基于CUSUM控制图和SVM的单病种成本差异分析.pdf

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1、第17卷第5期工业工程与管理Vo1.17NO.52012年l0月Industria[EngineeringandManagementOct.2012文章编号:1007—5429(2012)05—0011—05基于CUSUM控制图和SVM的单病种成本差异分析刘子先,邹刘霞,徐靖(天津大学管理与经济学部,天津300072)摘要:CUSUM控制图可用来监测均值的偏移。在单病种成本值发生重大差异前,短期内会发生一定失控趋势,CUSUM控制图却不能及时发出失控信号。针对成本差异分析中存在的问题,提出了基于支持向量机(SVM)的智能化单病种成本差异分析模型来替代

2、CUSUM控制图。首先利用支持向量机(SVM)自身良好的泛化能力经过训练后获得复杂成本值之间的内在规律,然后对测试样本进行有效的预测分类,及时给出失控的样本点。将模型应用到单纯性阑尾炎病人样本中,与CUSUM控制图方法作比较,结果显示了该模型比CUSUM控制图更加及时发现有失控趋势或失控的样本点。关键词:单病种成本;成本差异;支持向量机;累积和控制图中图分类号:C93,TP18文献标识码:AASingleDiseaseCostVarianceAnalysisModelBasedonCUSUMandSVMLIUZi—xian,ZOULiu—xia,XU

3、Jing(CollegeofManagement&Economics,TianjinUniversity,Tianjin300072,China)Abstract:CUSUMcontro1chartcanbeusedtodetecttheshiftsinthemean.Beforethesignificantcostvarianceofsingledisease.thecostwillhavecertainout—controltrendintheshortterm,buttheCUSUMcontrolchartcouldn’ttimelyforec

4、ast.Inviewoftheproblemsexistinginthecostdifferenceanalysis,thispaperputforwardanintelligentmethodbasedonsupportvectormachine(SVM)ofsinglediseasecostvarianceanalysismodelasanalternativeapproachtoCUSUMcontrolchart.Supportvectormachine(SVM)useditsgoodgeneralizationabilityaftertrai

5、ningtoobtaintheinternalrulesfromcomplexcostdata,thenthetestsamplepointsforeffectivepredictionclassificationandtimelyforecastpointsofout-contro1.Themodelwasappliedtothesimpleappendicitissurgery。bycomparingthemethodwiththeCUSUMcontro1chartmode1。theresultssuggestthismodeliSmoresen

6、sitivethanCUSUMcontro1chart.Keywords:singledisease;costvariance;supportvectormachine;CUSUMcontrolchart准,通过统计分析实际治疗成本,之后按照此标准成1引言本对医院进行预支付的一种付费方式,若实际成单病种付费制度是指医院根据单纯性疾病的病本超出该标准则超出额由医院承担,反之则为医院种与病情程度制定该单病种的诊断流程和分类标利润。这种新型付费制度是对传统按服务项目付费收稿日期:2012—04—10;修回日期:2012—06—10基金项目:国家自然科学基金

7、资助项目(70871086)作者简介:刘子先(1962一),山东新泰人,教授,博士,主要研究方向为工业工程、成本管理和医院管理。第17卷刘子先,等:基于CUSUM控制图和SVM的单病种成本差异分析制度的一种改革,既兼顾了政府、医院、患者等多方控趋势的样本点。利益,又考虑了医疗质量和成本的合理平衡E。但2基于CUSUM控制图和SVM的成现实中按一定的诊断标准进行同病种的医疗服务会出现成本差异,使医院面临经营风险的问题。单病本差异分析种成本差异分析是医院成本管理中的重要决策支持2.1CUSUM控制图在成本差异分析模型中工具,是医院成本控制过程的核心。其中

8、成本差异的应用是指实际成本超出标准成本或预算定额的差值L3],休哈特控制图的方法仅利用单个时期的数据来在人员

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