数据挖掘在医院信息系统中的应用研究

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针对现有的医院信息系统无法满足管理者对决策支持的需求这一问题,提出了用聚类和决策树技术构建科室分群和客户分类的方案,辅助管理层进行管理决策分析。在深入探讨数据预处理和数据仓库设计技术的基础上,建立了医院信息系统管理决策模块的星型模型。使用聚类技术,提出了以接诊人数和科室效益相结合的医院科室分群模型,为医院选定特色科室、确定管理方案提供了更客观、准确的决策支持。通过分析客户分类的特性,查阅大量的客户分群相关资料,发现患者作为一个特殊的客户群体,单纯的按其带来的经济效益分群不够客观,提出了一种将客户的自然属性和行为属性相结合的客户分群模型。研究了决策树属性选择的度量值信息增益率、决策树后剪枝方法等技术,利用C4.5算法对客户进行分类,为医院制定医疗市场的营销策略提供参考。提出了一种改进的K-均值算法,采用了一种预分类的方法来得到具有相似特征的群体,减少了调整簇中心所带来的系统开销。对挖掘出的知识做了深入分析,并给出了个性化的管理策略。管理决策系统实现了医院日常收入的统计汇总等功能。通过对海量数据的整合利用,为管理层实时掌握医院盈利情况提供了可靠数据;根据各种情况划分科室类型,为管理者的决策分析提供了理论支持;对医院顾客进行了分群,并实现了客户分类的功能,为管理层制定营销策略提供可靠依据。
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