在使用机器学习的腰椎骨架整形术后,预测初级入学总费用
Paul G Mastrokostas1,2, Leonidas E Mastrokostas2, Ahmed K Emara3
1Department of Orthopaedic Surgery, SUNY Downstate Health Sciences University, Brooklyn, NY, USA.
Journal of spine surgery (Hong Kong)
|October 15, 2025
概括
腰椎间盘关节整形术 (LDA) 的成本受医院规模和所有权的影响. 机器学习模型准确地预测这些费用,有助于脊柱手术的财务规划.
科学领域:
- 脊柱外科手术 脊柱外科手术
- 卫生经济学 卫生经济学
- 医疗数据分析 医疗数据分析
背景情况:
- 腰椎退行性磁盘疾病 (LDDD) 导致慢性腰部疼痛.
- 脊柱融合有缺点;腰椎椎间板关节整形术 (LDA) 是一种运动维护的替代方案.
- 了解LDA住院费用对于成本管理至关重要.
研究的目的:
- 确定影响初步腰椎椎间板关节整形 (LDA) 住院费用的因素.
- 评估医院规模,位置和患者特征对LDA成本的影响.
- 为了评估机器学习模型对LDA住院费用的预测准确度.
主要方法:
- 国家住院样本 (NIS) 数据库 (2016-2020年) 的回顾性分析.
- 包括568名接受LDA手术的患者.
- 应用多变量线性回归和机器学习 (逻辑回归,随机森林,梯度增强) 来预测成本.
主要成果:
- LDA的平均入场费为124,946美元,平均逗留时间为2.3天.
- 更高费用的预测因素包括更长的住宿时间,大型医院和营利性所有权.
- 随机森林模型实现了最高的预测准确性 (AUC=0.836).
结论:
- 医院和患者因素显著影响LDA费用.
- 机器学习模型有效地预测脊柱手术的成本变化.
- 整合ML模型可以在LDA程序中改善财务规划和患者护理.


