【摘 要】
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根据影响疾病治疗费用的主要因素,本文基于决策树构建了鼻咽癌(NPC)诊断费用的预测模型,得到疾病诊断相关分组(DRGs)下费用更为精细的划分,为医疗保险资源的合理使用和分配提
【机 构】
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东北大学秦皇岛分校数学与统计学院,东北大学秦皇岛分校数据分析与智能计算研究所
【基金项目】
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东北大学秦皇岛分校创新训练项目,教育部科技发展中心科研创新基金(2018A03031)
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根据影响疾病治疗费用的主要因素,本文基于决策树构建了鼻咽癌(NPC)诊断费用的预测模型,得到疾病诊断相关分组(DRGs)下费用更为精细的划分,为医疗保险资源的合理使用和分配提供合理的建议。数据提取自广东省某肿瘤医院,共计2064个鼻咽癌病案。本文通过以下三步对数据进行了处理和分析。首先,我们选取了病人的年龄、性别、TNM诊断分期以及住院天数等特征为预测变量。然后,使用Box-Cox变换方法提取接近正态分布的因变量。其后,使用分类回归树(CART)对不同因变量建立决策树,并得到分组,对DRGs分组下的单病种
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