遗传编程在医院日门诊量预测中的应用

大连理工大学经济管理学院(116023)

刘晓冰 顾福来△

【提 要】 目的 医院门诊量预测对于提高医院的工作效率具有重要意义。方法 针对日门诊量预测问题，提出一种基于遗传编程的日门诊量预测方法，该方法首先采用基于距离的离群点挖掘算法识别节日效应的有效时间范围。同时，用节气作为表示气候变化的最小时间单位，以及其他若干属性来描述日门诊量历史数据。最后，以遗传编程为框架，提出了日门诊量预测函数的分段学习策略。结果 算法对日门诊量的预测结果的决定系数均在0.9以上。结论 遗传编程方法具有较强的日门诊量预测能力。

门诊作为医院医疗服务的第一道窗口，为居民提供早期诊断，开展及时治疗，具有服务面广、随意性大和可控性小等特点。门诊服务水平直接影响患者的就医体验和医院的工作效率[1]。门诊量预测是根据门诊量的发展变化规律，预计和判断其未来发展趋势和状况的活动。准确的门诊量预测对提高医疗资源的利用效率具有重要意义，可以根据门诊量预测的结果动态安排出诊医师及导医、收费及药房等窗口服务人员，合理调配诊室数，从而缩短患者就医时间，维持良好的门诊秩序。

门诊量预测的研究可分为以下三种方法：(1)统计预测方法，即采用数理统计方法研究门诊量的变化规律。(2)人工智能方法，即采用人工智能算法(如神经网络，遗传算法)学习门诊量数据的规律，(3)混合方法，即将统计预测和人工智能方法相结合。……