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基于SVR模型的某三甲医院每月诊疗人次预测: 2025年; 目的:通过机械学习算法支持向量机(SVR)建立模型,评估其用于门诊量及出院人次预测的表现。方法:以2016年1月至2024年4月某三甲医院门诊人次及出院人次为研究对象,采用不同的核函数,构建三种不同的模型(线性核SVR,多线程SVR,高斯核SVR)。结果:线性核SVR预测门诊量RMSE、MAE、MAPE值分别为13 470、10 510和9.8%,出院人次RMSE、MAE、MAPE值分别为1 005、753和10.8%,均优于多线程SVR和高斯核SVR模型预测结果。结论:在构建的三种SVR模型测算中,线性核SVR模型预测表现最佳,更适合用于医院门诊和住院就诊人次预测,能够为医院在医疗资源调度与分配等管理决策方面提供更为坚实的数据支撑,有效确保医院高效、有序运营。; 李想蒋元琦仲琴; 关键词：支持向量机模型构建医院运营

诊疗人次年度预算目标分配到各科室工作日的方法及系统: 本发明提出诊疗人次年度预算目标分配到各科室工作日的方法及系统，基于医院历史数据构建不同就诊类型下的日就诊人次变化趋势分析模型，分析日均就诊人次变化超过5％时间段和波动均值，基于该分析模型及分配算法开发出诊疗人次年度预算目...; 夏培勇

广东省基层医疗卫生机构诊疗人次变化及影响因素的灰色关联分析被引量：8: 2023年; 背景我国分级诊疗制度建设已取得一定成效,但基层医疗卫生机构发展速度依旧相对缓慢。目的分析2013—2020年广东省基层医疗卫生机构诊疗人次的变化情况及影响因素,为政府深化分级诊疗制度建设提供参考依据。方法于2021年12月,从2013—2015年《广东省卫生统计年鉴》、2016—2017年《广东省卫生和计划生育统计年鉴》、2018—2020年《广东省卫生健康统计年鉴》提取基层医疗卫生机构诊疗人次数据,作为参考序列;从《广东统计年鉴2021》提取人口数据及居民人均可支配收入,从2015—2017年《中国卫生和计划生育统计年鉴》和2018—2021年《中国卫生健康统计年鉴》提取基层医疗卫生机构财政补助收入和医疗保险参保人数,作为比较序列。采用灰色关联分析法评价各影响因素与基层医疗卫生机构诊疗人次的关联强度。结果2013—2019年,广东省医院诊疗人次从33459.2万人次增长至40131.7万人次,年均增长3.08%,同期全省基层医疗卫生机构诊疗人次年均增长2.10%,2019年全省基层医疗卫生机构诊疗人次已达43731.7万人次。2020年受新型冠状病毒感染疫情的影响,医院和基层医疗卫生机构的诊疗人次均有明显下降,医疗机构总诊疗人次中基层医疗卫生机构诊疗人次的占比从2013年的50.7%下降至2020年的48.1%。灰色关联分析结果显示,常住人口(r=0.913)及65岁以上人口(r=0.913)与基层医疗卫生机构诊疗人次关联度最强,其次是城乡居民基本医疗保险参保人数(r=0.899)、基层医疗卫生机构床位数(r=0.893)、基层医疗卫生机构数(r=0.886)和城镇职工基本医疗保险参保人数(r=0.872)。结论目前,仍有较多患者选择至医院就诊,基层首诊制有待加强,建议结合人口老龄化的社会背景,从丰富基层卫生服务内涵、拉开不同级别医疗机构的医保支付差距、提升基层医疗卫生机构服务能力三方面满足居民就近�; 徐碧霞姚卫光; 关键词：基层医疗卫生机构诊疗人次灰色关联分析

大数据分析医院门诊诊疗人次趋势被引量：5: 2020年; 目的统计分析医院门诊数据,为加强医院管理提供大数据支持。方法采集某医院2015—2019年的完整门诊数据,按季节、月份等维度进行统计及趋势分析。结果5年的门诊量呈渐进性增长,全年曲线变化趋势较为一致,1—2月及9—10月份为低谷,3—5月份较为平稳,每年的7月及12月均为年度两个峰值。结论做为东北地区大型综合性公立医院,该院年度门诊量变化有固定的规律可循,应该充分利用门诊量的月份和季节性大数据资料,更好地指导医院各层面管理。; 应琪沈涛; 关键词：大数据门诊量医疗管理

我国医疗卫生机构诊疗人次的分段回归分析被引量：1: 2019年; 目的:分析我国医改政策对医疗卫生机构诊疗人次的影响,为实现分级诊疗提出政策建议。方法:以关键医改政策颁布时间为节点,构建医院、基层医疗卫生机构以及三级医院诊疗人次的分段回归模型。结果:医院和基层医疗卫生机构月增加的诊疗人次分别为145.795万人和68.652万人;2015年9月在全国推进分级诊疗政策后医院诊疗人次在相同变化率下平均水平降低1 542.461万人;2016年1月在全国层面推行城乡医保整合后医院诊疗人次在相同变化率下平均增加1 354.540万人,基层医疗卫生机构降低165.701万人。结论:我国当前分级诊疗的进展情况不容乐观,分级诊疗的实施未达到预期的政策效果,医保政策未能与分级诊疗的相关政策形成合力,提示应该加大政策执行力度,充分发挥政策合力,实现分级诊疗。; 李乐吴群红郑统赵苗苗; 关键词：诊疗人次

GM(1,1)灰色模型在上海市医院诊疗人次预测中的应用被引量：10: 2019年; 目的预测上海市医院诊疗人次的动态变化趋势,为医院的长远发展规划提供可供参考的理论依据。方法通过GM(1,1)灰色模型对上海市医院诊疗人次进行模拟,预测其动态变化趋势。结果根据上海市2007—2017年的医院诊疗人次数据建立的灰色预测模型为(k+1)=127884.21e^0.0695 k-121036.05。模型中C=12.9236,P=1,该模型精度为优,预测效果好。结论GM(1,1)灰色模型可以较为理想地预测和模拟上海市医院诊疗人次在时间序列上的动态变化趋势,可以将其应用于医院诊疗人次预测。; 李红艳耿婷婷; 关键词：GM(1,1)模型

某三甲综合医院2009年-2016年门诊诊疗人次动态变化分析被引量：9: 2018年; 目的探讨某三级甲等综合医院2009年-2016年门诊诊疗人次动态变化情况。方法采用时间序列数据季节指数分析法、趋势性分析、cox-stuart检验,分析门诊诊疗人次月、季度、年变动特点与规律。结果 8年门诊诊疗人次通过cox-stuart趋势分析检验,显示医院门诊诊疗人次呈逐年上升趋势(p=7.105e-15,P<0.001),2016年比2009年增长91.05%;1、2月份为低谷期,季节指数分别为86.76%、91.03%,3、7月份为高峰期,季节指数分别为108.71%、107.91%,通过计算出各季度的移动平均数,得出剔除趋势影响后的季节变动的数值,第4季度为低谷期,季节指数95.74%,第2、3季度为高峰期,季节指数分别为103.06%和102.81%。结论门诊诊疗人次的变动以一年为一个周期,随月份和季节的变化周期性的变动,变动幅度大致相同。医院的管理者应该根据患者流量的特点合理安排人力、物力和其他资源,提高医疗服务水平,更好地为患者服务。; 文国虹王华东钟朝晖; 关键词：门诊诊疗人次

基于分解集成的医院诊疗人次预测研究: 患者作为医院的一大主体，其数量的变动对于医院的正常运作有着重要的影响，譬如医院工作人员的安排，医院可支配资源的调度以及各种相关政策、决策的制定等等都是以医院的诊疗人次为基础进行的。毫无疑问，精确预测医院的诊疗人次有利于医...; 杭葛烨; 关键词：医院管理诊疗人次小波分解人工神经网络

非洲马里维和二级医院诊疗人次及疾病种类分析被引量：11: 2018年; 目的:分析并了解中国驻非洲马里维和二级医院2017年各科就诊人次、诊疗病种等情况和特点。方法:通过文案查询、门诊记录及专家咨询等方式收集2017-01~12维和二级医院的工作日志。对来院就诊的患者按照医院编制科室、疾病类型用Excel软件进行归类、整理和分析。结果:中国驻马里维和二级医院2017年共诊治患者5 410人次,其中内科共诊治997人次,主要病种为胃肠炎、皮肤疾病;外科共诊治1 493人次,主要病种为肌肉拉伤、疼痛、外伤以及骨折;口腔科共诊治1 748人次,主要病种为龋齿、牙龈炎、牙髓炎及牙周炎;眼科共诊治1 052人次,病种以结膜炎和屈光不正为主;耳鼻喉科共诊治120人次,主要病种为中耳炎和过敏性鼻炎。结论:分析内科、外科、口腔科、眼科和耳鼻喉科5个科室的诊疗人次和主要病种,可为后续马里维和医疗分队提高卫勤保障能力提供参考依据。; 陈琳傅强; 关键词：维和医疗分队诊疗人次

门诊诊疗人次趋势分析: 随着医院管理由粗放型向精细化逐步推进,以历史统计数据为依据管理规划和决策模式越来越受到医院领导的重视,医院HIS数据库数据价值日益凸显。门诊管理因其实时性高,门诊人数多,医院工作量大等特点,在医院总体管理中占据举足轻重的...; 王炜; 关键词：门诊诊疗; 文献传递

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