数据挖掘技术及其在医疗费用研究中的应用

• 作者: 朱启星 罗志敏
• 来源期刊: 国外医学·卫生经济分册
• 关键词: 医疗费用 数据挖掘 人工神经网络 决策树 支持向量机
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 页码范围: 14-18
• 页数: 5页
• 字数: 5686字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-1137.2017.01.005

摘要

当前,医疗费用增长过快是我国卫生领域亟待解决的重要问题之一.医疗费用种类繁多,如何从繁杂的数据中寻找出影响医疗费用过高的主要影响因素,对控制医疗费用过度增长具有实际意义.由于医疗费用数据具有众多的特殊性,而数据挖掘技术可以克服这些不足,正逐渐成为医疗费用数据分析的主流研究方法之一.该文对数据挖掘技术的由来,常见的数据挖掘技术如人工神经网络、决策树和支持向量机,以及它们在医疗费用研究中的应用进展和未来的发展趋势进行了较为详细地介绍,为临床医疗费用数据分析工作提供借鉴.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱启星	安徽医科大学公共卫生学院	113	614	15.0	19.0
2	罗志敏	安徽医科大学公共卫生学院	1	6	1.0	1.0