一种基于机器学习的手术治疗方案合理性评估方法及装置

本发明涉及一种基于机器学习的手术治疗方案合理性评估方法及装置，属于医疗数据处理、分析技术领域。本发明采用六种不同的机器学习模型包括线性回归、K近邻回归、随机森林回归、XGBoost回归、CatBoost回归或MLP回归模型，分别对手术专病数据集中的住院时长和住院费用进行回归预测；通过住院时长和住院费用两个角度，对患者手术治疗路径的合理性进行评估。本发明分别对胸外科专病数据集中的住院费用、住院时长进行回归预测，尽量确保胸外科手术治疗方案在经济效益和患者满意度方面达到最佳状态。