基于LIME-BP神经网络的医疗费用预测研究

目的针对BP神经网络无法解释、规则不透明的问题,引入LIME算法,建立可解释的医疗费用预测模型,有效预测并解释脑梗死患者医疗费用及其来源。方法使用五折交叉验证对模型进行调参,并以外推检验集的预测结果对模型进行评价。然后通过LIME算法对每条模型预测结果进行解释,最后统计费用等级的LIME解释结果,分析特征重要性。结果微查准率、宏查准率、微查全率、宏查全率、微F1、宏F1分别为0.73、0.75、0.75、0.71、0.74、0.73;患者查体特征与并发症维度的特征对医疗费用的影响最强。结论基于LIME-BP神经网络的医疗费用预测模型可以有效预测医疗费用并解释其费用来源,对降低医疗费用,改善医患关系有重要参考价值。