基于多种聚类算法的临床科室绩效研究
作者:
作者单位:

(中国人民解放军南部战区总医院 广州 510010)

作者简介:

赵霞,博士,高级工程师,发表论文30余篇;通信作者:李小华。〔基金项目〕 广东省基础与应用基础研究基金项目(项目编号:2021A1515220186)。

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

广东省基础与应用基础研究基金项目(项目编号:2021A1515220186)。


Study on Clinical Department Performance Based on Multiple Clustering Algorithms
Author:
Affiliation:

(General Hospital of Southern Theatre Command of PLA, Guangzhou 510010, China)

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    摘要:

    目的/意义 采用不同算法构建医院临床科室绩效聚类模型,探讨最佳聚类算法及临床科室绩效分布特点。方法/过程 采用k-means、k-medoids、GMM 3种聚类算法,分析2019年6月—2024年6月临床科室绩效数据,以轮廓系数评价模型结果,通过主成分分析技术可视化绩效分布特点。结果/结论 k-means聚类算法在医院绩效数据分析中效果最佳,临床科室绩效呈现3大类群分布,为医院科室运营绩效管理提供参考。

    Abstract:

    Purpose/Significance To construct the clustering model of hospital clinical department performance using different algorithms , and to discuss the optimal clustering algorithm and the characteristics of clinical department performance distribution. Method/Process 3 clustering algorithms, including k-means, k-medoids and GMM, are used to analyze the performance data of clinical departments from June 2019 to June 2024, and the silhouette score is used to evaluate the model results, and the performance distribution characteristics are visualized by principal component analysis (PCA) technology. Result/Conclusion The k-means clustering algorithm has the best effect in the model of hospital performance data analysis, and the clinical department performance presents 3 major categories of distribution, which provides references for the operation performance management of hospital departments.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

赵霞,张海波,温必荣,等.基于多种聚类算法的临床科室绩效研究[J].医学信息学杂志,2025,46(4):51-56

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  • 最后修改日期:2024-10-18
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  • 在线发布日期: 2025-05-20
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