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應用資料探勘於腸胃科手術併發症/合併症之研究

為了解決drg故障碼的問題，作者朱蓮春 這樣論述：

台灣健保於民國八十四年三月開辦以來，為了控制醫療費用不斷上漲的壓力，在民國九十三年在住院支付制度開始實施診斷關聯群支付制度(DRG/PPS；Diagnostic Related Groups/Prospective Payment System)，疾病分類人員依主治醫師所列病歷進行DRG碼的編審，所以病歷填寫正確及完整性對編碼的正確性影響非常大，尤其在於判定併發症/合併症(complication / comorbidity, CC)這部分，不僅會影響DRG編碼的正確性，被判定是否有CC在健保局支付金額也相差非常大，間接衝擊到醫院的利益。故本研究以腸胃科手術為主要研究對象，目的是利用倒傳遞類

神經建構判定CC的模型，另外利用決策樹C5.0、C&RT及CHAID找出最佳分類規則，之後再利用可變精確粗集理論VPRS及關聯規則針對有CC的分類規則進行兩階段的篩選，提升準確率，也希望從這些分類規則中能警惕疾病分類人員再次確認病歷填寫的正確性，提升腸胃科手術疾病診斷編碼品質，也降低醫院財務損失的風險。研究結果顯示決策樹C5.0在大樣本時表現最佳，而小樣本時則是決策樹CHAID表現最佳：另外為了使關聯規則Apriori所找出的分類規則更具意義，加入了對有CC的精確率百分之百篩選規則，在提升準確率方面也有不錯的表現。