【摘 要】
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近年来,疾病诊断相关组（Diagnosis Related Groups,DRGs）在不同地区的医疗服务提供者评价和医疗支付方式应用中分组效果不理想。机器学习方法是研究分类问题的重要方法之一,与传统的DRGs分组方法相比具有较大的优势。因此本文采用基于机器学习的分类算法对本地化DRGs分组和分组预测进行研究。首先,针对现有的DRGs在不同地区的应用中部分病例无法入组的问题,提出面向本地化的DRGs
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近年来,疾病诊断相关组（Diagnosis Related Groups,DRGs）在不同地区的医疗服务提供者评价和医疗支付方式应用中分组效果不理想。机器学习方法是研究分类问题的重要方法之一,与传统的DRGs分组方法相比具有较大的优势。因此本文采用基于机器学习的分类算法对本地化DRGs分组和分组预测进行研究。首先,针对现有的DRGs在不同地区的应用中部分病例无法入组的问题,提出面向本地化的DRGs K-Means分组算法。DRGs分组在本地化应用中,每个国家或地区的疾病种类和数量不同,医保基金和医院水平有所差异。先提出基于多元线性回归的并发症与合并症的分值算法,确定每种并发症与合并症对资源消耗影响的大小,将离散的、无序的并发症与合并症转换成数值型特征。再提出以年龄、并发症与合并症作为分组特征的DRGs K-Means算法,将病案首页划分为临床过程相近和资源消耗相当的DRGs组。其次,提出DRGs分组预测算法。目前DRGs的分组是在患者出院后根据病案首页信息确定的,降低了医疗服务提供者在医疗诊治过程中的治疗效率。同时,患者也无法及时了解自身疾病的资源消耗水平。针对上述问题提出基于XGBoost的DRGs分组预测算法,采用SMOTE算法处理不平衡数据,利用贝叶斯优化算法确定预测模型的参数,将年龄、并发症与合并症作为特征,实现DRGs分组预测。最后,使用预处理后的数据集,在相同的实验环境下,对两个算法分别设计对比实验。通过与目前广泛应用相关算法的多个评价指标进行多方面对比,验证算法的可行性。
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