基于机器学习法的急诊留观患者分流研究

作者：陈旻洁; 范颖; 董恩宏; 孙晓凡; 赵旭霁; 丁粉华; 张斌渊^*

来源：中国卫生质量管理, 2021, 28(06): 35-42.

DOI：10.13912/j.cnki.chqm.2021.28.6.10

• 三级综合医院
• BP神经网络
• CART分类决策树
• 急诊留观
• 患者流向

目的通过建立急诊留观患者分流预测模型,促进急诊医疗服务管理水平提升。方法通过急诊一体化信息系统收集某三级综合医院2018年7月-2020年6月急诊留观区临床资料,应用机器学习法(BP神经网络和CART分类决策树)建立预测模型,使用SPSS 20.0统计软件和SPSS modeller 18.0统计软件进行数据分析和拟合评估。结果 BP神经网络和CART分类决策树模型的分类准确率均达75%以上。急诊留观患者收治病房的影响因素主要有疾病谱、诊断个数、首诊科室、年龄。疾病谱为神经系统或循环系统的患者,收治病房比例相对较高;多系统疾病、诊断个数超过4个或≥80岁的患者,收治病房比例较低。结论应优化急诊重点病种救治流程,通过多学科协作优化床位内部分配和收治机制,加强互联网+医联体协作,改善院外分流措施。

• 单位
  上海交通大学; 上海健康医学院; 上海交通大学医学院附属仁济医院