目的基于2015-2019年重慶市門診三種慢性�。ㄌ悄虿　⒏哐獕�、冠心病）藥品費(fèi)用數(shù)據(jù),了解重慶市三甲醫(yī)院門診慢性病藥品費(fèi)用基本情況,構(gòu)建糖尿病、高血壓、冠心病門診次均藥品費(fèi)用單一預(yù)測(cè)模型和組合預(yù)測(cè)模型,并篩選最優(yōu)模型,以期為門診慢性病次均藥品費(fèi)用的預(yù)測(cè)提供一定的方法學(xué)支撐,為重慶市慢性病相關(guān)費(fèi)用的有效調(diào)控提供必要的數(shù)據(jù)支持;同時(shí),通過(guò)擬合中斷時(shí)間序列模型,評(píng)估全面實(shí)施藥品零差價(jià)政策（ZMDP）在重慶市三甲醫(yī)院的實(shí)施效果,以期為政府或相關(guān)行業(yè)部門持續(xù)深化醫(yī)療衛(wèi)生體制改革提供決策參考。方法收集整理重慶市某三甲醫(yī)院門診三種疾�。ㄌ悄虿　⒏哐獕�、冠心病）患者的就診費(fèi)用數(shù)據(jù),描述性分析三種疾病的基本特征;基于慢性病次均藥品費(fèi)用構(gòu)建BPNN、WNN、ENN、LSTM、ES單一預(yù)測(cè)模型,以及ES-WNN、ES-BPNN、ES-ENN組合預(yù)測(cè)模型,并采用RMSE、MAE以及MAPE等指標(biāo)對(duì)模型性能進(jìn)行評(píng)價(jià),篩選出最優(yōu)預(yù)測(cè)模型;同時(shí),基于重慶市全面實(shí)施ZMDP前后的費(fèi)用數(shù)據(jù),擬合中斷時(shí)間序列的分段回歸模型,探究相關(guān)變量的趨勢(shì)變化與長(zhǎng)期變化,合理評(píng)估ZMDP的實(shí)施效果。結(jié)果（1）2015年1月-2019... 

【文章來(lái)源】：重慶醫(yī)科大學(xué)重慶市

【文章頁(yè)數(shù)】：79 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

WNN模型的基本結(jié)構(gòu)

遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu)圖

LSTM循環(huán)網(wǎng)絡(luò)“細(xì)胞”結(jié)構(gòu)圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于多元逐步回歸分析的川、浙、津三地慢性病患者住院費(fèi)用影響因素研究[J]. 仇佳歡,湯少梁,楊朵兒.  現(xiàn)代預(yù)防醫(yī)學(xué). 2020(01)
[2]基于機(jī)器學(xué)習(xí)的冠心病住院費(fèi)用預(yù)測(cè)研究[J]. 夏濤,徐輝煌,鄭建立.  智能計(jì)算機(jī)與應(yīng)用. 2019(05)
[3]上海市藥物使用聯(lián)動(dòng)機(jī)制對(duì)醫(yī)療機(jī)構(gòu)門診服務(wù)利用結(jié)構(gòu)的影響：基于中斷時(shí)間序列模型[J]. 湯真清,何江江,唐密,張?zhí)鞎?鐘姮,李莉麗,萬(wàn)和平,金春林,楊燕.  中國(guó)全科醫(yī)學(xué). 2019(28)
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碩士論文
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[3]時(shí)間序列預(yù)測(cè)在三級(jí)醫(yī)院藥品庫(kù)存管理中的應(yīng)用[D]. 張穎.青島科技大學(xué) 2017
[4]ARMA/GARCH模型參數(shù)估計(jì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法[D]. 張珞偲祚.中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京) 2017
[5]基于Spark平臺(tái)的高血壓藥物推薦及療效預(yù)測(cè)研究[D]. 車晉強(qiáng).太原理工大學(xué) 2016
[6]429例直腸惡性腫瘤基于SVM和Elman的單病種醫(yī)療費(fèi)用預(yù)測(cè)模型研究與應(yīng)用[D]. 劉超.昆明醫(yī)科大學(xué) 2015
[7]基本藥品零差率銷售對(duì)門診患者個(gè)人負(fù)擔(dān)的影響研究[D]. 王軍爽.華北理工大學(xué) 2015
[8]高血壓、糖尿病和冠心病患者用藥依從性研究[D]. 沈愛(ài)宗.安徽醫(yī)科大學(xué) 2005



本文編號(hào)：3080090