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基于ARIMA和GM(1,1)模型的互联网肿瘤专科门诊接诊现状预测研究
被引量:
1
1
作者
徐彦杰
辛亮
+4 位作者
刘俊卿
李岩
李世云
王若臻
董恒磊
《现代医院》
2024年第2期275-279,共5页
目的充分了解互联网肿瘤门诊接诊现状的变化趋势,为互联网医院的发展及管理提供支持。方法利用某肿瘤专科医院2021年1月—2023年6月互联网门诊接诊数据,分别构建ARIMA和GM(1,1)模型,采用平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)评价拟合效...
目的充分了解互联网肿瘤门诊接诊现状的变化趋势,为互联网医院的发展及管理提供支持。方法利用某肿瘤专科医院2021年1月—2023年6月互联网门诊接诊数据,分别构建ARIMA和GM(1,1)模型,采用平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)评价拟合效果,基于优势模型预测2023年7—12月互联网门诊接诊比例及互联网门诊人次占线下门诊比例。结果通过ARIMA(1,1,2)和GM(1,1)模型对互联网门诊接诊比例进行预测,平均绝对误差分别为2.06%和2.41%,均方根误差分别为3.01%和3.17%;通过ARIMA(0,1,1)和GM(1,1)模型对互联网门诊人次占线下门诊比例进行预测,平均绝对误差分别为0.58%和1.08%,均方根误差分别为0.75%和1.31%,表明ARIMA模型的预测效果更好。预测结果显示,2023年12月互联网门诊接诊比例预测值为90.35%,互联网门诊人次占线下门诊比例预测值为16.46%。结论2021—2023年某肿瘤专科医院互联网接诊比例呈现持续稳定趋势,互联网门诊人次占线下门诊比例呈现持续上升的趋势。因此,医院需建立持续的监测机制,不断调整管理策略和措施,以满足患者的需求,持续推动互联网医疗服务高质量发展。
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关键词
ARIMA
GM(1
1)
互联网
接诊现状
预测研究
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职称材料
题名
基于ARIMA和GM(1,1)模型的互联网肿瘤专科门诊接诊现状预测研究
被引量:
1
1
作者
徐彦杰
辛亮
刘俊卿
李岩
李世云
王若臻
董恒磊
机构
天津医科大学肿瘤医院//国家肿瘤临床医学研究中心//天津市“肿瘤防治”重点实验室//天津市恶性肿瘤临床医学研究中心
出处
《现代医院》
2024年第2期275-279,共5页
基金
国家卫生健康委医院管理研究所《公立医院精细化管理与评价研究项目》(NIHA23JXH012)。
文摘
目的充分了解互联网肿瘤门诊接诊现状的变化趋势,为互联网医院的发展及管理提供支持。方法利用某肿瘤专科医院2021年1月—2023年6月互联网门诊接诊数据,分别构建ARIMA和GM(1,1)模型,采用平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)评价拟合效果,基于优势模型预测2023年7—12月互联网门诊接诊比例及互联网门诊人次占线下门诊比例。结果通过ARIMA(1,1,2)和GM(1,1)模型对互联网门诊接诊比例进行预测,平均绝对误差分别为2.06%和2.41%,均方根误差分别为3.01%和3.17%;通过ARIMA(0,1,1)和GM(1,1)模型对互联网门诊人次占线下门诊比例进行预测,平均绝对误差分别为0.58%和1.08%,均方根误差分别为0.75%和1.31%,表明ARIMA模型的预测效果更好。预测结果显示,2023年12月互联网门诊接诊比例预测值为90.35%,互联网门诊人次占线下门诊比例预测值为16.46%。结论2021—2023年某肿瘤专科医院互联网接诊比例呈现持续稳定趋势,互联网门诊人次占线下门诊比例呈现持续上升的趋势。因此,医院需建立持续的监测机制,不断调整管理策略和措施,以满足患者的需求,持续推动互联网医疗服务高质量发展。
关键词
ARIMA
GM(1
1)
互联网
接诊现状
预测研究
Keywords
ARIMA
GM(1,1)
Internet
Current situation of medical treatment
Predictive study
分类号
R197.32 [医药卫生—卫生事业管理]
R197.5 [医药卫生—卫生事业管理]
R319 [医药卫生—基础医学]
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题名
作者
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1
基于ARIMA和GM(1,1)模型的互联网肿瘤专科门诊接诊现状预测研究
徐彦杰
辛亮
刘俊卿
李岩
李世云
王若臻
董恒磊
《现代医院》
2024
1
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