中心診所看診進度查詢的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

以智慧型手機顯示使用鄰近演算法優化門診病患的檢查順序

為了解決中心診所看診進度查詢的問題，作者曹雯涵 這樣論述：

隨著台灣全民健保制度的完善與普及，台灣民眾的就診次數持續增加，且由於健保實施部分負擔，讓小型診所與大型醫院所需負擔的費用差距不明顯，使得就醫患者往大型醫院集中就診。在門診量逐年增加的情況下，造成目前醫療環境出現「三長兩短」的狀況，使得到醫院看診需要花費許多時間。然而，真正接受醫生看診的時間卻只有短短的幾分鐘，其餘時間都耗費在等待上，包括等待門診、等待檢查。本研究透過最鄰近演算法(Nearest Neighbor Algorithm)優化醫院門診檢查排程，並以智慧型手機顯示建議檢查順序，包含門診資訊(時間、預約號碼、診別與醫生)、門診內容(診別、地點、目前進度、剩餘時間)、檢查站資訊(檢查站名

稱、地點、目前等待人數、剩餘時間)與注意事項。不但讓病患能在身體不適的就醫過程中，能有一個清楚的就醫指引，且能即時查詢目前醫院各門診、各檢查站的等候狀況，增加就診便利性及流暢度，讓門診病患從進醫院後能以平均較短的時間離開醫院，即為本文主要的研究目標。

以商業智慧法分析醫學中心門診作業績效之研究

為了解決中心診所看診進度查詢的問題，作者江美佳 這樣論述：

台灣醫療產業除了要面對外部競爭激烈的環境，提升營運績效之外，經常要因應衛生主管機關的評鑑或督考所帶來對於內部管理的沉重壓力。因此，若能藉由商業智慧法(Business intelligence)，透過資料的萃取、整合及分析，優化門診病人就醫流程所產生的資訊，以快速、正確的資料支援決策，將可提升醫院的服務品質，帶動醫院營運效率及競爭力，有效因應變化快速的環境。為了改善以往醫療人員缺乏組織及低效率的資料整理方法，提高行政效率，本研究運用商業智慧法，透過OLAP分析門診作業績效的現況。首先進行資料庫建置，再經過資料清理、轉換等步驟，利用Star Schema多維度的資料結構，依需求透過OLAP直覺

式的操作，快速處理複雜及大量資料，進行各類查詢分析，即時產生各項報表或是視覺化呈現結果，建立豐富且具有互動性的分析結果，讓決策者能夠導出真知灼見。經本研究之分析探討，得到以下兩項結論及相關建議：1.透過商業智慧法建置決策支援系統，可以節省人力、增加工作效益，加快決策及投注資源速度，因此，建議醫院資訊單位協助建置門診資料倉儲，及對醫院同仁進行資料分析能力之培訓教育課程，以提升行政管理效率。2.加強以下三點以提升門診作業績效：(1)提升管理效率及服務品質：每月監測並管理門診作業績效品質；提高利用健保卡插卡報到之使用率；將延診時間過久且病人數過多之診別，以切診方式處理，以減少延診之情形。(2)提高門

診服務量：增加開診時段且每月監測及管理開診數；策略性地提高初診率及複診率；提高門診空間使用率。(3)縮短病人候診時間：鼓勵病人善用各種預約方式以提高預約掛號病人比例；鼓勵病人善用看診進度查詢功能，減少就醫民眾早到率；定期監測建議報到時間之準確率並修正設定值，以提高準確率。