换一批摘要目的 建立基于人工神经网络的医疗风险预测模型,为有效预防医疗风险提供参考.方法 运用SPSS21.0统计软件,以入院方式、住院天数等变量为输入神经元,以医疗纠纷分组为输出神经元,用RBF(径向基函数)建立神经网络模型,预测医疗风险的发生,评估各因素对医疗风险的作用.结果 训练样本和测试样本的预测准确率分别为83.7％和84.2％,医疗风险影响因素重要性排序前6位分别是住院费用(100.0％)、住院天数(78.2％)、四周内手术次数(61.4％)、感染(60.5％)、伤口愈合不良(54,0％)和手术并发症(47.8％)等.结论 运用RBF(径向基函数)神经网络对医疗风险进行预测,不受样本分布特点及数据类型的影响,适用性较好.
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关键词
人工神经网络径向基函数医疗风险预测应用Artificial Neural NetworkRadial Basis FunctionMedical RiskPredictionApplication
栏目名称
DOI
10.13912/j.cnki.chqm.2017.24.4.07
发布时间
2017-09-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家社会科学基金（14AGL020）
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