基于LASSO算法的门诊医疗服务改进研究

摘要：

目的 门诊患者满意度影响因素较多,改进门诊服务的工作中难以有针对性地进行整改.针对这一问题,借助统计学方法 工具提出解决方案.方法 基于北京某医院满意度调查数据,通过R语言编程进行机器学习,利用LASSO算法筛选对门诊满意度影响较大的因素,结合这些因素的满意度评分,确定门诊服务改进方向.结果 LASSO算法从问卷量表中的15个因素中提取出9个门诊满意度高影响因素,其中候诊时间和挂号缴费服务的满意度较低,应当着重予以整改.结论 LASSO算法能够挖掘提升患者满意度的关键因素,为管理者提供科学的政策指导.

关键词：门诊服务、患者满意度、改进服务、最小绝对值压缩选择模型

所属期刊栏目：38

分类号：R197.323.2(保健组织与事业（卫生事业管理）)

资助基金：首都医科大学附属北京地坛医院萌芽项目DT-MY201616

在线出版日期：2018-09-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：56-58