病人的住院周期的长短是评价医疗机构整体服务水平和关键设备使用效率的一个重要的综合评价指标。减少病人的住院周期不但可以改善医院病床的周转率,将关键的设备资源能够为更多的病人服务,还能提升医院的社会效益和经济效益。住院周期的预测对医院提前为病人做好出入院计划和病床的调度有重要的意义。本文首先在临床理论的基础之上,结合根治性肾切除病人的特点和专家访谈的结果,建立了由4个因子反映的住院周期的影响因素体系,这4个因子分别为:患者因素、病理因素、手术因素和伴随因素,同时为每个因子找到了相应的观测变量作为指标。在理论体系的基础之上,先用探索性因子分析从数据层面对4个因子的选择的正确性进行判断;然后采用结构方程模型,对模型中因素及观测变量之间的相关性进行分析,在此基础上进行二阶因子分析来解释因素与根治性肾切除手术病人的住院周期之间的关系。选取2013年到2015年3年间243份患者的病理数据作为样本,对模型进行拟合、修正和检验,最终确定包括4个潜变量,14个观测变量,显著性较好的结构方程模型。发挥结构方程模型优化、简化结构的优势,使得对住院周期的影响因素的反映更为简洁、客观。结合对住院周期影响因素的研究和14种因素特征,对住院周期进行了预测分析。建立了相关因素的BP神经网络住院周期预测模型,并分别用三种改进的BP算法(自适应BP算法、弹性梯度下降法以及L-M法)对根治性肾切除病人的住院周期进行预测。通过对比分析,得到L-M法是训练最快也是预测精度最高的一种算法。