基于处方的药品需求量的关联性预测方法研究

摘要：

随着医院管理信息化的应用,积累了大量的数据,这些数据以病理为依据,以处方的形式反映了病人的病况、医生的用药习惯、开具的药物品种、数量及药物之间的相互关系.针对充分利用这些处方数据,采用数据挖掘技术中的Apriori算法挖掘具有强关联性的药品对,并使用因果关系预测方法中的BP神经网络算法实现药品的关联性预测,最后提出根据处方数据的特征改进关联性预测算法的想法.

关键词： 药品需求量 数据挖掘 关联规则算法 BP神经网络

作者: 崔盛楠 吉祥 刘源 唐加福

作者单位: 东北大学信息科学与工程学院,沈阳 110819

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国管理科学与工程学会2013年年会暨第十一届中国管理科学与工程论坛

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 112-117

在线出版日期: 2013-11-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）