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糖尿病患者30天再住院率預測之研究

為了解決TCM 維修 費用的問題，作者翁采玲 這樣論述：

現今社會人口年齡結構老化，根據行政院衛生署的統計資料顯示，糖尿病排列在國人十大死因的第五位，正視糖尿病是刻不容緩的事。隨著健康意識的抬頭，非計畫的再住院已日益成為醫院的一個健康量測結果，而再住院通常與死亡率增加和構成過度的醫療負擔息息相關；糖尿病患者大部分的支出均用於住院，住院的糖尿病患者中，至少有30%的人會再次住院，占醫療費用的一半以上。各種文獻都已存在著關於評估患者的再住院，採用了許多現有數據的統計方法，但統計模型不能夠提供特定患者再住院的準確預測。某些表現不佳的統計模型準確率小於50%，很少能超過70%。本研究試著利用資料探勘的技術，以準確地預測糖尿病患者30天再住院的可能性，改善預

測準確率的不足，同時利用資料探勘技術中的關聯規則與決策樹找出糖尿病患者與再住院相關變數之間的關聯和再住院的風險群。本研究分析再住院分類結果以遞歸特徵消除法特徵變數刪減搭配支援向量機方法的63.97%準確率為最高；在關聯規則結果利用頻繁集和Apriori演算法尋找關聯規則，得出使用控制血糖的藥物與否和再住院有高度的關聯；利用決策樹分析結果得知出院後處置變數的值若大於26.5高達94.12%可能再住院，其出院後處置變數的值大於26.5的意思是患者可能出院後是去精神科醫院、聯邦醫療機構或轉移到其他科進行治療、…等。