再入院預測是指根據患者歷史入院記錄中的診斷、用藥等信息,來預測其在出院后的未來一段時間內是否會有因病再次入院的風險。由于頻繁的再入院會耗費許多的醫(yī)療資源,對患者造成很大的身體負擔和經濟負擔,因而在患者出院時,利用可靠的預測模型及時對其進行再入院風險評估至關重要。再入院預測能夠為醫(yī)保政策的制定和調整提供數據支撐,有助于降低一些不必要的醫(yī)保費用的支出;同時能夠幫助醫(yī)療機構更加高效地配置醫(yī)療資源,提高住院服務的利用率。此外,再入院預測能夠輔助醫(yī)生對患者及時提供評估指導,通過盡早干預,減輕患者個體的負擔,進而幫助節(jié)省社會整體的醫(yī)療服務成本。面向精準醫(yī)療的再入院預測是指針對患者的個性化體征,基于“辨證施治”的思想,來對患者進行再入院風險評估。過去,很多學者采用傳統(tǒng)機器學習及數據挖掘的技術,以所有可用患者的歷史診療記錄作為輸入,基于經驗特征選擇和粗略分類的大規(guī)模統(tǒng)計,來預測患者在未來一段時間內再入院的概率。這些研究主要面向普適性醫(yī)療,追求預測方法的通用性,希望能夠同時適用于多個病種或人群。然而,由于存在地區(qū)差異、醫(yī)療技術差異、經濟水平差異、個體特征差異等,針對同種疾病,治療方案也不盡相同,不同患者... 

【文章來源】：山東大學山東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數】：74 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖３－１再入院預測問題定義??假設將ＥＨＲ數據集中所有唯一的診斷代碼表示為（山，（１２，．．．，ｄｐ）ｅ?Ｄ，其中Ｄ是??

?山東大學碩士學位論文???對于時間窗口數據的劃分處理，目的是篩選并提取一定時期內的數據，并按照比??例劃分為觀察窗口和預測窗口，來為后續(xù)開展的實驗設定輸入并標記好預測標簽，??以便評估方法的有效性。??

?山東大學碩士學位論文???ｃｏｓｔ??ｌ??：Ｌ??■????—?－＊＇??？２，??ｔ?ｉ?？？?４?＾?ｉ?？矜《必知鄉(xiāng)＋？談後〇＞５１．？．？＜＊？＊＊＞？Ｊｊ＾Ｍ＋ｙｓＴ＾Ｄｓｍａｓｔａｓ？？嫌？棗期洲？＊Ｗ３？？？ｉｓ？ｓｏ喊／ｗｍ從??圖５－１族內誤方差變化圖??５．２．２輪廓系數分析法??在本小節(jié)中，采用５．１節(jié)中提出的相似度計算方法作為距離度量指標，通過??Ｋ－Ｍｅａｎｓ算法將訓練集中所有患者劃分成多個類簇，并采用輪廓系數分析法來評??估聚類的效果和質量，以確定最佳聚類數和各個相似度指標對應的權重系數。輪??廓系數分析法是一種通過將聚類的凝聚度和分離度相結合分析，來評估聚類效果??優(yōu)劣性的方法［４３］。輪廓系數的取值范圍在－１到１的區(qū)間內，如果輪廓系數取值越??大，則代表此時的聚類效果愈佳。因此，基于輪廓系數分析法的思想，在本研宄??中，通過枚舉，反復計算各個參量取值情況下輪廓系數的值，從而手動調整參數，??選取使得輪廓系數最大值下的參數組合。??＾?＿」＿?ｙｉ｜Ｐ｜?ｄ＿ｉｎｔｅｒ（ｐ）－ｄ＿ｉｎｔｒａ（ｊ））??｜Ｐ｜?＾Ｐ＝ｌ?ｍａｘ｛ｄ＿ｉｎｔｒａ（ｊｐ），ｄ＿ｉｎｔｅｒ（ｐ）｝?（５?２）??ｗｈｅｒｅ?ｄ＿ｉｎｔｅｒ｛ｐ）?＝?ｍｉｎ?｛ｄｉ?（ｐ）｝??ｌ＾ＫＫ，?ｉ＾ｒ?（５．３）??ｄｉ?０）?＝?－＾ｒｙ?ｄｃｕ?（ｐ）?ｓ．ｔ．?Ｉ?＾?ｉ?＾?Ｋ，?ｉ?＾?ｒ?＾?＾??２８??

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3115377