基于向量机、神经网络、决策树技术 实现DRGs分组管理系统研发与应用(三)
RGs研发的基本内容
DRGs分组管理系统的设计与开发。
依据DRGs分组理论与原则，将理论上的分组方案进行数字化并通过软件方式实现。《分组管理系统》主要包括：分组管理和患者分组两大模块。
分组管理：
* 分组大类管理。
* 分组登记管理。
* 分组增、删、改。
* 分组属性管理。
患者分组：
* 自动分组。
* 手动分组。
* 患者分组管理。
* 患者分组查询。
系统主要采用VS.Net 开发平台，嵌入并整合HIS数据库，开发软件系统的同时，探索DRGs分组管理系统的应用价值及可行性。
DRGs研发的技术关键点
基于SVM、神经网络、决策树的分类算法研究与实现。
DRGs分组原则是要从患者治疗、产生费用的各环节抽取一定价值的特征值。这些特征值根据一定训练算法得到分组器模型，随着训练样本基数的不断增加，分组器模型的分组功能将会越接近精确值。主要以在模式识别领域中三种基本算法作为研究对象，分别是：支持向量机SVM、神经网络和决策树。通过对上述三种算法的研究以及实现，使DRGs分组器功能不再拘泥于普通条件判断，而是带有一定学习和自我完善功能的模糊识别器，为日后特征条件的不断变化、分组原则的调整做坚实的技术平台。
DRGs分组器研发后的实际应用
1.DRGs分组管理在控制费用中的应用。
通过分组规则的制定以及对既往患者数据的分组，统计分析后得出每项分组的基准费用，采用训练后的分组器进行费用监测，在患者费用产生过程中，不断自动调整患者分组，并在适当时机判断患者费用与基准费用的比值，并以醒目的提示方式提示医生，该患者产生的费用与基准值的关系，一定程度上起到参考、警示、控制费用的目的。
2.DRGs分组后数据智能分析。
通过对DRGs分组数据及患者实际费用的比较与统计，从诊治中心、专业组、医生、时间、病种、区域、患者身份、医保类别等多维度，对DRGs数据进行构成、趋势以及综合性分析。实现近似病种间的费用对比；同等病种各诊疗组间的对比；时间、空间对患者治疗方案、费用的影响等分析目的，为医院在下一年度制定重点工作、流程优化等方面进行一定价值的决策支持。
总结
未来医院的发展主要是如何解决好医保费用控制、院内成本控制；如何分析出各科室工作流程是否优质，提升空间有多大和工作效率情况等；如何提高整体医疗质量、护理质量、医技质量、后勤保障情况。为了更好地解决上述问题，DRGs分组管理系统的实现势在必行，特别是利用信息化手段来完成DRGs疾病分组,患者信息自动进入规定好的分组中，大量的数据指标分析等。DRGs功能的要求是无法通过手工来实现完成的，因此利用数字化技术为DRGs顺利开展和应用提供良好技术的保障，也是未来医院发展的趋势。
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