摘要
本发明涉及数据预测技术领域,具体地说,涉及一种基于时间序列分析和神经网络的DRG数据预测系统。包括数据准备单元:用于收集各个医院的患者历史医疗信息数据;病例分类单元:用于分析出院前患者的病案信息,基于神经网络预测患者的DRG组别;成本预测单元:用于根据DRG组别并基于时间序列分析,预测患者的治疗费用;分析决策单元:用于根据预测的患者的DRG组别和治疗费用优化资源配置。本发明通过结合时间序列分析和神经网络技术,系统能够捕捉DRG组别治疗费用的动态变化趋势、季节性波动以及潜在的非线性关系,从而提供更为精确的费用预测。非线性建模能力和时间序列分析对历史数据模式的学习共同增强了预测的准确性和可靠性。
技术关键词
数据预测系统
优化资源配置
患者
病案信息
建立神经网络模型
数据预测技术
节假日效应
表达式
神经网络技术
序列方法
训练集
决策
非线性
手术
医院
变量
编码
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心理量表
记忆
多模态数据采集
机器学习模型
泌尿外科临床
决策支持方法
曲线斜率变化
手术
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