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摘要
分析医院门诊就诊数据影响因素、建立预测模型，辅助门诊决策。采用回顾性数据提取方法，收集某省级三甲综合2016—2021年10月门诊医疗数据2 830 770例，应用SPSS18.0统计软件对数据进行描述性分析、因子分析、单因素分析和逐步回归分析，建立门诊数据影响因素的回归模型。应用Eviews软件通过时间序列模型对门诊就诊数据进行统计预测，建立门诊就诊数据预测模型。结果:1)门诊就诊数据整体近似正太分布，总体呈上升趋势; 2)门诊就诊数据影响因素作用大小依次为:途径、年龄、就诊类别、科室、诊断; 3)建立门诊就诊数据预测ARIMA(1,0,1)12模型，模型检验显示模型预测结果较理想，拟合效果良好，提取序列的信息充分，残差通过检验;以2016—2020年数据为样本，对2021年1—10月数据进行预测，并与其真实值进行对比，预测误差均值为5.35%。通过挖掘门诊医疗数据，为医院制定最佳的医疗服务举措和最优化的医疗资源配置提供决策支持，改善患者就医体验。
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