数据挖掘驱动的医院科室优化策略：K-means算法应用

本文探讨了"基于K-means聚类的医院科室管理策略研究"这一主题，由李玲和田珊两位作者共同完成，他们来自辽宁工程技术大学的教务处和工商管理学院。他们的研究将数据挖掘技术巧妙地融入医院科室管理，通过改良的K-means算法对医院科室进行细致的分类。这种分类模型的构建核心是结合接诊次数和科室效益两个关键指标，这使得医院能够更科学地评估和优化科室绩效。 K-means算法是一种常用的无监督学习方法，它根据数据的相似性自动将医院科室划分为不同的类别。在这个研究中，作者对传统算法进行了优化，可能包括调整聚类准则或采用更高效的初始化策略，以便提高分类的准确性和效率。通过这种方式，医院管理者可以获取更为客观和精确的科室分类结果，为医院特色科室的设立、资源配置以及管理方案的制定提供强有力的数据支持。 文章的关键词揭示了研究的核心内容，即"医院科室分类"、"K-means算法"以及"科室管理策略"。这些关键词表明了研究者对提升医院运营效率和决策质量的深入理解。此外，中图分类号C931.2也暗示了该研究属于医学信息管理和医疗信息技术领域。 这篇首发论文不仅提供了一种实用的工具来优化医院科室管理，还强调了在大数据背景下，数据挖掘技术在医疗行业中的潜在价值。通过实施这种策略，医院能够更好地适应竞争激烈的医疗环境，提高服务质量，降低运营成本，从而实现可持续发展。这项研究对于推动医院管理的现代化和科学化具有重要的理论和实践意义。