基于K-means聚类的医院住院患者特征分析

作者：郭慧敏; 姜文澜; 杜军

来源：中国病案, 2018, 19(07): 57-59.

• K-means聚类
• 数据挖掘
• R语言
• 患者特征

目的分析主要患者特征,为合理配置医疗资源、发现异常住院信息提供依据。方法提取某三甲医院2016年收治的51 032例住院患者基本信息及费用信息,使用K-means(K-均值)聚类算法对住院患者数据进行挖掘,聚类区分效果评价采用方差分析,统计分析软件使用R语言。结果住院患者共聚为6类,分别为大手术、正常就诊、使用高值耗材的手术、化验和检查、使用仪器治疗的和靠药物治疗。6类患者的总费用、住院天数和年龄差别均有统计学意义(P<0.05)。结论通过对住院患者进行聚类分析,可以有效发现异常的住院行为,有利于医疗机构合理配置医疗资源,为医院及科室管理提供思路。

• 单位
  成都市第三人民医院