[01695095]基于PCA与神经网络组合模型在住院费用研究中的应用
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技术详细介绍
近年来，急剧上涨的医疗费用已严重影响了人民的生活，控制住院费用的过快上涨，是中国政府工作的重点之一。该课题首先对性别、年龄、职业、婚姻状况、入院次数、入院病情、付费方式、手术情况、次要诊断、住院天数、治疗结果等影响因素进行主成分分析，然后以入选的主成分得分矩阵为输入变量，住院费用为输出变量构建基于主成分分析的BP神经网络组合模型，最后采用敏感度分析的方法对住院费用的影响因素进行分析。研究结果显示组合模型性能稳定，年龄、住院天数和治疗结果是影响住院费用的主要影响因素。研究结果为医学领域的非线性多因素分析提供一种较优的建模方法，为卫生管理决策者和医疗保险业者做出正确的决策和分析提供了理论依据。