数据挖掘技术在慢性传染病患者分组管理中的应用

"这篇研究论文发表在《生物科学与医学》(Journal of Biosciences and Medicines)2019年第7期，作者是Min Li，来自复旦大学上海公共卫生临床中心和南京航空航天大学经济与管理学院。文章通过数据挖掘技术，基于客户关系管理中的RFM模型理论，对慢性传染病患者进行了分组研究，以分析不同特征患者管理的影响。研究使用K-Means聚类算法将患者分为三类，并采用C5.0决策树算法预测慢性传染病患者的治疗情况，预测准确率高达99.94%。" 这篇论文深入探讨了如何利用数据挖掘技术来优化慢性传染病患者的管理策略。首先，RFM模型是客户关系管理中的一种经典方法，它通过对最近一次消费时间（Recency）、消费频率（Frequency）和消费金额（Monetary）三个指标的分析，来划分客户群体。在医疗领域，这个模型被用来理解患者的行为模式和需求，以便提供更个性化的医疗服务。 文中提到的研究从2016年1月至7月期间的医院管理信息系统（HIS）中收集了170,246例门诊数据，经过数据清洗，得到43,448例有效数据。K-Means聚类算法是一种无监督学习方法，适用于将数据集划分为多个不重叠的子集（簇），在这里用于对慢性病患者进行分类。通过聚类，患者被分为三类：重要患者、主要患者和潜在患者，这三类患者的RFM值（即Recency、Frequency和Monetary的组合）有所不同，反映了他们的就医行为和花费特点。 接下来，研究团队运用C5.0决策树算法，这是一种基于规则的机器学习算法，能够生成易于理解的决策规则。该算法被用来预测慢性传染病患者的治疗情况，尤其是预测最终的治疗时间，结果表明这一指标对预测的准确性至关重要，经过混淆矩阵验证，预测正确率达到了99.94%，显示出数据挖掘在医疗预测中的强大潜力。 这项研究强调了数据挖掘在慢性病患者管理中的应用价值，可以为医疗机构提供更精准的患者分层，从而制定针对性的干预策略和资源分配。同时，高精度的预测模型有助于提高医疗服务的质量和效率，对优化医疗资源利用和提升患者健康状况具有积极意义。