三种数学模型预测医院门急诊就诊人次数的价值比较

作者：窦一峰; 崔金广; 蒙文涛^*; 吴秀春

来源：医学信息(上旬刊), 2020, 33(24): 18-22.

• 医院
• 门急诊
• 就诊人次
• 预测
• NARNN
• LSTM
• SARIMA

目的探索数学模型对医院门急诊就诊人次的预测效果,以期得到最佳的预测模型,更好的提升门急诊资源配置效能。方法收集天津市某三级甲等综合性医院2009～2019年医院门急诊就诊数据,构建NARNN、LSTM和SARIMA模型,采用2009年1月～2018年12月的数据用于模型的训练和测试,以2019年1～12月数据为预测集,比较三种模型的预测效果。结果NARNN、LSTM和SARIMA模型在MAPE上的结果分别为8.22%,4.32%和3.55%,在SMAPE上的结果分别为8.37%,4.33%和3.58%,LSTM和SARIMA的预测效果优于NARNN,其中SARIMA模型在4个指标上的结果均优于LSTM和NARNN,对门急诊人次数拟合和预测效果较好。结论三种数学模型均能对门急诊人次数据进行有效预测,其中SARIMA模型预测该院门急诊就诊人次的效果最优,可为决策提供预测数据支持。

• 单位
  天津市宝坻区人民医院