灰色序列模型在三级综合医院门诊人次预测中的应用

目的 探讨灰色序列模型GM(1,1)在三级综合性医院门诊人次预测中的应用,为综合性医院门诊量预测提供方法学参考.方法 采用灰色序列模型GM(1,1)对门诊人次进行预测拟合分析,计算其相对误差,并进行外推预测.结果 灰色序列模型GM(1,1)预测门诊人次与实际值拟合误差较小,模型预测精度评级为优(P>0.95).结论 灰...     

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.     

医院业务收入增长因素分析

[目的]分析门诊业务收入和住院业务收入增长的影响因素,为医院管理决策提供参考依据. [方法]应用增量因素分析法对医院门诊业务收入和住院业务收入增长情况进行统计分析. [结果]门诊人次与住院人次的增加是致使门诊及住院业务收入增长的主要原因. [结论]医院通过门诊人次和住院人次的增加来提高业务收入,且门诊人均费用及出院者平均人日费用有所降低,说明医院整体处于较好发展态势.     

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。     

预测模型在门诊量分析与预测中的应用

目的分析门诊人次数据,探讨SPSS12.0软件中时间序列模型在门诊量数据分析中的应用方法。方法根据某医院1998—2005年门诊人次历史资料,研究数据的季节性特征,指数平滑模型、自回归模型以及ARIMA模型的应用情况,并对三模型进行比较。结果ARIMA模型的平均预测相对误差较小,预测效果最好。结论预测方法有很多种,并没有一种方法适用于各种情况,因此针对不同的情况选择合适的预测方法非常重要,ARIMA模型适用于医院门诊人次数据预测。     

心脑血管与呼吸疾病就诊人数与气象因素关系

[目的]探讨日均气温、相对湿度和空气压力与医院日心脑血管与呼吸疾病急、门诊就诊人次的相关性.[方法]收集三级甲等医院日呼吸、心脑血管疾病急、门诊就诊人次和该地区日均气温、相对湿度和空气压力的时间序列数据,采用立方平滑样条函数将日均气温、相对湿度和空气压力引入,与医院日呼吸、心脑血管疾病急、门诊就诊人次间建立Poisson广义相加模型,选择最终进入模型的变量,并确定其立方平滑样条函数自由度取值. [结果]医院日呼吸、心脑血管疾病急、门诊就诊人次与气温、相对湿度和空气压力表现出一定的线性相关趋势;当气温＜ 10℃时,气温每升高1℃,就诊总人数增加1.057 217倍,当气温≥10℃,气温每增加1℃,就诊总人数上年同期下降0.990 571 73倍. [结论]气象因素与呼吸、心脑血管疾病急、门诊就诊人次的相关性比较明显.     

补偿灰色周期外延模型诊疗预测方法研究

正本文提出了一种BP神经网络补偿灰色周期外延模型的预测方法,通过BP神经网络对灰色周期外延预测模型的残差序列进行修正,来提高预测精度,使预测值与原始值更吻合。实验分析了甘肃庆城区的诊疗情况,结果表明改进的算法适用于处理的预测对象,并且能较大幅度提高模型的预测精度。资料与方法1.资料来源对地区性门诊人数进行建模预测,能够为政府以及相关医院制定相应工作计划提供决策理论依据,为了更加直观地说明补偿灰色周期外延模型在诊疗人次预测的具体     

某综合三甲中医医院中医门诊人次的GM(1,1)预测

目的对某三甲中医医院中医门诊人次进行预测,为医院医疗卫生资源规划和优化配置提供理论依据。方法用MATLAB软件建立GM(1,1)模型。结果某三甲中医医院2014年和2015年的中医门诊人次预测值分别为8261163和9149454人。结论用GM(1,1)模型预测中医门诊人次有较优的预测效果,对优化医院医疗卫生资源配置,具有重要的指导意义。     

基于信息再利用的灰色系统GM(1.1)模型在传染病流行趋势预测中的应用

[目的]建立预测传染病流行趋势的灰色系统GM(1.1)模型。[方法]用基于信息再利用的方法,建立灰色系统GM(1.1)模型。[结果]用基于信息再利用的灰色系统GM(1.1)模型建模方法,建立了预测传染病流行趋势的GM(1.1)模型。[结论]预测传染病流行趋势的GM(1.1)模型较好地预测了儿童手足口病的流行趋势。     

组合预测在医院门诊量预测中的应用

目的通过构建优化组合预测模型,弥补单一预测方法的缺陷,为医院合理配置医疗资源和提高救助能力提供科学依据。方法利用某三甲医院1990年至2010年门诊人次月度数据时间序列,基于趋势拟合法、ARIMA模型及组合预测模型,对三者的预测结果进行比较分析,并分别用三种预测方法预测2011年门诊人次。结果组合模型预测误差的标准差(SDE)比二次型模型降低了36.7%,比ARIMA模型降低了5.2%;其预测时残差也小于其他两种单一模型的预测残差。结论组合预测模型的预测精度优于单一模型的,可以在医院门诊人次预测中推广应用。     

应用因素分析法分析门诊业务收入的增长因素

[目的]了解门诊人次、人均药费、人均检治费对医院2001-2006年门诊业务收入的影响及程度。[方法]运用因素分析法分析我院2001～2006年门诊业务收入增长的原因。[结果]影响门诊业务收入增长的根本原因是由于门急诊人次和人均费用中入均检治费的增加。[结论]医院在今后应进一步加强专科、专家、特色门诊的建设，以吸引更多患者就诊，同时控制好人均费用的合理增长，有效地利用好医疗卫生资源，使医院运营良好，持续稳步发展。     

基于ARIMA与GM(1,1)模型的公立医院互联网门诊人次预测研究

目的 了解公立医院互联网门诊人次的变化趋势,为互联网医院的发展规划提供支持。方法 利用某公立医院2021年1月—2023年6月互联网门诊人次数据,分别构建ARIMA模型和GM(1,1)模型,采用平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)评价拟合效果,基于优势模型预测2023年7—12月互联网门诊人次。结果 通过ARIMA(1,2,1)模型和GM(1,1)模型对互联网门诊的复诊人次进行预测,平均绝对误差分别为369.86和978.84,均方根误差分别为479.49和1 444.83;通过ARIMA(0,1,0)模型和GM(1,1)对互联网门诊咨询人次进行预测,平均绝对误差分别为297.23和369.62,均方根误差分别为413.61和496.30,表明ARIMA模型的预测效果较好。预测结果显示,2023年12月互联网门诊的复诊人次预测值为14 831例,咨询人次预测值为7 461例。结论 2021—2023年某公立医院互联网门诊人次呈持续上升趋势。因此,医院应充分认识到互联网医疗服务的重要性,积极采取措施,不断优化医疗服务模式,为患者提供优质、高效、便捷的互联网医疗服务。     

基于ARIMA和GM(1,1)模型的互联网肿瘤专科门诊接诊现状预测研究

目的 充分了解互联网肿瘤门诊接诊现状的变化趋势,为互联网医院的发展及管理提供支持。方法 利用某肿瘤专科医院2021年1月—2023年6月互联网门诊接诊数据,分别构建ARIMA和GM(1,1)模型,采用平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)评价拟合效果,基于优势模型预测2023年7—12月互联网门诊接诊比例及互联网门诊人次占线下门诊比例。结果 通过ARIMA(1,1,2)和GM(1,1)模型对互联网门诊接诊比例进行预测,平均绝对误差分别为2.06%和2.41%,均方根误差分别为3.01%和3.17%;通过ARIMA(0,1,1)和GM(1,1)模型对互联网门诊人次占线下门诊比例进行预测,平均绝对误差分别为0.58%和1.08%,均方根误差分别为0.75%和1.31%,表明ARIMA模型的预测效果更好。预测结果显示,2023年12月互联网门诊接诊比例预测值为90.35%,互联网门诊人次占线下门诊比例预测值为16.46%。结论 2021—2023年某肿瘤专科医院互联网接诊比例呈现持续稳定趋势,互联网门诊人次占线下门诊比例呈现持续上升的趋势。因此,医院需建立持续的监测机制,不断调整管理...     

某院门诊病人的预测与分析

目的预测医院门诊病人工作量，为制定医院工作计划提供科学的决策依据。方法选用某院2001—2010年门诊人次，用最小二乘法建立线性模型，对模型进行回归分析。结果回归模型为y=32．6＋4．0t（万人）。t检验、显示该方程有统计学意义。结论预测门诊人次，有利于合理安排就诊流程，为广大群众提供高质量的门诊服务。     

ARIMA模型在门诊人次预测中的应用

目的 探讨ARlMA模型在门诊人次预测中的应用,阐述建模过程,建立预测模型,验证模型的适用性,为医院管理决策服务.方法 数据源于HIS集成统计与管理决策支持系统门诊报表,采集范围选自1999年～2005年逐月门诊人次数据,其中1999年～2004年各月数据用于建立时间序列模型,2005年数据用于验证所建立的模型,统计软件用SPSS13.0完成.结果 通过模型识别、参数估计、检验诊断、模型评价,建立ARIMA(1,0,1)(0,1,1)12模型,具有较高地拟和精度,全年门诊人次相对误差是6.84%,各月相对误差在-3.15%～9.80%之间.实际值都在预测的95%上下限范围之内.讨论 本研究验证了ARIMA模型适用于门诊人次预测,同时在预测门诊人次时也要考虑到数据量、就医环境、患者满意度等因素.     

应用因素分析法分析门诊业务收人的增长因素

[目的]了解门诊人次、人均药费、人均检治费对医院2001～2006年门诊业务收入的影响及程度.[方法] 运用因素分析法分析我院2001～2006年门诊业务收入增长的原因.[结果]影响门诊业务收入增长的根本原因是由于门急诊人次和人均费用中人均检治费的增加.[结论]医院在今后应进一步加强专科、专家、特色门诊的建设,以吸 引更多患者就诊,同时控制好人均费用的合理增长,有效地利用好医疗卫生资源,使医院运营良好,持续稳步发展.     

医院住院人次和门诊诊疗人次的预测

目的预测医院住院人次和门诊诊疗人次。方法运用最小二乘法和指数平滑法进行预测。结果出院人次预测模型为：Yt=2417＋510Xt,门诊人次预测公式：Yt＋1=aYt＋（1-α）Yt,得到预测年的点预测和区间预测值。结论充分地发挥医学统计的预测分析作用,考虑医院发展的其它因素,为医院管理、制订计划提供可靠的理论依据。     

基于时序序列模型预测医院门诊人次

目的 分析并预测某医院未来每年的门诊人次,为有效配比医疗资源,制定医疗工作计划和科学决策提供数据理论依据.方法 采用prophet时间序列预测模型并导入统计数据,预测未来每月门诊人次,并以2019年实际数据进行比对,校验模型的准确性以及实用性.结果 门诊人次季节变动以1年为1个周期,变动趋势大致相同,随季节变化而变动的...     

趋势季节模型在医院门诊诊疗人数预测中的应用

门诊诊疗人次是衡量医院运营状况的一个重要指标,运用统计方法预测医院未来某个时间段的门诊诊疗人次,可以为医院现代化管理提供参考依据.     

某皮肤病专科医院门诊人次的时间序列预测及应用

目的通过研究医院门诊人次的变化特点与趋势,预测门诊人次,为医院管理部门合理配置资源、制定工作计划提供科学依据。方法根据既往门诊人次数据,结合最小二乘法原理,建立直线回归方程初步计算该院2018年月平均门诊人次,采用移动平均趋势剔除法计算该院门诊人次季节指数,最后计算2018年每月门诊人次预测值。结果该院门诊人次受季节因素影响明显,低谷期是1月、2月和12月,高峰期是7月和8月,根据直线回归方程和季节指数预测出2018年每月门诊人次及其95%可信区间。结论运用统计方法可以科学的预测门诊量的变化,为医院科学管理、合理调配资源提供可靠的依据。