基于ARIMA与GM(1,1)模型的公立医院互联网门诊人次预测研究

目的了解公立医院互联网门诊人次的变化趋势,为互联网医院的发展规划提供支持。方法利用某公立医院2021年1月—2023年6月互联网门诊人次数据,分别构建ARIMA模型和GM(1,1)模型,采用平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)评价拟合效果,基于优势模型预测2023年7—12月互联网门诊人次。结果通过ARIMA(1,2,1)模型和GM(1,1)模型对互联网门诊的复诊人次进行预测,平均绝对误差分别为369.86和978.84,均方根误差分别为479.49和1444.83;通过ARIMA(0,1,0)模型和GM(1,1)对互联网门诊咨询人次进行预测,平均绝对误差分别为297.23和369.62,均方根误差分别为413.61和496.30,表明ARIMA模型的预测效果较好。预测结果显示,2023年12月互联网门诊的复诊人次预测值为14831例,咨询人次预测值为7461例。结论2021—2023年某公立医院互联网门诊人次呈持续上升趋势。因此,医院应充分认识到互联网医疗服务的重要性,积极采取措施,不断优化医疗服务模式,为患者提供优质、高效、便捷的互联网医疗服务。

基于ARIMA和GM(1,1)模型的互联网肿瘤专科门诊接诊现状预测研究

目的充分了解互联网肿瘤门诊接诊现状的变化趋势,为互联网医院的发展及管理提供支持。方法利用某肿瘤专科医院2021年1月—2023年6月互联网门诊接诊数据,分别构建ARIMA和GM(1,1)模型,采用平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)评价拟合效果,基于优势模型预测2023年7—12月互联网门诊接诊比例及互联网门诊人次占线下门诊比例。结果通过ARIMA(1,1,2)和GM(1,1)模型对互联网门诊接诊比例进行预测,平均绝对误差分别为2.06%和2.41%,均方根误差分别为3.01%和3.17%;通过ARIMA(0,1,1)和GM(1,1)模型对互联网门诊人次占线下门诊比例进行预测,平均绝对误差分别为0.58%和1.08%,均方根误差分别为0.75%和1.31%,表明ARIMA模型的预测效果更好。预测结果显示,2023年12月互联网门诊接诊比例预测值为90.35%,互联网门诊人次占线下门诊比例预测值为16.46%。结论2021—2023年某肿瘤专科医院互联网接诊比例呈现持续稳定趋势,互联网门诊人次占线下门诊比例呈现持续上升的趋势。因此,医院需建立持续的监测机制,不断调整管理策略和措施,以满足患者的需求,持续推动互联网医疗服务高质量发展。