基于关联规则的病案首页数据挖掘

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摘要：目的利用Apriori算法找到出院患者信息各个指标中的关联规则,为医院管理和决策提供理论依据。方法利用R软件中的arules包对2015年某院出院患者做Apriori关联分析,探索出院科室与性别,费别、出院科室、住院天数与总费用,费别、出院科室与是否手术的关联规则,并分析其原因。结果对2015年出院患者共计49 737条病案首页记录抽取字段进行分析后,得到以下的关联规则：呼吸病区、消化病区、普外病区男性出院人数要多于女性出院人数,其强关联规则的置信度分别为0.621、0.531、0.518;神内病区、眼科病区女性出院人数要多于男性出院人数,其强关联规则的置信度分别为0.565、0.561;不同科室的医保出院患者的住院费用与住院天数有密切关系,其强关联规则的置信度分别为0.731、0.649、0.745、0.545;是否采用手术治疗与科室存在密切关系,其中强关联规则的置信度分别为0.951、0.748、0.985、0.974、0.735。结论关联规则方法可以探索不同指标的潜在关联规则,为医院的管理决策和方针制定提供依据。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/84620X/201608/669877992.html

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关键词：关联规则 数据挖掘 Apriori算法 Apriori Priori R语言 关联规则 病案首页 数据挖掘