李 彬，陳 洋，蘇武錦，陳 悅，金 靜，李明星，余 梅

(1.南寧中心血站輸血傳播疾病研究實(shí)驗(yàn)室，廣西 南寧 530003；2.南寧中心血站黨政辦公室，廣西 南寧 530003；3.南寧中心血站信息管理科，廣西 南寧 530003；4.南寧中心血站獻(xiàn)血后服務(wù)科，廣西 南寧 530003；5.廣西昊華科技股份有限公司技術(shù)部；廣西 南寧，530007)

2020年初，重要的無(wú)償獻(xiàn)血者來(lái)源——團(tuán)體獻(xiàn)血出現(xiàn)政策性“熔斷”，囿于疫情防控要求導(dǎo)致街頭獻(xiàn)血人數(shù)驟降，臨床血液庫(kù)存大幅度減少，血液預(yù)警頻報(bào)[1]，特殊時(shí)期無(wú)償獻(xiàn)血現(xiàn)招募模式“短板”被無(wú)限放大[2]。廣西壯族自治區(qū)的血液中心不在省會(huì)城市，其中南寧中心血站是唯一合法的采供血機(jī)構(gòu)，2012年至今每年獻(xiàn)血12～15萬(wàn)人次，每年承擔(dān)駐邕70多家醫(yī)療衛(wèi)生單位的臨床用血，是目前廣西規(guī)模最大、功能最全的采供血機(jī)構(gòu)。疫情期間為保障臨床用血需求，緊急啟動(dòng)了電話邀約獻(xiàn)血的應(yīng)急招募措施[1]，電話動(dòng)員符合獻(xiàn)血條件的獻(xiàn)血者在疫情期間參與獻(xiàn)血，取得了獻(xiàn)血人數(shù)及獻(xiàn)血量顯著提升，有效緩解疫情期間臨床用血供給緊張情況。以此為啟示，可以進(jìn)一步做好獻(xiàn)血者保留[3]，通過(guò)內(nèi)部數(shù)據(jù)的挖掘、數(shù)據(jù)分析及建立數(shù)學(xué)模型，能夠快速計(jì)算和推薦再次獻(xiàn)血者的概率，以電話、短信推送、公眾號(hào)等方式再次招募符合獻(xiàn)血條件的人。現(xiàn)將相關(guān)構(gòu)想報(bào)道如下。

1 電話招募概要及結(jié)果

1.1電話招募概要 血站計(jì)算機(jī)管理系統(tǒng)篩選符合條件的獻(xiàn)血員(有獻(xiàn)血史、血液篩查合格、獻(xiàn)血間隔時(shí)間符合要求)[2]，挑選已取得采供血機(jī)構(gòu)上崗資格證的本血站專(zhuān)業(yè)技術(shù)人員作為專(zhuān)職電話招募員，以女性為主，要求語(yǔ)言有親和力，表達(dá)清晰。制定統(tǒng)一溝通話術(shù)腳本(包括并不限于疫情期間對(duì)獻(xiàn)血相關(guān)顧慮的應(yīng)答話術(shù)等內(nèi)容，重點(diǎn)宣講疫情防控期間血液保障的重要意義)，并對(duì)電話招募員進(jìn)行培訓(xùn)。通過(guò)跟蹤分析電話招募期間的電話撥打次數(shù)、獻(xiàn)血者電話接聽(tīng)次數(shù)(電話接聽(tīng)率)、接聽(tīng)電話的獻(xiàn)血者意愿獻(xiàn)血人數(shù)(許諾應(yīng)邀率)、7 d內(nèi)實(shí)際獻(xiàn)血人數(shù)(7 d內(nèi)實(shí)際應(yīng)邀率)等數(shù)據(jù)。從性別、年齡、職業(yè)、文化程度、獻(xiàn)血類(lèi)型分布[初次獻(xiàn)血者(1次)、新獻(xiàn)血者(>1～3次)、忠實(shí)獻(xiàn)血者(>3～10次)和固定獻(xiàn)血者(10次以上)]及既往獻(xiàn)血情況等特征，統(tǒng)計(jì)分析無(wú)償獻(xiàn)血者人群結(jié)構(gòu)，為采供血機(jī)構(gòu)在特殊時(shí)期緩解血液緊缺方面提供經(jīng)驗(yàn)指導(dǎo)。

1.2招募結(jié)果

1.2.1電話招募基本情況 2020年2月3日至3月13日期間，共對(duì)41 407名有本地獻(xiàn)血史且獻(xiàn)血間隔期已滿(mǎn)6個(gè)月的合格獻(xiàn)血者進(jìn)行電話招募，26 780名獻(xiàn)血者接聽(tīng)了電話，電話接聽(tīng)率為64.68%。接聽(tīng)電話的26 780名獻(xiàn)血者中，有9 991名表示愿意前來(lái)獻(xiàn)血，許諾應(yīng)邀率為37.31%。通過(guò)后續(xù)追蹤調(diào)查，9 991名愿意前來(lái)獻(xiàn)血者在其約定獻(xiàn)血日7 d內(nèi)，實(shí)際前來(lái)獻(xiàn)血者有2 442名，7 d內(nèi)實(shí)際應(yīng)邀率為9.12%。

1.2.2性別年齡學(xué)歷職業(yè)分布差異 對(duì)招募成功(完成獻(xiàn)血)的2 442名獻(xiàn)血員進(jìn)行分析。以性別統(tǒng)計(jì)，男性(24.64%)高于女性(24.06%)。(2)以年齡統(tǒng)計(jì)，高年齡組(46～60歲)占比最大(28.64%)。(3)以學(xué)歷統(tǒng)計(jì)，學(xué)歷分布差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。(4)以職業(yè)統(tǒng)計(jì)，教師(31.27%)、公務(wù)員(29.67%)、職員(25.20%)占比較大。

1.2.3獻(xiàn)血間隔時(shí)間統(tǒng)計(jì) 本次通過(guò)電話招募，應(yīng)邀獻(xiàn)血(招募成功)的獻(xiàn)血者距最近1次獻(xiàn)血間隔時(shí)間平均數(shù)最短，結(jié)果見(jiàn)表1。

表1 獻(xiàn)血者距最近1次獻(xiàn)血間隔時(shí)間比較

2 工作啟示

2.1血站大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)建設(shè)意義 充足、安全的血液是滿(mǎn)足臨床用血的必要保證，重復(fù)獻(xiàn)血者在保證充足和持續(xù)血液供應(yīng)的同時(shí)，還可確保血液安全性，特別是在重大或突發(fā)事件、血液告急[4]、季節(jié)性缺血、血液偏型等方面具有重要貢獻(xiàn)[5-6]。世界衛(wèi)生組織認(rèn)可的安全血液來(lái)源是固定的獻(xiàn)血人群。因此，鼓勵(lì)更多的初次獻(xiàn)血者轉(zhuǎn)變?yōu)橹貜?fù)獻(xiàn)血者，是滿(mǎn)足不斷增長(zhǎng)的醫(yī)療用血需求、降低輸血風(fēng)險(xiǎn)、降低成本投入的有效辦法之一[7]。血站大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)擬通過(guò)收集南寧市歷年來(lái)無(wú)償獻(xiàn)血人群信息及相關(guān)的人口信息和地理信息等[8]，在構(gòu)建無(wú)償獻(xiàn)血人群數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的基礎(chǔ)上，生成無(wú)償獻(xiàn)血人群分析數(shù)據(jù)集，并且通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘，采用聚類(lèi)算法進(jìn)行空間格局分析，探索無(wú)償獻(xiàn)血者空間聚類(lèi)分布規(guī)律及特征，同時(shí)結(jié)合分類(lèi)算法、回歸算法等對(duì)獻(xiàn)血人群重復(fù)獻(xiàn)血概率進(jìn)行預(yù)測(cè)，為無(wú)償獻(xiàn)血者招募及篩選、血液安全保障、應(yīng)急處理等提供數(shù)據(jù)信息基礎(chǔ)和實(shí)用方法。

2.2建設(shè)核心內(nèi)容[9]

2.2.1數(shù)據(jù)中端平臺(tái) 血站大數(shù)據(jù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)接入除了接入現(xiàn)有的血站業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)，還要建立獻(xiàn)血人員基本信息庫(kù)、獻(xiàn)血特征庫(kù)、動(dòng)員獻(xiàn)血人員庫(kù)等。同時(shí)建立決策分析庫(kù)、專(zhuān)題庫(kù)、監(jiān)督?jīng)Q策庫(kù)等。

2.2.2數(shù)據(jù)交換共享服務(wù)平臺(tái) 基于數(shù)據(jù)中端平臺(tái)，建立數(shù)據(jù)共享交換庫(kù)和資源目錄庫(kù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享交換、開(kāi)放資源目錄等場(chǎng)景，必要時(shí)跟醫(yī)院、人力資源和社會(huì)保障局等其他外部部門(mén)進(jìn)行數(shù)據(jù)交換和共享。

2.2.3統(tǒng)一業(yè)務(wù)辦理平臺(tái) 完成數(shù)據(jù)中端平臺(tái)和數(shù)據(jù)交換平臺(tái)后，未來(lái)所有的血液招募、采集、儲(chǔ)存、運(yùn)輸和質(zhì)量檢測(cè)相關(guān)業(yè)務(wù)都有可能實(shí)現(xiàn)跟數(shù)據(jù)中端平臺(tái)對(duì)接，統(tǒng)一業(yè)務(wù)辦理界面，實(shí)現(xiàn)一站式登錄，一個(gè)界面處理業(yè)務(wù)。

2.2.4駕駛艙平臺(tái) 通過(guò)商業(yè)智能(BI)技術(shù)，呈現(xiàn)1張圖掌控全局，實(shí)現(xiàn)招募、采集業(yè)務(wù)關(guān)鍵指數(shù)的圖形化顯示，為領(lǐng)導(dǎo)決策做出有力支持，見(jiàn)圖1。

圖1 血站大數(shù)據(jù)平臺(tái)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

2.2.5智慧招募平臺(tái)[10]

2.2.5.1潛在獻(xiàn)血人群信息收集 (1)發(fā)布招募廣告：發(fā)布招募公告給已獻(xiàn)血的人群，在潛在人群的單位發(fā)布捐血招募廣告信息，如學(xué)校、醫(yī)院、單位、體檢機(jī)構(gòu)、捐助平臺(tái)等，吸引人群到公眾號(hào)上。(2)初步收集對(duì)捐血關(guān)注的人群信息：收集進(jìn)入公眾號(hào)人群的信息瀏覽情況，初步判斷其對(duì)捐血的熱情程度。

2.2.5.2推薦系統(tǒng)進(jìn)一步分析人群特征 根據(jù)瀏覽信息特征，啟用推薦系統(tǒng)引擎，深層次引導(dǎo)人群進(jìn)行進(jìn)一步閱讀公眾號(hào)里的文章，收集多個(gè)層次的特征數(shù)據(jù)，包括獻(xiàn)血的基礎(chǔ)知識(shí)了解、愛(ài)心特征、社會(huì)正義感特征、家庭溫暖需求特征、心理健康特征、職場(chǎng)特征等，做到“精準(zhǔn)畫(huà)像“[11]。

2.2.5.3形成個(gè)人畫(huà)像精準(zhǔn)推送 對(duì)特征收集足夠多以后，啟動(dòng)“個(gè)人畫(huà)像”，形成較具體的人物形象。通過(guò)分類(lèi)、神經(jīng)算法等工具進(jìn)行對(duì)用戶(hù)進(jìn)行分類(lèi)、預(yù)測(cè)。對(duì)系統(tǒng)評(píng)價(jià)有概率獻(xiàn)血人群進(jìn)行精準(zhǔn)獻(xiàn)血信息推送。

2.2.5.4社交化推廣 讓系統(tǒng)有生命力，為系統(tǒng)貼上社交標(biāo)簽，讓獻(xiàn)血人群有動(dòng)力發(fā)朋友圈，例如精神方面的鼓勵(lì)、各種獻(xiàn)血稱(chēng)號(hào)。

2.2.6智能數(shù)據(jù)應(yīng)用 對(duì)采集、儲(chǔ)存、運(yùn)輸和質(zhì)量檢測(cè)相關(guān)業(yè)務(wù)進(jìn)行建設(shè)，包括軟件和硬件，采集相關(guān)采供血業(yè)務(wù)及血液篩查結(jié)果[12]、血液質(zhì)量控制、臨床血液使用等數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)各個(gè)業(yè)務(wù)的進(jìn)行數(shù)據(jù)模型建立，預(yù)測(cè)和分析各種可能存在的情況，包括存儲(chǔ)量與需血量的差異預(yù)測(cè)，支撐“以供定采”策略，預(yù)測(cè)血液質(zhì)量發(fā)展趨勢(shì)。

2.2.7數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)項(xiàng)目 大數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)內(nèi)容應(yīng)包括：血站的采血、供血、存儲(chǔ)等業(yè)務(wù)整體運(yùn)行監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)服務(wù)，獻(xiàn)血員情況，獻(xiàn)血員的變化趨勢(shì)等。大數(shù)據(jù)分析類(lèi)內(nèi)容應(yīng)包括：血站供血能力分析(包括突發(fā)事件的需求分析)[4]、需血單位情況分析、各種血型供應(yīng)分析。

3 小結(jié)與展望

“以顧客為導(dǎo)向大數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析”“精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)理念應(yīng)用”“互聯(lián)網(wǎng)+”思維的新媒體招募等是目前行之有效的策略及方法[13]?；凇懊茉谀睦铮P(guān)注點(diǎn)在哪里”的思路和原則，血站大數(shù)據(jù)應(yīng)用應(yīng)關(guān)注于血液的“開(kāi)源”和“節(jié)流”方面。從低危人群中發(fā)展志愿獻(xiàn)血者，培養(yǎng)固定獻(xiàn)血者[14-15]，是血液安全的重要保障。血站大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)應(yīng)用大數(shù)據(jù)算法優(yōu)化血站采血募集工作，可精準(zhǔn)識(shí)別潛在獻(xiàn)血人群并能給出不斷優(yōu)化的招募策略作為參考[7,16]。血站應(yīng)該豐富采血點(diǎn)(捐血屋、流動(dòng)采血車(chē))的設(shè)立，提供個(gè)性化的服務(wù)態(tài)度[17]，提升獻(xiàn)血后服務(wù)，增強(qiáng)人文關(guān)懷[18]，采用主動(dòng)預(yù)約模式[19]，精準(zhǔn)宣傳到位[11,20]。但血站的大數(shù)據(jù)算法、模型訓(xùn)練和優(yōu)化都比較復(fù)雜，前期需要投入大量資金完成軟件開(kāi)發(fā)，且開(kāi)發(fā)者需要對(duì)已知數(shù)據(jù)充分理解，故至今尚缺乏成熟完善的方案，需要未來(lái)進(jìn)一步研發(fā)和探討。