【摘 要】
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医药卫材的采购与销售是医院经济活动的重要组成部分,也是医院经济问题的多发区域。尽管大部分的药品单价不高,但日积月累产生的数额也不容小觑。因此,药品审计是医院经济管理的重要环节和审计工作的重心。目前用于审计疑点预测的大数据技术,大多数是基于聚类算法的疑点检测和少数是基于神经网络算法的审计预警而且是单一模型,这存在一定的局限性和准确率不高、稳定性不高等问题。基于这一背景,本论文提出了基于随机森林RF与
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医药卫材的采购与销售是医院经济活动的重要组成部分,也是医院经济问题的多发区域。尽管大部分的药品单价不高,但日积月累产生的数额也不容小觑。因此,药品审计是医院经济管理的重要环节和审计工作的重心。目前用于审计疑点预测的大数据技术,大多数是基于聚类算法的疑点检测和少数是基于神经网络算法的审计预警而且是单一模型,这存在一定的局限性和准确率不高、稳定性不高等问题。基于这一背景,本论文提出了基于随机森林RF与三层BP神经网络的组合模型（RF-BP）来预测药品审计疑点。这不仅是模型框架上的创新,同时相比目前提出的基于K-Means聚类算法的预测模型、基于BP神经网络算法的预测模型、基于PCA-BP组合的预测模型具备明显的优势,可以显著提高疑点预测性能。本论文首先详细叙述了药品审计的研究背景以及意义,还分析了国内外研究现状,总结其存在的不足为组合模型的提出指明新思路。然后,介绍了药品有效期审计的业务流程和实验流程,并将RF-BP组合模型与单一K-Means聚类模型、单一BP神经网络模型、PCA-BP组合模型对比。接着,以某医院的药品有效期审计为实例进行基于RF-BP组合模型的疑点预测研究,使用了2015-2019年共5年的药品出库数据集,并选择OA、F1-score、AUC、MAE这四个评价指标来衡量模型性能,实验结果验证了RF-BP组合模型的有效性,能够准确地发现过期药品和临近过期药品等疑点问题。最后,在具有共性的开源数据集Adult上做拓展实验研究,实验结果进一步表明了RF-BP组合模型能够在准确性等方面明显提高预测性能。
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