Minitab Statistical Software是一款無與倫比的可視化統(tǒng)計(jì)分析軟件，它會審視當(dāng)前及過往的數(shù)據(jù)，以找出趨勢并預(yù)測規(guī)律、發(fā)現(xiàn)變量之間隱藏的關(guān)系、可視化數(shù)據(jù)交互作用并識別重要因素，從而解答最棘手的問題、應(yīng)對最嚴(yán)峻的難題。

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住院時間長短，定義為入院至出院之間的時間（以天為單位），這是護(hù)理的一個方面，如果不采取適當(dāng)?shù)拇胧瑢τ诖蠖鄶?shù)醫(yī)療保健系統(tǒng)而言可能會很昂貴。另一方面，優(yōu)化患者流量可促進(jìn)有益的治療，最小的等待時間，最小的與住院相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)以及有效利用資源，例如病床，醫(yī)療設(shè)備和可用的臨床人員。

將歷史性醫(yī)院數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)合在一起，以優(yōu)化患者流程和資源規(guī)劃

當(dāng)醫(yī)療保險(xiǎn)和醫(yī)療補(bǔ)助服務(wù)中心的信息顯示，美國所有醫(yī)療保健支出的三分之一都可以歸因于住院治療時，保持對住院病人住院時間的控制至關(guān)重要。但是，數(shù)據(jù)是非常復(fù)雜的。在入院和出院之間的那幾天，患者的年齡，性別，病史和其他幾個因素都有不同程度的影響。

幸運(yùn)的是，諸如Minitab中可用的預(yù)測分析工具可以使用大量可用數(shù)據(jù)來預(yù)測患者的個體結(jié)局。在以下示例中，我們將研究一種醫(yī)療機(jī)構(gòu)旨在優(yōu)化患者住院時間的舉措。

示例：醫(yī)院使用預(yù)測分析來預(yù)測患者到達(dá)后會停留多長時間

假設(shè)俄勒岡州的一家中型醫(yī)院正在設(shè)定目標(biāo)，以更好地計(jì)劃和利用他們的資源。他們卓越的運(yùn)營團(tuán)隊(duì)擁有一個數(shù)據(jù)集，其中包含過去兩年來醫(yī)院就診的約8,500名患者的信息。它包括21個預(yù)測變量或感興趣的變量，從年齡，性別和婚姻狀況等一般信息到疼痛程度，腫瘤大小以及白細(xì)胞和紅細(xì)胞計(jì)數(shù)等醫(yī)學(xué)信息。這是他們在Minitab中的工作表：

請注意，工作表中有22列數(shù)據(jù)。 前21列代表將用于預(yù)測患者住院天數(shù)的預(yù)測變量或變量，而列22則代表住院天數(shù)。

使用回歸樹分析停留數(shù)據(jù)的長度

機(jī)器學(xué)習(xí)算法會“教”計(jì)算機(jī)使用可用數(shù)據(jù)來識別模式。Minitab的預(yù)測分析工具包括分類樹和回歸樹（CART®）。回歸樹是一種決策樹算法，它通過創(chuàng)建一組是/否規(guī)則來工作，這些規(guī)則基于將數(shù)據(jù)最好地分離為相似響應(yīng)值的預(yù)測變量設(shè)置將數(shù)據(jù)分為多個分區(qū)。通過使用此工具，他們將能夠：

• 確定影響逗留時間的最重要變量。
• 發(fā)現(xiàn)最有可能導(dǎo)致較低或較高的平均停留時間的預(yù)測變量設(shè)置的組合。
• 可視化他們的發(fā)現(xiàn)。
• 創(chuàng)建易于理解，實(shí)時使用并應(yīng)用于其流程的業(yè)務(wù)規(guī)則。

這是已完成的對話框。

Minitab在輸出窗格中顯示樹形圖，如下所示。它具有兩個不同的形狀，稱為節(jié)點(diǎn)。請注意，某些節(jié)點(diǎn)已拆分為其他節(jié)點(diǎn)，而其他節(jié)點(diǎn)不再拆分，未拆分的節(jié)點(diǎn)稱為終端節(jié)點(diǎn)，回歸樹中的每個終端節(jié)點(diǎn)代表預(yù)測變量設(shè)置的特定組合。終端節(jié)點(diǎn)的數(shù)量代表樹的大小。在我們的示例中，Minitab提供的樹有10個終端節(jié)點(diǎn)，因此，樹的大小為10。

輸出還會在下面顯示“相對變量重要性”圖。該圖在解釋患者住院時間的變異性時，對每個預(yù)測變量的相對重要性百分比進(jìn)行了排名。在我們的示例中，請注意，在預(yù)測停留時間時，年齡是最重要的變量。癌癥分期，婚姻狀況，吸煙史，腫瘤數(shù)量和白細(xì)胞計(jì)數(shù)也可預(yù)測住院時間。

使用模型預(yù)測患者的住院時間

使用Minitab中的Predict…選項(xiàng)，可以使用此模型輕松進(jìn)行預(yù)測。在這里，我們預(yù)測一個新的情況：

結(jié)果如下所示：

請注意，在設(shè)置下，輸出將提供為每個預(yù)測變量輸入的值。在設(shè)置之下并處于預(yù)測之下，Minitab提供了擬合值，在這種情況下，它是預(yù)測的平均停留時間。利用該信息，醫(yī)院可以預(yù)測：

一名53歲已婚男子

• II期癌癥
• 從不吸煙
• 到達(dá)時的疼痛等級為4，
• 匹配上面的其他信息...

OpEx團(tuán)隊(duì)現(xiàn)在可以預(yù)測患者的住院時間更好

在Minitab的CART Regression的幫助下，醫(yī)院的卓越運(yùn)營團(tuán)隊(duì)擁有他們需要的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可以根據(jù)他們知道患者何時到達(dá)的信息準(zhǔn)確地預(yù)測患者將待多長時間。當(dāng)他們知道不同情況的患者平均待在醫(yī)院停留多長時間時，他們可以調(diào)整計(jì)劃以確保在需要時有足夠的資源。

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