药学会诊服务效能监测与流程优化数据集

数据集加工阶段采用基础数据处理规则与统计分析方法，不使用智能预测模型。原始工单入库执行样本筛选规则，剔除字段缺失、状态异常、时间戳逻辑错误（如完成时间早于申请时间）的无效记录，保留能够客观反映会诊流程的有效工单。时效计算执行统一规则，定义响应时长为接收时间减申请时间、完成时长为完成时间减接收时间、总时长为完成时间减申请时间，作为服务效能的核心度量。流程挖掘执行节点时间戳排序与环节滞留分布统计，量化申请至报邀、报邀至接收、接收至完成各阶段的耗时分布。工作量统计按报邀药师与拟邀科室分别归一化，统一量纲口径。离群值采用缩尾处理降低极端工单影响。人工信息整理执行双人交叉核验规则，全流程设置抽检规则，复核清洗、时效计算与脱敏质量，留存加工日志，保障处理可追溯。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

药学会诊服务效能监测与流程优化数据集由贵州医科大学附属医院自行产生，面向药事管理、流程优化和绩效评价等场景，基于会诊申请、报邀、接收、完成的全流程时间戳，量化服务效能、识别流程滞留与瓶颈并支撑资源配置，且仅限医疗机构内部药事管理与流程研究，严禁识别个体患者。其加工采用基础数据处理规则与统计分析方法，不使用智能预测模型，并通过样本筛选、统一时效计算、环节滞留统计、工作量归一化、缩尾处理及双人交叉核验、抽检和加工日志留存来保障数据质量与可追溯。