摘要
目的探索数据挖掘技术在预测住院天数上的应用,为医院管理提供辅助数据支持。方法采集某三级甲等医院2015―2016年病案首页数据,通过单因素分析结合专家建议筛选特征属性,使用支持向量机对住院天数进行分类预测实验。结果筛选出10个属性作为实验特征属性,住院天数分为极短期(1天),短中期(2至14天),中长期(15至28天),长期(28天以上)。在四分类预测中,极短期,短中期及长期住院患者预测效果较好;二分类预测中,短中期与长期住院患者预测效果较好。结论预测结果可以为医院前置综合管理提供决策支持,如病区医疗资源分配、床位周转、异常住院天数人群干预等。
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单位中国科学院; 中国中医科学院西苑医院; 北京大学第三医院