深度学习模型在医院财务预测中的应用

为了对医疗机构的可持续性经营能力进行高效、准确的监管与预警,提出将先进的深度学习模型应用于医院财务预测中,以便为决策者提供有价值的参考信息。首先,对医院财务系统中的数据进行解析与提取,并通过归一化和特征选择进行数据样本预处理;然后利用处理后的数据样本训练深度信念网络,获得网络的相关参数;最后利用深度信念网络模型进行财务预测。与机器学习中的其他方法进行了实验对比。结果表明,在均方根误差和拟合优度两个指标方面,构建的深度信念网络模型具有最佳的数据拟合性能。

基于深度卷积神经网络的医院财务预警模型

为了对医疗机构的可持续性经营能力进行高效、准确地监管与预警,提出了一种基于优化卷积神经网络的医院财务预警模型,以便为决策者提供具有参考价值的信息。首先,对医院财务系统中的数据进行解析与提取,并通过归一化和特征选择进行原始数据清洗和降维。然后,采用深度卷积神经网络构建财务预警模型,并采用狼群算法优化偏向参数,将偏向参数作为狼群进行训练,以便提高其参数优化效率。最后,对5家大中型医疗机构的近4年财务数据进行了验证分析。实验结果表明,相比其他常用机器学习方法,在均方根误差和拟合优度两个指标方面,构建的优化深度卷积神经网络模型具有最佳的数据拟合性能。