基于聚类和支持向量机的胃癌患者住院费用建模研究
王文文1
周涛2
陆惠玲2
王惠群1
张俊杰1
1.宁夏医科大学管理学院 银川7500042.宁夏医科大学理学院 银川 750004
摘要：目的 针对胃癌患者住院费用分类标签设定的复杂性以及传统费用建模方法的局限性,提出了一种基于聚类和支持向量机的建模方法,为胃癌患者住院费用的控制和预测提供方法和基础.方法 以宁夏某综合性三甲医院2009-2011年3年间1 583例胃癌患者为样本,采用K-means算法对总住院费用逐年聚类得到分类标签,最后通过支持向量机对住院费用进行建模预测以及影响因素分析,用分类准确率作为预测效果的评价指标.结果 胃癌患者住院费用呈逐年增加趋势,其中以西药费为主,占总费用的53.74％.通过K-means算法以年份对费用聚类比单纯以费用分布特征聚类的分类准确率提高了13.13％,当核函数选用高斯核函数,且惩罚因子C=10和核参数g=1时建立的支持向量机模型最稳定,分类准确率为92.11％.治疗结果、是否手术、入院情况、住院天数、年龄、住院次数和婚姻状况是影响住院费用的因素,其中最主要的影响因素为治疗结果和是否手术.结论 对住院费用逐年聚类以得到分类标签的方法更加合理,且聚类和支持向量机相结合能有效地用于住院费用建模预测.胃癌患者住院费用的控制关键是要减少药品费的支出以及提高医疗水平,增大医疗费用透明度及完善医疗保障制度等方面.
关键词：胃癌住院费用支持向量机K-means建模
分类号：R195(卫生事业管理（保健组织与事业）)
资助基金：国家自然科学基金(81160183)国家自然科学基金(61561040)国家自然科学基金(NZ12179)国家自然科学基金(NZ14085)高等学校科研项目(NGY2013062)
论文发表日期：2016-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 1-4 )
英文信息