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基于医疗大数据的门诊疾病标准匹配算法
“两费”主要指的是门诊次均费用和住院次均费用.随着医疗卫生体制改革不断深入,社会经济的发展,社会医疗制度存在的一些缺陷日益突出,集中表现为医疗费用过快增长.而基于医疗大数据的“两费”研究分析,通过海量高维医疗数据的融合降维,实现“两费”分析的统计建模,早期预测“两费”增长的趋势,快速检测不合理的影响因子以及进行全面的监测,推动和实现医疗健康大数据挖掘技术的实用化.文中的两费疾病标准匹配算法涉及信息处理技术领域,是一种准确的字符串匹配替换算法.算法首先将规范编码表加载进内存生成一个键值对形式的集合,然后用规范编码表的键对目标字符串进行匹配,如果匹配成功,将目标字符转替换成为相对应的编码.可以有效提升匹配效果,避免重复匹配以及匹配不准确等问题.算法可应用于病案数据规范化信息管理领域.从医学信息管理平台获取了深圳市近五年来各医疗卫生机构近五亿人次的数十亿份医疗数据,研究病案疾病的标准匹配算法.
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基于经验模态分解方法的北京市东城区社区卫生服务机构门诊次均费用变化趋势研究
目的 研究经验模态分解方法 (EMD)在社区卫生服务机构门诊次均费用变化趋势中的适用性,为分析门诊次均费用的增长规律及预测提供一定基础.方法 选取2012—2016年 《东城区社区卫生统计资料汇编》中的门诊收入及诊疗人次数,计算得出门诊次均费用的增长率,运用EMD对该时间序列,进行分解.结果 通过EMD成功分解门诊次均费用增长率的时间序列得到4个本征模态函数(IMF)和1个残余函数(趋势项RES),且各个分量均不存在明显模态混叠和端点效应.结论 EMD适用于社区卫生服务机构门诊次均费用序列,分解结果有效,可为次均费用预测和增长规律研究提供理论基础,并达到控制其增长的终目的.
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医院门诊次均费用与住院次均费用控制相关因素分析
目的 分析门诊次均费用与住院次均费用的控制情况.方法 提出与两费控制有关的因素.方法 经过几年的两费控制,本院2011年的每门诊人次收费水平和出院病人平均费用比上级卫生主管部门下达的标准分别低2.16元和19.83元.由于每门诊人次收费水平和出院病人平均费用的下降,为病人提供了实惠.其中为门诊病人提供实惠2 032 266.24元,为住院病人提供实惠793 775.07元,医院真正做到社会效益和经济效益的双赢.结论 影响医药费用的因素较多,费用控制依然任重道远,仍需不懈的努力才能得到有效的控制.
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我院实施药品集中供应后对医疗总费用的影响分析
目的:了解药品集中供应对医疗总费用的影响,对解决老百姓“看病贵”问题提供有效可行的建议.方法:利用PASW Statistics18统计软件对我院药品集中供应改革前、后1年的门诊次均费用、门诊次均药费、住院次均费用、住院次均药费、平均床日费用等指标进行比较和统计学分析.结果:与改革前比较,改革后门诊次均费用降低13.58％、门诊次均药费降低24.50％、住院次均费用降低5.09％、住院次均药费降低8.91％、平均床日费用降低10.92％ (P＜0.05).结论:药品集中供应能够通过降低门诊和住院次均药费从而降低患者医疗总费用.
