2024-03-29T18:57:48Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:001123772023-11-17T02:17:36Z06504:07208:07833
入院早期における在院日数予測手法の検討jpnコンピュータと人間社会http://id.nii.ac.jp/1001/00112353/Conference Paperhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=112377&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2013 by the Information Processing Society of Japan神奈川工科大神奈川工科大国際医療福祉大国際医療福祉大国際医療福祉大仲濱正大納富一宏斎藤恵一黒田史博外山比南子 2003年,国は特定機能病院の入院費に包括払い制度を導入した.包括払い制度での診療報酬は手術代およびDPC(診断群分類包括評価)に入院日数を掛けたものとなる. 包括払い制度は国が定めた平均在院日数より治療が長期化した場合,DPCが低下するため診療報酬が減少する.それ故,患者の在院日数予測は治療において病院が負担する費用の予測にも繋がり,病院経営の判断材料となることが期待される. 本研究では,過去の診断・入院診療データを自己組織化マップ(SOM)による分析を行い,入院治療日数の予測可能性を検討し,精度の評価を行うことを目的とする.本稿では,SOMの学習に利用する属性ベクトルの構成とマップ生成時の視覚化について検討し,在院日数の予測可能性を考察する.AN00349328第75回全国大会講演論文集201319059062013-03-062014-12-19