山西某肿瘤医院卫生技术人员数量预测研究

目的预测2015—2019年山西某肿瘤医院卫生技术人员数,为医院卫生技术人员规划提供参考。方法利用山西某肿瘤医院2005—2014在岗人员信息建立灰色预测模型GM(1,1),并对2015—2019年数据进行预测。结果山西某肿瘤医院卫生技术人员预测模型函数为Yt=17 045.885 3e0.0523t-16 143.885 3,模型等级为优秀,根据模型函数进行预测计算,2015—2019年医院卫生技术人员数分别为1 465、1 544、1 627、1 714、1 807人。结论 GM(1,1)模型拟合山西某肿瘤医院卫生技术人员数据可靠,可用于短期预测。     

我国卫生总费用区间预测研究：基于可拓聚类模型

目的:利用可拓聚类模型对2013年卫生总费用进行区间预测。方法:通过对我国1990—2012年卫生总费用及代表社会经济、人口状况、城市化水平和卫生服务提供等方面7个影响因素历史数据进行聚类,利用可拓理论计算关联度,得出所属类别为第二类。结果:根据所属类别,得出2013年卫生总费用为31 784.75亿元到33 055.53亿元。结论:卫生总费用持续增长,需多措并举,实现其良性发展。     

医院年收治病人数影响因素的灰色关联分析

医院年收治病人数是反映医院工作量的重要指标,直接影响医院的社会效益和经济效益。年收治病人数与多种因素相关联,且各因素间的关系是模糊的,是一个灰色系统。我们应用灰色关联分析方法对医院年收治病人数的影响因素进行分析,目的是科学、合理地评价影响年收治病人数的各种因素,找出影响关键变量发展变化的主要因素,为医院     

灰色预测和灰色关联分析在医院管理中的应用

目的 论述和探索灰色预测和灰色关联分析在医院管理中应用的方式和途径。方法 以某医院入院人数为例,应用灰色系统理论建立了ＧＭ（１,１）灰色预测模型和面积关联度分析法,对该院１９９２年至２０００年的入院人数及影响入院人数的院内因素进行了预测和分析。结果 所建预测模型拟合精度高（Ｃ＝０．０４６〈０．３５,Ｐ＝１〉０．９５）可用于外推预测;所选的与该院入院人数相关的７个比较因素,其关联程度由强到弱依次为病床周转次数、治愈有效率、在岗医务人员数、病床数、平均住院日、门急诊人次、病死率。结论 灰色预测和灰色关联分析的有机结合在医院管理中有更为广阔的用途。     

温特斯线性和季节性指数平滑法预测模型在医院管理中的应用探讨

目的探讨温特斯线性和季节性指数平滑法预测模型在医院管理中的应用价值。方法建立温特斯线性和季节性指数平滑法预测模型对成都市卫生局所属医院2009年1～4季度门急诊诊次进行季节预测,并评价该预测模型的预测精度。结果温特斯线性和季节性指数平滑法预测模型对成都市卫生局所属医院2009年1～4季度门急诊诊次的定量预测结果满意。通过计算机反复迭代试算,获得了一组最佳的平滑常数(α,β,γ),使预测模型的预测误差最小。该预测实例平均绝对百分误差(MAPE)为3.5703%<10%,预测精度较高。结论温特斯线性和季节性指数平滑法在医院管理中有实用价值。在建立预测模型时,结合计算机进行迭代运算,可建立最佳预测模型,进一步提高预测精度。     

一维有序样品的条件系统聚类

目的：介绍并讨论一种适用于一维有序样品的条件系统聚类方法。方法：对有序样品,首先构造条件距阵,然后把条件矩阵和距离矩阵相结合,构成条件距离矩阵,并采用系统聚类的思维方法进行聚类,用该方法对一组数据进行聚类,还进行了模拟研究,并与最优分割法作了比较。结果,该方法操作简单,计算方便,并能够得到较稳定的聚类结果。结论：一维有序样品的条件系统聚类法理论朴素,实践方便,是一种较好的可用于有序样品聚类的方法。     

霍特双参数指数平滑预测模型在医院管理中应用的探讨

目的探讨霍特双参数指数平滑预测模型在医院管理中的应用价值。方法建立霍特双参数指数平滑预测模型对成都市2006年住院人数进行定量预测，并对预测模型的预测精度进行评价。结果霍特双参数指数平滑预测模型预测住院人数的结果满意。通过计算机反复试算，可获得最佳的一组平滑常数（α,γ），使预测模型的预测误差最小。本例预测平均绝对百分误差（MAPE）3．4438％〈10％，预测精度较高。结论霍特双参数指数平滑预测模型预测精度较高，计算简便且具有递推性质，在医院管理中有应用价值。     

应用关联度法进行医院收治病人数影响因素分析

通过关联度分析，可以找出影响关键变量发展变化的主要因素，为管理决策提供依据。医院收治病人数的多少，与诸多因素有关。如：门急诊就诊人次、疗效、床位设置及利用、医务人员的合理配备等。对这些因素进行分析。找出影响收治病人数的主要原因和相关因素，为医院领导加强管理决策提供科学依据。现用关联度分析方法对我院年收治病人数的主要影响因素和相关因素进行分析。     

霍特双参数指数平滑预测模型在医院管理中应用的探讨

目的探讨霍特双参数指数平滑预测模型在医院管理中的应用价值。方法建立霍特双参数指数平滑预测模型对成都市2006年住院人数进行定量预测，并对预测模型的预测精度进行评价。结果霍特双参数指数平滑预测模型预测住院人数的结果满意。通过计算机反复试算，可获得最佳的一组平滑常数（α，γ），使预测模型的预测误差最小。本例预测平均绝对百分误差（MAPE）3．4438％〈10％，预测精度较高。结论霍特双参数指数平滑预测模型预测精度较高。计算简便且具有递推性质。在医院管理中有应用价值。     

关联度分析在医院年收治病人数影响因素研究中的应用

本文应用关联度分析方法对河北省医院年收治病人数的影响因素进行了分析研究。结果表明：与医院年收治病人数关联度最大的影响因素是病床周转次数．其次是年平均开放病床数和病床使用率。据此提出：为最大限度提高医院工作的社会效益和经济效益．应注意增加病床周转次数，同时要尽可能扩大开放病席数．提高病床使用率。     

BP 神经网络在肾综合征出血热发病率预测中的应用

目的 探讨BP(back propagation)神经网络预测模型在肾综合征出血热(hemorrhagic fever with renal syndrome,HFRS)发病率预测方面的应用效果.方法 应用人工神经网络技术建立关于疾病发病率的预测模型.结果 建立了拓扑结构为2-10-1的BP神经网络模型,并对预测效果进行了验证.结论 BP神经网络预测模型可用于HFRS发病率的预测,且具有较好的预测效果.     

基于卫生服务需求的医院卫生技术人员需求预测

[摘要]目的 对某省级公立三甲医院卫生人力资源未来需求情况进行预测,为该医院科学的卫生技术人员配置提供量化参考。方法 分别采用一元线性回归模型和灰色预测模型对医院2014—2016年门（急）诊人次、实际占用总床日数进行预测,按照医生日均负荷工作量测算出医疗岗位人员应配置人数,其他卫生技术岗位人员则按照与医疗岗位人员的比例关系进行配置。结果 建立线性回归模型预测出未来三年医院年实际占用总床日数分别为588258、622587、656917;建立灰色预测模型GM（1,1）预测出未来三年医院年门（急）诊人次分别为865445、973280、1094550。2014—2016年所需医疗岗位人员数量分别为820人、807人、825人,护理岗位人员数量分别为1025人、1049人、1114人;药学岗位人员数分别为115人、121人、148人;医技岗位人员数分别为164人、145人、132人。结论 该医院可参考该预测结果配置卫生人力资源,优化卫生技术人员的结构和数量。     

ARIMA模型在流感样病例发病预测中的应用

目的 建立北京市密云区流感样病例ARIMA预测模型并对所建模型预测效果进行验证和评价.方法 对密云区2010-2016年流感监测哨点医院每日报告的流感样病例监测资料建立ARIMA预测模型,并预测2017年流感样病例就诊比例,与实际值比较评估模型预测效果.结果 2010-2016年密云区流感样病例监测哨点医院门急诊患者累...     

运用灰色数列模型对某院门诊量进行分析预测

目的 预测某院门诊量的变化趋势,为医院领导制定管理措施提供科学依据. 方法 利用GM（1,1）灰色模型对某院近10年门诊人次数进行拟合,并预测近3年的门诊量. 结果 根据某院1999-2008年的门诊人次数建立的灰色预测模型为：（t）=2 787.08e^0.023 28（t-1）-2 727.67 .模型的平均误差率为1.49%,该模型精度为优（C=0.206, P=1.000）,预测效果好. 结论 GM（1,1）灰色模型为拟合和预测医院门诊量的理想模型,预测出该院门诊量呈上升趋势.     

应用R软件对比两种手足口病发病预测模型的效果

目的 使用R软件对手足口病发病时间序列模型进行分析与对比,探索较佳的手足口病发病预测模型.方法 利用广州市2009-2013年手足口病月报告病例数作为建模数据,采用R软件中的Holt-Winter指数匀滑模型和季节性差分自回归移动平均模型(SARIMA)分别预测2014年12个月份的发病情况,将预测结果与2014年实际发病数进行比较.结果 对广州市2014年1-12月手足口病发病数进行预测,并将预测值与实际值进行比较,结果显示:采用Holt-Winter指数匀滑法和SARIMA预测结果的平均相对误差分别为-0.40和0.12.结论 SARIMA为较佳的预测分析模型,预测结果能较好地拟合广州市手足口病发病序列并进行短期的有效预测.     

基于SAS的住院量灰色预测及实现

目的利用灰色预测模型预测某三甲医院未来三年住院量,为医院管理决策提供科学依据。方法以医院1997～2010年住院量数据为基础,建立基于SAS程序的灰色预测模型对其今后三年住院量进行预测。结果灰色模型拟合效果良好,未来三年医院住院量预测值分别是74421人次、82465人次和91377人次。结论灰色预测模型对样本量和概率分布没有严格的要求,且预测效果较好,可以广泛应用于医院各种数据统计预测工作。     

SARIMA模型在长沙市肺结核发病预测中的应用

目的探讨SARIMA模型在肺结核发病预测中的适用性,为长沙市肺结核防控提供参考。方法利用2005年1月-2016年12月长沙市肺结核月发病数构建SARIMA模型,以2017年1-12月的月发病数评价模型的预测效果,并采用构建的最优模型对2018年长沙市肺结核月发病情况进行预测。结果长沙市肺结核月发病数具有明显的季节性特征,最优预测模型为SARIMA(0,1,1)(0,1,1)12,其AIC=1436. 703,模型残差为白噪声(χ~2=0. 119,P=0. 731)。该模型的预测值与实际值的平均绝对百分误差为21. 69%,预测效果较为可靠。预计2018年长沙市肺结核的月平均发病数为332. 34例,发病水平与2017年接近,但总体略有下降。结论 SARIMA(0,1,1)(0,1,1)_(12)拟合效果较好,可用于长沙市肺结核月发病数的短期预测。     

ARIMA模型预测医院感染发病状况研究

目的 探讨ARIMA季节乘积模型在时间序列资料中的应用,建立金坛市中医院医院感染发病率的预测模型. 方法 收集本院2005-2012年住院病人病案资料,应用SFSS18.0软件中的ARIMA模型预测模块对数据进行分析建立ARIMA预测模型,并预测2013年医院感染情况. 结果 ARIMA（1,0,1）（0,1,1）4能够较好的拟合本院医院感染发病率情况,利用此模型预测2013年本院4个季度的医院感染率分别为2.67％、2.03％、2.68％和1.93％. 结论 ARIMA模型能够较好的拟合和预测医院感染的发病情况,可以为医院决策提供科学依据.     

产妇分娩数季节变动的灰色预测分析

目的论述和探索灰色预测在产妇分娩季节变动中的应用方式和途径.方法以某医院1997-2001年间各月产妇分娩人数为例,应用灰色系统理论分别对各年的月平均资料序列和各年的分娩总数资料序列建立了GM(1,1)灰色预测模型,结合不同的各月季节比率对该院2002年各月产妇分娩人数进行了预测和分析.结果所建预测模型拟合精度比文献[1]高.结论灰色预测可应用于产妇分娩季节变动的预测.     

灰色GM（1,1）模型在门急诊、出院人次预测中的应用

目的 探讨灰色预测方法在医院管理中的应用,对医院门急诊量、出院人次进行预测,有助于管理者掌握医院门急诊量、出院人次的变动趋势及规律,为医院在管理、决策中的合理应用提供量化的理论依据方法 选用某医院2000-2010年门急诊人次、出院人次统计年报数据,基于灰色系统理论的建模方法建立GM（1,1）预测模型,采用Excel表进行计算,预测2011-2013年医院门急诊量、出院人次结果 根据后验差比值C和小误差概率P值的计算及预测精度等级判定,所建预测模型拟合精度高,结果较理想,可用于外推预测.预测评价结果显示：2011-2013年门急诊人次预测值为256 267、27 666、300 852人次,评价等级为合格之上（C=0.33＜0.35,P=1＞0.9）;出院人次预测值为17 739、19 044、20 445人次,评价等级为优秀（C=0.29＜0.35,P=1）.医院门急诊人次、出院人次的年增长率分别为为8.35%、7.36%.通过预测医院门急诊量、出院人次有缓慢上升趋势,且趋于平稳,是一种呈稳步上升发展态势结论 灰色预测有一定优点,不要求统计变量具有正态分布,而是在杂乱无章的、有限的、离散的数据中找出规律,按系统发展趋势预测分析,提高了预测和分析的精确度.通过预测结果相互印证,理论值接近实际值,此方法在医院管理中有实用性.