提升体检服务效率：双层K-最近邻算法在主动诊断推荐中的应用

本文主要探讨了"基于主动诊断推荐的双层K-最近邻算法"这一主题，它是在传统K-最近邻算法的基础上进行创新的一种方法。K-最近邻算法是一种非参数的分类技术，核心思想是通过分析未知样本与其K个最接近的已知样本的类别来预测其类别。然而，传统KNN算法在实际应用中，如"我佳健康体检管理系统"中，存在效率问题。系统中的主动诊断推荐功能通过归纳历史客户体检项目的结果和诊断，旨在提高诊断规范性和减少客户等待时间，但这个过程可能导致医生大量时间用于录入数据，尤其是当不同客户有类似体检结果和诊断时，录入重复工作会降低服务效率。 针对这一问题，论文提出了一种双层K-最近邻算法。这种新算法旨在解决医生录入工作的繁琐，通过构建双层结构，可能包括一个外层用于快速检索具有相似体检结果的客户集合，一个内层则根据这些客户的诊断信息进行精确匹配，从而实现客户诊断的快速推荐。这样可以显著减少医生的输入负担，提高服务效率，并有助于提升体检服务质量。 该研究的背景是随着生活水平提高和医疗保险改革，体检服务需求增长，体检市场对服务质量和效率提出了更高要求。通过结合主动诊断推荐系统的优点和改进KNN算法，论文作者试图寻找一种更为智能和高效的客户诊断推荐策略。 论文的关键点包括： 1. **主动诊断推荐系统**：通过分析历史数据，提供标准化的诊断建议，提升医生诊断质量。 2. **双层K-最近邻算法**：设计两层结构，外层用于快速筛查相似案例，内层进行精确诊断推荐，提高录入效率。 3. **应用场景**："我佳健康体检管理系统"的实际运用，展示了算法的实用性。 此外，该研究还获得了湖北省科技攻关项目的资助，体现了其在实际工程中的价值。作者买志玉为本文的主要贡献者，具有硕士学位，她的工作旨在解决体检服务中的实际问题，提升体检行业的技术含量。 总结来说，这篇论文通过技术创新，解决体检管理系统中诊断录入效率低下的问题，为体检行业的个性化服务和效率优化提供了新的解决方案。