(xué)習(xí)的醫(yī)院財務(wù)系統(tǒng)硬件設(shè)計
要滿足醫(yī)院財務(wù)系統(tǒng)的多尺度深度學(xué)習(xí)要求,需要重新設(shè)計系統(tǒng)硬件,讓硬件滿足多尺度深度學(xué)習(xí)下,多層感知器網(wǎng)絡(luò)的全互聯(lián)模式。已知財務(wù)系統(tǒng)若要實現(xiàn)全互聯(lián)模式,最緊要的硬件就是傳感器和協(xié)調(diào)器,利用傳感器提高電信號的傳輸、處理、存儲、顯示以及記錄和控制,利用協(xié)調(diào)器掃描系統(tǒng)中的財務(wù)數(shù)據(jù),選擇合適的參數(shù),建立可以多尺度深度學(xué)習(xí)的多層感知網(wǎng)絡(luò)。醫(yī)院財務(wù)系統(tǒng)的硬件設(shè)計框架圖[4-5],如圖1所示。
根據(jù)圖1可知,在采集單元、處理單元和控制單元中,將協(xié)調(diào)器ZigBee與各個節(jié)點連接,以便獲取適合全網(wǎng)使用的參數(shù),建立一個完全覆蓋系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)。而新選用的傳感器型號為MGS-2483-H24,將該硬件連接到數(shù)據(jù)采集單元,用來搜索醫(yī)院財務(wù)系統(tǒng)中的財務(wù)數(shù)據(jù),根據(jù)框圖顯示,每一采集節(jié)點上均連接一個傳感器,保證所有采集數(shù)據(jù)都能上傳到系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理中心[6]。按照圖1顯示的硬件設(shè)計框圖,重新連接財務(wù)系統(tǒng)硬件,實現(xiàn)滿足多尺度深度學(xué)習(xí)的醫(yī)院財務(wù)系統(tǒng)硬件設(shè)計。
2?基于多尺度深度學(xué)習(xí)的醫(yī)院財務(wù)系統(tǒng)軟件設(shè)計
2.1?建立數(shù)據(jù)庫表單設(shè)置連接權(quán)值
醫(yī)院財務(wù)系統(tǒng)中,涵蓋的財務(wù)信息類型多樣、內(nèi)容復(fù)雜、細(xì)化的科目可能會出現(xiàn)三級、四級的情況,而系統(tǒng)想要開展多尺度深度學(xué)習(xí)[7-10],就要設(shè)計一個利落、目標(biāo)清晰、類型劃分鮮明的數(shù)據(jù)庫表單,通過設(shè)置一個權(quán)值,連接同一屬性信息。
醫(yī)院用戶和醫(yī)院職工的基本信息,如表1、表2所示。
以表1、表2為財務(wù)信息檢索的兩個大類,記錄并實時更新醫(yī)院在客戶和職工方面的財務(wù)信息。設(shè)置與表1相連接的客戶繳費項目、藥品類別、收費編號等信息;設(shè)置與表2相連接的基本工資、職務(wù)工資、工齡工資、職工福利、獎勵工資以及社會保險等信息。以此類推,根據(jù)醫(yī)院所有財務(wù)信息,設(shè)置連接財務(wù)信息的權(quán)值,權(quán)值的變化方程,如式(1)。
式中,qij表示財務(wù)信息之間的連接權(quán)值;Δqij表示權(quán)值的變化量;i與j表示隨機的兩個財務(wù)信息;μ表示系統(tǒng)的學(xué)習(xí)率;m表示同屬性財務(wù)信息;Dm表示全局誤差值。根據(jù)建立的數(shù)據(jù)庫表單信息,設(shè)置可以連接醫(yī)院財務(wù)信息的權(quán)值。
2.2?設(shè)計基于多尺度深度學(xué)習(xí)的全互連模式
已知感知器具有單層計算能力,屬于一種前饋網(wǎng)絡(luò),根據(jù)設(shè)置的權(quán)值,可以對每一層網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行自下而上的信息傳遞,因此根據(jù)感知器的這一功能,構(gòu)建一個多層感知網(wǎng)絡(luò),以此設(shè)置系統(tǒng)信息的全互連模式,利用不同層間的神經(jīng)元之間的聯(lián)系,挖掘醫(yī)院財務(wù)信息。
將感知器作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中各個節(jié)點,根據(jù)公式(1)的結(jié)果設(shè)置一個動態(tài)的連接權(quán)值,然后用感知器學(xué)習(xí)該權(quán)值,多層感知網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)示意圖,如圖2所示。
圖2中X表示隨機財務(wù)信息;H表示輸入層單元;hk表示隱藏層單元;K表示輸出層單元;Y表示最終結(jié)果。根據(jù)圖2可知,同一層的神經(jīng)元之間沒有連接,相鄰兩層的神經(jīng)元之間完全連接,通過有方向性的信息傳遞,逐層計算輸入向輸出中傳輸?shù)臄?shù)據(jù)。設(shè)置的多層感知網(wǎng)絡(luò)中,不僅含有輸入層和輸出層,還有一層或多層隱藏層,令系統(tǒng)在深度學(xué)習(xí)時,可以提取系統(tǒng)內(nèi)有關(guān)聯(lián)屬性的財務(wù)數(shù)據(jù)特征,這是正向傳播的系統(tǒng)互聯(lián)。而利用反向傳播算法,設(shè)計感知網(wǎng)絡(luò)的反向系統(tǒng)互聯(lián),是對權(quán)值進(jìn)行二次賦值,從輸入端把輸入模式饋送到系統(tǒng)中,利用輸出值和目標(biāo)輸出值之間的誤差,調(diào)整上一層的權(quán)值,以此實現(xiàn)多層感知網(wǎng)絡(luò)的全互連模式。
已知感知網(wǎng)絡(luò)的輸入層有a個輸入神經(jīng)元,輸出層有b個輸出神經(jīng)元,隱藏層有e個隱藏神經(jīng)元,qij加上公式(1)所求,為輸出隱藏層與輸出層之間的連接權(quán)值,pij為輸入層與輸出隱藏層之間的連接權(quán)值,隱藏層的傳遞函數(shù)為f1,輸出層的傳遞函數(shù)為f2,則正向傳播下,隱藏神經(jīng)元、輸出層神經(jīng)元的輸出結(jié)果,如式(2)。
式中,ΔY為誤差;Xc表示原始輸入,也是期望輸出。根據(jù)該結(jié)果調(diào)整輸入層與輸出隱藏層之間的連接權(quán)值pij,則pij的變化方程,如式(4)。
式中,f′2(SK)表示隱藏層傳遞函數(shù)的偏微分;f′1(SY)表示輸出層傳遞函數(shù)的偏微分。將pij加上式(4)所求結(jié)果,同理qij加上式(1)所求,利用兩個方向的連接權(quán)值,實現(xiàn)正反方向的數(shù)據(jù)分析,完成對多層感知網(wǎng)絡(luò)全互連模式的設(shè)置,至此基于多尺度深度學(xué)習(xí)的醫(yī)院財務(wù)系統(tǒng),設(shè)計完畢。
3?仿真實驗
設(shè)計的醫(yī)院財務(wù)系統(tǒng),需要進(jìn)行仿真實驗檢測,而進(jìn)行測試實驗,則不能缺少對比測試對象,因為對比測試對象可以從更加直觀的角度,驗證所設(shè)計系統(tǒng)的規(guī)范性和可靠性,通過多項對比數(shù)據(jù),才能增強實驗測試結(jié)果可靠性,因此選用傳統(tǒng)方法設(shè)計的3個醫(yī)院財務(wù)系統(tǒng)作為測試對比對象,通過專業(yè)的測試人員操作,得出具體實驗數(shù)據(jù)。
3.1?準(zhǔn)備過程
以A省中的M醫(yī)院過去5年的基本財務(wù)信息作為實驗數(shù)據(jù)來源,已知該醫(yī)院財務(wù)科室管理的基本財務(wù)信息,如圖3所示。
根據(jù)財務(wù)系統(tǒng)頁面可知,財務(wù)科管理的內(nèi)容包括采購、銷售、固定資產(chǎn)、費用、銀行往來、以及工資等內(nèi)容。將工資作為此次實驗測試方向,利用圖3所示界面,導(dǎo)出2014年1月1日,至2018年12月31日,M醫(yī)院的部分職工基本信息,如表3所示。
利用四種醫(yī)院財務(wù)系統(tǒng),按照上表中的信息,提取20名醫(yī)院職工5年的工資信息,共計50個月的信息。將圖三系統(tǒng)中的數(shù)據(jù),分別導(dǎo)入到實驗測試的4個醫(yī)院財務(wù)系統(tǒng)中,進(jìn)入工資報表模塊,設(shè)置工資提取年份為2014年1月1日-2018年12月31日中的隨機年份,點擊查詢按鈕,導(dǎo)出生成的工資數(shù)據(jù)。已知工資數(shù)據(jù)的信息極多,包含:基本工資、績效工資、工齡工資、加班費用、職工福利、獎勵工資以及5類社會保險和1項公積金。
3.2?結(jié)果分析
3.2.1?工資數(shù)據(jù)提取結(jié)果檢測
實驗共分為兩次進(jìn)行,第一組實驗提取的是女性職工的工資數(shù)據(jù),第二組實驗提取的是男性職工的工資數(shù)據(jù)。根據(jù)準(zhǔn)備的實驗對象可知,女性職工的工資一級科目共有8個,男性職工的工資一級科目共有12個。此次測試,將所設(shè)計系統(tǒng)的導(dǎo)出結(jié)果作為實驗組,將3個傳統(tǒng)系統(tǒng)的導(dǎo)出結(jié)果作為對照組。4個系統(tǒng)應(yīng)用下,女性職工工資數(shù)據(jù)的提取結(jié)果,如圖4所示。
根據(jù)圖4導(dǎo)出的財務(wù)系統(tǒng)查詢界面可知,實驗組得到了12類工資二級明細(xì)科目;而對照組A只獲得了工資部分的6組明細(xì),并沒有提取到社會保險類的二級科目;對照組C和對照組D,則只獲得了工資總金額、保險總金額和公積金總金額。再對第二組男性職工工資數(shù)據(jù)進(jìn)行提取,如圖5所示。
根據(jù)圖5導(dǎo)出的財務(wù)系統(tǒng)查詢界面可知,實驗組同樣提供了12類工資二級明細(xì)科目,詳細(xì)說明了工資組成和保險類金額。而對照組A還是缺少對保險金額二級科目的提取,對照組C和對照組D,則是缺少工資明細(xì)和保險明細(xì)。綜合上述兩組實驗測試結(jié)果可知,實驗組提取到的員工工資信息參數(shù)更多,可以明確工資及保險數(shù)據(jù)的組成,可見此次設(shè)計的醫(yī)院財務(wù)系統(tǒng),性能更優(yōu)越。
3.2.2?財務(wù)系統(tǒng)性能測試
在上述獲得的實驗數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,通過系統(tǒng)動態(tài)利潤表功能模塊及財務(wù)趨勢分析等,對系統(tǒng)功能及運行情況進(jìn)行黑盒測試。登錄系統(tǒng)之后,進(jìn)入動態(tài)利潤表界面。按照測試用例分析財務(wù)多維分析表詳細(xì)數(shù)據(jù)的正確性,檢查收入與支出
報表,檢查是否已圖表方式顯示上年同期對比。進(jìn)入財務(wù)趨勢分析頁面,首先檢查左側(cè)參數(shù)設(shè)定正確性,設(shè)置工資提取年份為2014年1月1日-2018年12月31日中的隨機年份,選擇科室部門,提交查詢,在返回結(jié)果中檢查科室財務(wù)趨勢分析圖表和相關(guān)財務(wù)指標(biāo)信息以及設(shè)備收益率跟蹤、未來增長趨勢分析和成本管理趨勢分析等。對財務(wù)系統(tǒng)運行效率進(jìn)行檢測,如圖6所示。
由圖6可知,本文設(shè)計系統(tǒng)的運行效率明顯高于三組進(jìn)行對照實驗所采用系統(tǒng),且本文所設(shè)計的系統(tǒng)的運行效率最高接近96%,說明此次設(shè)計的醫(yī)院財務(wù)系統(tǒng)的性能更優(yōu)越。
4?總結(jié)
此次設(shè)計的醫(yī)院財務(wù)系統(tǒng),是在系統(tǒng)硬件支持軟件運行的基礎(chǔ)上,通過建立一個全互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)模式,展開系統(tǒng)的多尺度深度學(xué)習(xí),用財務(wù)信息的底層特征形成具有抽象意義的高層特征,實現(xiàn)醫(yī)院財務(wù)信息的多參數(shù)顯示。但此次設(shè)計的醫(yī)院財務(wù)系統(tǒng),沒有詳細(xì)描述選用硬件的基本參數(shù),也沒有介紹硬件在同領(lǐng)域內(nèi)的使用效果,今后若再次研究醫(yī)院財務(wù)系統(tǒng),可以對硬件方面進(jìn)行詳細(xì)的描述。
參考文獻(xiàn)
[1]?計大威.基于WEB系統(tǒng)與J2EE開發(fā)技術(shù)的財務(wù)憑證管理系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[J].自動化技術(shù)與應(yīng)用, 2019,38(12):160-163.
[2]?王斌.SAP系統(tǒng)在醫(yī)院財務(wù)管理中的應(yīng)用[J].西南國防醫(yī)藥,2019,29(12):1253-1255.
[3]?李川.醫(yī)院財務(wù)管理與決策系統(tǒng)的設(shè)計與開發(fā)探析[J].軟件,2019,40(10):180-183.
[4]?李盼,張潔,張志剛,等.基于大數(shù)據(jù)的醫(yī)院財務(wù)管理信息系統(tǒng)設(shè)計[J].自動化與儀器儀表,2019(12):34-36.
[5]?胡亞洲,梁立.管理會計視角下公立醫(yī)院財務(wù)信息建設(shè)研究[J].山西財經(jīng)大學(xué)學(xué)報,2018,40(S2):43-45.
[6]?曾寧東.基層疾控機構(gòu)財務(wù)核算信息集中監(jiān)管系統(tǒng)的應(yīng)用研究[J].數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用,2019,37(12):31-32.
[7]?胡天中,余建波.基于多尺度分解和深度學(xué)習(xí)的鋰電池壽命預(yù)測[J].浙江大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版),2019,53(10):1852-1864.
[8]?惠丹.基于深度學(xué)習(xí)算法的可穿戴設(shè)備手勢識別系統(tǒng)設(shè)計[J].信息技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)安全,2019,38(9):30-33.
[9]?陳德強,潘峰,李偉.基于多尺度卷積核特征提取算法的手寫數(shù)字識別研究[J].韶關(guān)學(xué)院學(xué)報,2019,40(9):32-36.
[10]?張飛雁.基于機構(gòu)設(shè)計與深度學(xué)習(xí)的工業(yè)模糊圖像智能調(diào)焦系統(tǒng)設(shè)計[J].電子測量技術(shù),2019,42(12):17-20.
(收稿日期:2020.05.19)