【摘要】：目的:利用回歸、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機建模,對醫(yī)院住院費用的主要影響因素進行分析,尋找最有效的醫(yī)療費用影響因素分析模型。方法:以遼寧省10家縣醫(yī)療機構(gòu)2013年12月至2014年12月期間冠心病患者的住院信息為樣本,建立支持向量機模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、多元線性回歸模型,分別對住院費用影響因素及其影響程度進行分析。結(jié)果:基于RBF核函數(shù)的支持向量機模型對住院費用預(yù)測準確度最高,達到87.39%。主要影響因素為住院天數(shù)、冠心病類型、是否有合并癥、醫(yī)療機構(gòu)、入院途徑。結(jié)論:此次研究中,支持向量機在住院費用影響因素分析中具有很大的優(yōu)勢,建議在對數(shù)據(jù)進行分析時,可以采用多種模型進行分析,根據(jù)數(shù)據(jù)特點選取最合適的模型。
[Abstract]:Aim: to use regression, artificial neural network and support vector machine (SVM) to model the main influencing factors of hospital expenses, and to find out the most effective model of influencing factors of medical expenses. Methods: a support vector machine (SVM) model, a BP neural network model and a multiple linear regression model were established based on the inpatient information of coronary heart disease patients from December 2013 to December 2014 in 10 county medical institutions in Liaoning Province. The influencing factors and degree of hospitalization expenses were analyzed. Results: the support vector machine model based on RBF kernel function has the highest accuracy of 87.39%. The main influencing factors were length of hospitalization, type of coronary heart disease, complication, medical institution, admission route. Conclusion: in this study, support vector machine has great advantages in the analysis of influencing factors of hospitalization expenses. It is suggested that multiple models can be used to analyze the data, and the most suitable model should be selected according to the characteristics of the data.
【作者單位】： 大連醫(yī)科大學公共衛(wèi)生學院
【基金】：遼寧省社會科學規(guī)劃基金“大數(shù)據(jù)時代我省醫(yī)�；鸶顿M方式與監(jiān)管策略研究”(編號:L15BGL008)
【分類號】：R541.4;R197.323

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本文編號：2442076