醫聯病例分型模型實現探討

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                      利用申康實際數據，用計算機模擬專家思維方式的標準化分型，實現所有申康病例的病例分型。
    
模型應用：先判斷病例為手術組還是非手術組，再將病例其他特征值代入所屬組的函數方程，計算出4個P值，哪個P值最大，就屬于哪種分型。
    
 主要缺點：與專家“四型三線”分型的思維方式不完全符合，對病情是單純型，還是復合型未作考慮，仍有較大分型誤差
    
算法選擇：進行訓練數據分布特征的描述，根據數據分布選擇合適的回歸方法（線性回歸、嶺回歸、主成因回歸、Logistic回歸？）。
    
模擬檢驗：根據專家確定的病例分型、篩選的關鍵變量X，利用訓練數據和選定的回歸分析方法，進行12個函數方程的模擬，并進行檢驗。
    
回歸診斷：為提高模型擬合優度，避免參數估計偏差，進行回歸診斷，包括檢測異常點（嚴重偏離既定模型，即殘差較其他各點大得多的點）、高扛桿點（遠離設計中心的點）和強影響點（對既定模型有較大影響的點）。
    
    		
                    
    
                  
    		
              
    
              
     
                 
    
                    
     
                       
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