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基于机器学习的患者缴费行为研究
文献摘要：
目的:通过使用机器学习技术对医院患者进行用户画像和缴费行为预测,提升患者就诊体验.方法:通过获取患者、自助设备等静态、动态数据后,利用数据挖掘技术进行数据预处理和数据分析,搭建全连接神经网络模型预测患者缴费行为.结果:对患者进行画像,分析缴费行为,并提出一种基于机器学习的患者缴费行为预测方法.结论:通过用户画像和数据分析,可有效提高医疗资源利用率和优化医院服务水平.
文献关键词：
用户画像;机器学习;缴费行为
中图分类号：
作者姓名：
陈垠芬;朱海;金忠林
作者机构：
330036 南昌,江西省妇幼保健院信息科
文献出处：
引用格式：
[1]陈垠芬;朱海;金忠林-.基于机器学习的患者缴费行为研究)[J].中国数字医学,2022(04):45-48
A类：
B类：
基于机器学习,缴费行为,机器学习技术,用户画像,就诊体验,自助设备,动态数据,数据挖掘技术,数据预处理,全连接神经网络,行为预测方法,高医,医疗资源利用,资源利用率,医院服务
AB值：
0.281036
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