基于机器学习法的急诊留观患者分流研究

摘要：

目的 通过建立急诊留观患者分流预测模型,促进急诊医疗服务管理水平提升.方法 通过急诊一体化信息系统收集某三级综合医院2018年7月-2020年6月急诊留观区临床资料,应用机器学习法(BP神经网络和CART分类决策树)建立预测模型,使用SPSS 20.0统计软件和SPSS modeller 18.0统计软件进行数据分析和拟合评估.结果 BP神经网络和CART分类决策树模型的分类准确率均达75％以上.急诊留观患者收治病房的影响因素主要有疾病谱、诊断个数、首诊科室、年龄.疾病谱为神经系统或循环系统的患者,收治病房比例相对较高;多系统疾病、诊断个数超过4个或≥80岁的患者,收治病房比例较低.结论 应优化急诊重点病种救治流程,通过多学科协作优化床位内部分配和收治机制,加强互联网+医联体协作,改善院外分流措施.

关键词：三级综合医院、BP神经网络、CART分类决策树、急诊留观、患者流向

所属期刊栏目：28

分类号：R197.323(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;科技创新项目

在线出版日期：2021-07-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：35-38,42