基于ARIMA乘积季节模型预测恶性肿瘤住院量、住院费用及平均住院时间

摘要：

目的 应用自回归求和移动平均(Autoregressive Integrated Moving Average Model,ARIMA)乘积季节模型分析和预测恶性肿瘤住院量、住院费用及平均住院时间,为医院恶性肿瘤业务管理提供科学依据.方法 收集某院2007-2016年逐月十大恶性肿瘤(肺癌、肝癌、白血病、结直肠癌、胃癌、甲状腺癌、恶性淋巴瘤、前列腺癌、乳腺癌和肾癌)住院患者资料,采用ARIMA乘积季节模型对2007-2015年逐月恶性肿瘤的住院人次、住院费用和平均住院时间进行模型拟合,用2016年逐月数据评价其预测效果,并预测2017和2018年该十大恶性肿瘤逐月住院人次、住院费用及平均住院时间.结果 ARIMA(0,1,1)(0,1,1)12是恶性肿瘤住院人次、住院费用及平均住院时间的最佳拟合预测模型,拟合相对误差分别为-0.89％、4.71％及-0.80％.根据ARIMA(0,1,1)(0,1,1)12预测结果,2017年该十大恶性肿瘤住院量将达21 489人次,住院费用将达11.06亿元,平均住院时间将迭11.29 d.2018年住院量将增至22 894人次,住院费用将高达14.01亿元,平均住院时间将缩短至10.45 d.结论 ARIMA季节乘积模型能较好地应用于医院业务管理预测中.

关键词：恶性肿瘤、ARIMA乘积季节模型、住院量、住院费用、平均住院时间

所属期刊栏目：19

分类号：R197.322(保健组织与事业（卫生事业管理）)

资助基金：国家自然科学基金项目81602916

在线出版日期：2019-05-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：383-389