基于XGBoost算法的病例分型系统设计

• 作者: 俞高
• 来源期刊: 中国数字医学
• 学科: 医学
• 关键词: XGBoost 病例分型 病案
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 系统研发与设计
• 页码范围: 69-71
• 页数: 3页
• 分类号: R197.3|TP391
• 字数: 3152字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-7571.2018.03.023

摘要

目的:在国家推行按病种付费的大环境下,探索符合医院实际情况的病例分型具有重要意义.利用机器学习算法构建医院病例分型管理系统,探索不同病例的费用结构,服务医院管理.方法:利用ETL技术抽取病案系统相关数据至数据中心,利用XGBoost算法构建病例分型模型,再结合可视化技术在客户端展示分型结果相关指标.结果:实现医院病例分型工作的自动化,节约了医院病案室大量工作,分型结果服务医院绩效管理、医疗质控和费用管控等工作.结论:在人工智能火热的当下,积极探索基于算法的信息化系统建设服务医院管理十分必要.