利用神经网络模型分析影响中国五种常见癌症住院费用的因素
Hong Jiang1,2, Sinuo Ren3, Shengbo Zhang4
1Faculty of Medicine, Macau University of Science and Technology, Macau, China.
Journal of medical economics
|April 17, 2025
概括
这项研究确定了影响肺癌和结肠癌住院费用的转移和死亡率等关键因素. 神经网络模型准确地预测了这些成本,帮助患者和医疗保健系统.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 卫生经济学 卫生经济学
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 恶性瘤是中国首要的死亡原因,肺癌和结肠癌普遍存在.
- 了解癌症住院费用对于公共卫生和经济规划至关重要.
- 这项研究涉及癌症治疗对患者和医疗保健系统的经济负担.
研究的目的:
- 确定影响肺癌和结肠癌住院费用的关键因素.
- 开发和验证用于预测癌症住院费用的神经网络模型.
- 为减轻癌症护理的财务影响提供预测工具.
主要方法:
- 对来自中国珠海的30893名癌症患者 (2017-2022) 的住院费用数据的分析.
- 神经网络分类和特征重要性分析的应用.
- 使用接收器操作特征曲线 (AUROC) 下面面积的模型性能评估.
主要成果:
- 对于肺癌,转移 (相关性=0.126) 和恶性固体瘤 (MST) (相关性=0.086) 显著影响了成本.
- 对于结肠癌,死亡率 (相关性=0.092) 和冠心病 (相关性=0.090) 是关键的成本驱动因素.
- 预测模型的准确性很高:肺癌的AUROC为0.9078,结肠癌的AUROC为0.9017.
结论:
- 神经网络模型在预测肺癌和结肠癌住院费用方面具有强大的临床适用性.
- 已经确定了影响这些成本的关键因素,为成本管理提供了见解.
- 这项研究为减少与癌症治疗相关的财务负担提供了有价值的工具.
