초진환자 재방문 예측 모형 개발 : 일개 병원을 대상으로
The purpose of this study is to develop models of outpatients' revisit prediction to make a efficient customer relationship in a hospital. This study have two kind of data. One is a patient raw data for model development and another is a test data for model assessment. Raw data gathered 5,527 outpatient cases which visited the first time during August and September 2000. The data is collected at the outpatients' medical records for 3 years(to December 2003). Test data collected 9,392 outpatient cases which visited the first time during August and September 2003 and gathered the outpatients' medical records for 3 years(to December 2006). The outpatients' revisit prediction model is better to use the Decision Tree than to use logistic regression. It is evaluated by ROC curve and classification accuracy of test data.I selected 5 models to predict outpatients' revisit and final selected variables are as follow. Model 1 is special medical service, cooperation service with oriental medicine, total medical expenditure and non-insured expenses, revisit prediction rate over 51.12%. Model 2 is special medical service, medical departments, disease group, total medical expenditure, special medical service expenditure, total revisit prediction rate over 35.4%. Model 3 is special medical service, cooperation service with oriental medicine, visit by ER and non-insured expenses, total revisit prediction rate over 58.1%. Model 4 is age and special medical service, total revisit prediction rate over 82.8%. Model 5 is cooperation service with oriental medicine and visit by ER, total revisit prediction rate over 81.4%. To make more detailed and useful model, each hospital managers need to understand their hospital environment and make a choice of model adapted each hospital.
더보기본 연구는 병원의 특성에 맞는 고객 관계를 효율적으로 구축하고자 초진환자의 재방문 예측 모형 개발을 그 목적으로 한다. 본 연구 자료는 크게 모형 개발을 위한 원자료와 모형평가를 위한 평가 자료로 구분되며, 원자료는 일개 대학 부속 종합병원의 2000년 8월과 9월에 신규로 방문한 외래환자의 2003년 12월까지 외래 관련 자료가 있는 5,527명의 DB를 이용하였다. 평가용 자료는 2003년 8월과 9월에 신규 내원환자 9,392명의 2006년 12월까지 자료를 이용하였다. 모형의 평가 결과 모형의 ROC곡선과 평가용 데이터의 정분류표에서 로지스틱 회귀분석보다 의사결정나무분석을 사용하는 것이 초진환자의 재방문에 대해 더 잘 예측하는 것으로 나타났다. 초진환자의 재방문 예측에 대한 최종 선택변수는 모형1은 선택 진료, 협진방문, 총진료비, 비급여로 총재방문 예측율은 51.12%이었다. 모형2는 선택 진료, 진료과계열, 질병군, 총진료비, 선택 진료비로 총재방문 예측율은 35.4%이었다. 모형3은 선택 진료, 협진방문, 응급실 경유, 비급여로 총재방문 예측율은 58.1%이었다. 모형4는 나이, 선택 진료로 총재방문 예측율은 82.8%이었다. 마지막 모형5는 협진방문, 응급실 경유로 총재방문 예측율은 81.4%였다. 각 병원의 실정에 맞게 개발된 모형을 전체 또는 부분적으로 적용해 나갈 필요가 있다.
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