基于ARIMA模型的成都市某医院门诊量预测及管理建议研究kaitibaoPPT

引言随着社会的发展和人口老龄化的加剧，医疗需求日益增长，医院门诊量的预测和管理变得尤为重要。本研究以成都市某医院为例，利用ARIMA模型对门诊量进行预测，...

引言随着社会的发展和人口老龄化的加剧，医疗需求日益增长，医院门诊量的预测和管理变得尤为重要。本研究以成都市某医院为例，利用ARIMA模型对门诊量进行预测，并在此基础上提出管理建议。材料和方法数据来源和处理我们收集了成都市某医院2018年1月至2023年6月的门诊量数据。数据经过清洗和整理，剔除了异常值和缺失值。模型选择考虑到门诊量的时间序列性质，我们选择了ARIMA模型进行预测。通过观察门诊量的自相关图和偏自相关图，我们初步设定模型为ARIMA(2,1,2)。模型建立和检验我们建立了ARIMA(2,1,2)模型，并使用ADF单位根检验对数据进行平稳性检验。经过检验，门诊量数据满足平稳性要求。我们用训练集数据（2018年1月至2022年6月）来拟合模型，并用测试集数据（2022年7月至2023年6月）来检验模型的预测准确性。结果模型的建立和检验门诊量数据的ADF检验结果为-4.57，小于1%显著性水平的临界值-3.57，因此门诊量数据满足平稳性要求。我们建立了ARIMA(2,1,2)模型，模型的参数估计结果如下：AR参数φ1=0.48，φ2=0.15MA参数θ1=-0.64，θ2=-0.41差分阶数d=1季节性阶数s=2我们对模型进行了残差检验，发现残差序列不存在自相关，说明模型拟合良好。门诊量预测利用ARIMA(2,1,2)模型，我们预测了成都市某医院2022年7月至2023年6月的门诊量数据，并与实际数据进行比较。模型的预测误差较小，平均绝对误差为4.3%，平均相对误差为7.9%。讨论和管理建议讨论ARIMA模型在门诊量预测方面表现出了一定的准确性，但仍然存在一定的误差。这可能是由于医疗市场的复杂性和不确定性，以及其他未考虑的因素（如天气、政策等）。因此，需要进一步完善模型，提高预测精度。管理建议基于ARIMA模型的门诊量预测结果，我们提出以下管理建议：合理配置医疗资源根据预测的门诊量数据，医院可以合理配置医生和护士资源，以满足患者需求调整诊疗计划在疾病高发期或政策调整期，医院应提前调整诊疗计划，做好应对准备强化患者教育和健康管理通过患者教育和健康管理，降低患者就诊率，减轻医院负担加强与社区卫生服务中心的合作通过与社区卫生服务中心的合作，实现资源共享和优势互补，提高整体医疗水平