住院病人欠费预测模型研究

• 作者: 陆斌杰
• 来源期刊: 中国数字医学
• 学科: 医学
• 关键词: 商业智能技术 预测模型 医院管理
• 年，卷（期）: 2010,（12）
• 页码范围: 60-62
• 分类号: R1
• 字数: 3013字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-7571.2010.012.019

摘要

针对住院病人欠费现象,以医院信息系统历年数据为基础建立数据仓库,对欠逃费病人数据进行多角度、多层次分析,采用Bayes算法和关联等规则,对欠逃费影响因素之间的关联关系进行量化分析,以欠逃费行为潜在的规律及其关键影响因素来建立数学预测模型;并以此预测和分析现有住院患者欠逃费的可能性,将分析结果提供给医院管理人员,加强关注欠逃费概率高的在院病人,以规避潜在欠逃费行为.同时,通过分析欠逃费病人发生的原因,指导医院对相关病种、科室的管理,提升医疗质量和管理水平,为医院科学管理和决策提供辅助支持.