本文關(guān)鍵詞：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

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【摘要】：目的：通過采集、分析某三甲醫(yī)院的醫(yī)院管理信息系統(tǒng)中所真實(shí)積累的相關(guān)醫(yī)療費(fèi)用數(shù)據(jù),科學(xué)合理構(gòu)建相應(yīng)的單病種醫(yī)療費(fèi)用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),以惡性直腸腫瘤為例對(duì)單病種醫(yī)療費(fèi)用的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)合理地處理與討論,最終建立單病種醫(yī)療費(fèi)用的有效預(yù)測(cè)模型,為醫(yī)院開展相關(guān)前瞻性工作提供前期數(shù)據(jù)信息,為建立單病種費(fèi)用參照體系做準(zhǔn)備。方法：本研究選取了云南省某三甲醫(yī)院2013年1月1日～2013年12月31日住院病人中診斷為直腸惡性腫瘤(ICD編碼C20xx01)作為單病種示例,篩選出有效病例429例。采用了文獻(xiàn)研究法,對(duì)各種文獻(xiàn)資料進(jìn)行分析、歸納,了解、熟悉單病種付費(fèi)的研究現(xiàn)狀,并進(jìn)行了文獻(xiàn)總結(jié)；采用因子分析法,對(duì)影響單病種醫(yī)療費(fèi)用眾多因素進(jìn)行因子分析；采用SVM和Elman方法進(jìn)行建模。結(jié)果：①通過因子分析得到了3個(gè)公因子,分別是：治療方式因子、付費(fèi)方式因子、人口學(xué)特征因子；②可以用3個(gè)公因子描述原始數(shù)據(jù)86.928%以上的信息。結(jié)論：根據(jù)費(fèi)用模型的影響因子,分別運(yùn)用SVM進(jìn)行分類訓(xùn)練,結(jié)果發(fā)現(xiàn),按照手術(shù)類別(是或否)進(jìn)行分類訓(xùn)練的精度最高,即表明直腸癌單病種費(fèi)用數(shù)據(jù)樣本按照手術(shù)類別進(jìn)行分類最有利于后續(xù)的預(yù)測(cè)研究；在SVM完成訓(xùn)練的基礎(chǔ)上,構(gòu)建Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型,預(yù)測(cè)結(jié)果表明,組合模型SVM-Elman的預(yù)測(cè)精度最高,高達(dá)98.2%,通過與單獨(dú)的SVM、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)對(duì)比發(fā)現(xiàn),組合模型最適合應(yīng)用于直腸癌單病種費(fèi)用的預(yù)測(cè)。
【關(guān)鍵詞】：單病種 費(fèi)用 管理 模型
【學(xué)位授予單位】：昆明醫(yī)科大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：R735.37;R197.3
【目錄】：

• 英文縮略詞表6-7
• 中文摘要7-9
• ABSTRACT9-11
• 第一章 緒論11-34
• 1.1 課題來(lái)源與研究背景11-32
• 1.1.1 課題來(lái)源11-12
• 1.1.2 研究背景12-13
• 1.1.3 描述性分析與因子分析法概述13-18
• 1.1.4 SVM概述18-24
• 1.1.5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)及其應(yīng)用概述24-29
• 1.1.6 ANN的預(yù)測(cè)原理29-30
• 1.1.7 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在單病種費(fèi)用應(yīng)用研究30-32
• 1.2 選題意義與選題目的32-34
• 1.2.1 課題意義32
• 1.2.2 研究目的32-34
• 第二章 基本理論與國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀34-43
• 2.1 單病種的來(lái)源及其定義34
• 2.2 與單病種付費(fèi)相關(guān)的概念34-35
• 2.3 單病種付費(fèi)的相關(guān)研究現(xiàn)狀35-40
• 2.3.1 單病種付費(fèi)國(guó)外的相關(guān)研究35-38
• 2.3.2 國(guó)內(nèi)單病種付費(fèi)的相關(guān)研究38-39
• 2.3.3 其他單病種費(fèi)用模型39-40
• 2.4 文獻(xiàn)評(píng)述與小結(jié)40-41
• 2.5 研究問題的提出41
• 2.6 研究?jī)?nèi)容41-42
• 2.7 研究思路和技術(shù)路線42-43
• 第三章 基于臨床路徑的單病種費(fèi)用組成研究43-59
• 3.1 臨床路徑的定義43-44
• 3.2 臨床路徑與單病種付費(fèi)的關(guān)系44-46
• 3.2.1 臨床路徑與單病種付費(fèi)的關(guān)系44-45
• 3.2.2 臨床路徑在實(shí)施單病種付費(fèi)中的作用45-46
• 3.3 單病種費(fèi)用的影響因素46-47
• 3.3.1 患者的影響因素46
• 3.3.2 醫(yī)方的影響因素46-47
• 3.4 單病種費(fèi)用統(tǒng)計(jì)與分析47-58
• 3.4.2 資料來(lái)源與數(shù)據(jù)處理47-48
• 3.4.3 單病種費(fèi)用描述性統(tǒng)計(jì)分析48-52
• 3.4.4 基于因子分析的單病種費(fèi)用因子研究52-58
• 3.5 本章小結(jié)58-59
• 第四章 基于支持向量機(jī)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的單病種費(fèi)用預(yù)測(cè)研究59-66
• 4.1 SVM樣本數(shù)據(jù)的分類59-60
• 4.2 單病種費(fèi)用預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建60-63
• 4.2.1 模型構(gòu)建原理及步驟60-61
• 4.2.2 模型的變量設(shè)定61
• 4.2.3 網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建61-62
• 4.2.4 網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)與參數(shù)確定62-63
• 4.2.5 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練及仿真63
• 4.3 模型預(yù)測(cè)及誤差分析63-65
• 4.4 本章小結(jié)65-66
• 第五章 結(jié)論與展望66-68
• 5.1 研究結(jié)論66-67
• 5.2 展望與研究不足67-68
• 參考文獻(xiàn)68-70
• 綜述70-73
• 參考文獻(xiàn)72-73
• 研究生期間發(fā)表論文情況73-74
• 致謝74

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前3條

1 張曉暉,朱家元,張恒喜;基于LS-SVM的小樣本費(fèi)用智能預(yù)測(cè)[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2004年27期

2 楊海青;;數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)院管理中的應(yīng)用[J];中華醫(yī)院管理雜志;2005年07期

3 高漢松;肖凌;許德瑋;桑梓勤;;基于云計(jì)算的醫(yī)療大數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)[J];醫(yī)學(xué)信息學(xué)雜志;2013年05期

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本文編號(hào)：736717