【摘 要】
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随着医院信息化建设的不断推行,利用现代信息技术对医院数据中的信息进行挖掘成为可能。作为医院的重要组成部分,门诊更是拥有海量数据,如果能够充分提取门诊数据的信息,将有助于提高医院的医疗质量,控制医疗成本,提升患者的就医服务体验。本文的主要研究目的是通过分析医院手足口病的门诊数据,了解和掌握手足口病门诊就诊的趋势和规律,建立手足口病门诊量预测模型并进行预测,为手足口病的防治和医院资源的合理利用提供建议
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随着医院信息化建设的不断推行,利用现代信息技术对医院数据中的信息进行挖掘成为可能。作为医院的重要组成部分,门诊更是拥有海量数据,如果能够充分提取门诊数据的信息,将有助于提高医院的医疗质量,控制医疗成本,提升患者的就医服务体验。本文的主要研究目的是通过分析医院手足口病的门诊数据,了解和掌握手足口病门诊就诊的趋势和规律,建立手足口病门诊量预测模型并进行预测,为手足口病的防治和医院资源的合理利用提供建议。基于2014～2019年重庆市某三甲医院手足口病门诊数据,我们首先对该医院手足口病就诊人群的时间、籍贯、性别和年龄分布等进行了描述性统计分析。然后将2014年1月～2019年6月的手足口病月门诊量数据作为训练集,建立ARIMA模型,并结合气象因素,依次构建了主成分回归模型和基于Lasso方法的随机森林模型。最后把2019年7月～2019年12月的医院手足口病门诊量数据作为测试集,通过均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和平均绝对百分比误差（MAPE）这四种评价指标定量评估了预测模型的预测效能。描述性统计分析发现该医院手足口病门诊量以12个月为一个周期,并呈现出双峰特征,第一个就诊高峰发生在每年的5～7月,第二个就诊高峰为每年的10～12月,门诊就诊人数最少的月份是每年的2月份。就诊人员多为重庆本地人,其中以4～9岁儿童为主。男性要多于女性,比例约为1.44:1。关于手足口病门诊量预测模型,利用训练集数据,我们首先基于AIC准则和BIC准则,并结合残差序列的白噪声检验结果,得到ARIMA（1,1,1）（0,1,1）1 2预测模型。由Spearman相关分析的结果,发现月均气温、月均相对湿度、月均气压、月均水气压及月降水量与手足口病门诊量具有较强的相关性。为消除气象因素间多重共线性影响,我们结合上述气象因素先构建了主成分回归预测模型log（（?））=3.872+0.098Z1-0.396Z2。Lasso方法也能够解决多重共线性问题,同时筛选出手足口病门诊量的主要影响因素为月均气温、月均相对湿度和月降水量,于是我们结合这三种气象因素建立了基于Lasso方法的随机森林预测模型。比较三种模型发现,基于Lasso方法的随机森林模型预测效果最佳。使用随机森林模型对2020年1月～2021年6月的医院手足口病门诊量进行中短期预测评估,尽管受新型冠状病毒肺炎疫情的影响比较大,但该模型仍然能够较好地拟合手足口病实际门诊量的波动趋势。因此,利用手足口病门诊的历史数据和同期的气象数据,能够比较准确地预测未来门诊量的变化趋势,可以为医院管理部门配置医疗卫生资源提供辅助决策。
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