目的 建立基于人工神经网络的医疗风险预测模型,为有效预防医疗风险提供参考.方法 运用SPSS21.0统计软件,以入院方式、住院天数等变量为输入神经元,以医疗纠纷分组为输出神经元,用RBF(径向基函数)建立神经网络模型,预测医疗风险的发生,评估各因素对医疗风险的作用.结果 训练样本和测试样本的预测准确率分别为83.7％和84.2％,医疗风险影响因素重要性排序前6位分别是住院费用(100.0％)、住院天数(78.2％)、四周内手术次数(61.4％)、感染(60.5％)、伤口愈合不良(54,0％)和手术并发症(47.8％)等.结论 运用RBF(径向基函数)神经网络对医疗风险进行预测,不受样本分布特点及数据类型的影响,适用性较好.
作者：绳慧峰；刘晴；许苹；陈春林
来源：中国卫生质量管理 2017 年 24卷 4期
