基于OLAP与数据挖掘技术的单病种费用分析

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增长过快的高额医疗费在全世界都是一个棘手的问题。我国根据国情提出了单病种付费制度。鉴于当前单病种付费实施过程中存在的弊端,本论文总结了单病种付费的研究现状,结合了当前的热点技术——数据挖掘与联机分析处理(On-Line Analytical Processing, OLAP),以阑尾炎为例对单病种费用进行多角度分析和探索,旨在找出影响单病种费用的因素,并挖掘出其影响模式,从而为改进当前的单病种付费制度提供依据。首先,本论文用DeepSee软件对阑尾炎病人医疗费用数据建立星系模型与雪花模型混合的多维模型,然后对模型进行切片、切块、旋转、下钻等OLAP操作,并最终以费用构成、年份分析、费别分析、住院天数分析为例展示了建模与分析的结果。从建模结果中可以看出,在病人医疗费用中,西药费所占比例最大,医院应该加强对抗生素等西药的监管,加大降低西药费用的力度。此外,分析结果还表明病人的社会特征、疾病特征、社会经济环境都是影响病人医疗费用的重要因素,在对病人医疗费用的分析中,这些因素都要考虑到。进一步地,本论文采用数据挖掘方法,对医院信息系统中2005年到2007年的阑尾炎病人数据进行决策树分析。分析结果表明:主诊断数量、费别、治疗天数、病人入院病情这四个因素从大到小交叉影响单病种费用。模型在训练数据集和测试数据集上都达到了较高的准确率。本论文还根据模型提取出几条付费规则。本论文对单病种费用进行了较为全面的分析,并针对分析结果提出建议。此外,本论文还为单病种分级付费制度提供了参考。
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