【摘 要】
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【目的】患者爽约是医疗保健中常见的问题,对医疗机构和病人都会产生不利的影响。本文旨在构建互联网医院中患者爽约的预测特征,并对患者爽约进行预测,以提高互联网医院效率和患者获得诊疗的机会。与目前预测患者爽约的单个算法相比,探索基于Stacking的患者爽约预测模型以期获得更好的预测性能。【方法】使用从互联网医院提取的2020年8月至2021年9月的皮肤科预约挂号数据,通过结合患者、医生、预约挂号等基本
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【目的】患者爽约是医疗保健中常见的问题,对医疗机构和病人都会产生不利的影响。本文旨在构建互联网医院中患者爽约的预测特征,并对患者爽约进行预测,以提高互联网医院效率和患者获得诊疗的机会。与目前预测患者爽约的单个算法相比,探索基于Stacking的患者爽约预测模型以期获得更好的预测性能。【方法】使用从互联网医院提取的2020年8月至2021年9月的皮肤科预约挂号数据,通过结合患者、医生、预约挂号等基本信息和患者病情描述信息,构建了了Stacking集成学习模型来预测患者爽约。首先执行一系列的预处理方法对数据进行清洗,然后对病情描述文本进行文本挖掘,将其转化为文本特征矩阵,并将文本特征矩阵和预约挂号等基本信息融合。接着利用特征筛选方法来选择对预测结果有用的特征,随后将筛选后的特征输入Logistic回归、XGBoost算法和多层感知机三种算法中。最后构建了一种两层Stacking患者爽约预测模型,选择Logistic回归、XGBoost和多层感知机作为Stacking集成模型的基学习器,以XGBoost模型作为元学习器进行集成预测。基学习器的预测结果用来训练元学习器,以便做出最终的爽约预测。【结果】数据预处理后得到50,119条预约挂号数据,每条数据有37维基本特征。文本挖掘后得到733维词汇特征,经过特征融合和特征选择后的特征数为532个。在50,119次预约就诊中,就诊人次为36,907人次,未就诊人次为13,212人次,总爽约率为26.36%。特征重要性得分显示影响患者是否爽约的重要因素包括预约提前期、患者类别、爽约史、医生职务和患者病情等。患者年龄、性别、预约就诊季节和就诊日等特征贡献度一般,但对于模型训练也起了一定的作用。对于三个单一算法,其ROC曲线下面积AUC都达到了0.80以上,单一分类器中,XGBoost算法在准确率（87.65%）、精确率（78.14%）、召回率（73.81%）、F1值（0.76）、AUC（0.938）等指标上显著优于其他单一模型。Stacking集成学习模型分类性能都优于单分类器,其AUC最高（0.941）,高于Logistic回归（0.819）、XGBoost（0.938）、多层感知机（0.854）,其准确率和召回率分别为88.36%和76.93%。【结论】Stacking集成学习模型会产生更好的预测结果,该模型能够有效地预测患者爽约并提供管理决策支持,使医院进行干预预约提醒,优化人员分配,并改善超额预订来减少患者爽约。因此,本研究可以有效帮助识别爽约的患者,一方面减少医疗资源的浪费,另一方面使患者得到及时有效的救治。
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