换一批基于K-means聚类的手术绩效分级优化研究
Research on the Optimization of Surgical Performance Grading Based on K-means Clustering
摘要目的 利用K-means聚类算法优化手术绩效分级体系,提升分级的精细化程度和科学性.方法 通过结合轮廓系数、簇内平方和及医院管理需求确定K,并通过卡林斯基-哈拉巴斯指数和戴维斯-博尔丁指数进行验证.在此基础上,根据各级手术确定的K和各项手术的SDI对手术数据进行聚类分析,明确各级手术分布特点,对于传统手术分级进行优化.结果 通过K-means聚类算法能够将原手术分类进一步细分为四级九档,实现手术的科学分类,为手术绩效管理和评价提供更精准的依据.结论 基于K-means聚类的手术分级优化方法,可区分四级分类下同级别手术间资源消耗差异,为医院手术绩效分级精细化管理与绩效评价提供可行路径,具备临床推广价值,推动医院绩效管理向精细化方向发展.
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2026-03-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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