基于数据挖掘技术的某医院药品管理研究

发布时间：2021-03-12 20:38

　　随着疾病的复杂化以及药品种类的多样化,医院药品库存或出现短缺,或供过于求导致积压和浪费,准确地掌握医院药品的需求规律对药品管理工作大有裨益,故正确预测药品的用量是医院管理者紧迫需要解决的现实问题。另一方面,随着数据应用的普及以及医院信息化管理的蓬勃发展,医院积累的数据量迅速增长,并以多种形式反映着患病情况、用药情况,如何充分利用这些数据做挖掘,发现药品使用的知识、规律,以更科学、有效的办法达到药品管理的目的,成为医院管理者所正视的问题,也是社会普遍关注的研究问题之一。基于以上背景,本文为实现药品科学化管理结合时间序列方法设计了药品用量预测模型,药品的用量预测是从历史数据中提炼出药品需求量的规律,并利用这一规律性去预测未来的用量。对医院而言,这是资源调配的重要参考。此外,预测某疾病就诊人次,从侧面掌握药品使用量的规律,以具有代表性的高血压疾病为例设计了高血压疾病的就诊人次预测模型,以期从另一角度掌握未来的药品需求量。研究内容具体包括以下几个方面:详细介绍了数据挖掘技术在医药领域的应用研究现状及数据挖掘技术理论及常用分析方法,重点介绍本论文使用的时间序列方法。在研读了时间序列预测问题研究方... 

【文章来源】：内蒙古科技大学内蒙古自治区

【文章页数】：54 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

研究框架图

数据挖掘流程

医院信息系统界面截图

【参考文献】：
期刊论文
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[3]数据挖掘在健康医疗领域中的应用研究综述[J]. 王若佳,魏思仪,赵怡然,王继民.  图书情报知识. 2018(05)
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[6]数据挖掘在尿常规数据分析中的应用研究[J]. 陆惠玲.  福建电脑. 2018(06)
[7]数据挖掘技术在医院医保费用分析中的运用[J]. 王娟.  信息与电脑(理论版). 2018(11)
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[9]时间序列分析在医药卫生行业的应用[J]. 乔晓,贾玉娟,侯玉立.  世界最新医学信息文摘. 2018(38)
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硕士论文
[1]基于处方数据的医院药品需求量的关联性预测方法研究[D]. 崔盛楠.东北大学 2014
[2]决策树和关联规则在药品销售分析中的应用研究[D]. 杨光.东北大学 2011
[3]数据挖掘在医药销售领域的应用与研究[D]. 黄明.电子科技大学 2011



本文编号：3078945