李相蓉，韓 穎

(山西醫(yī)科大學(xué)，山西 太原 030600)

高血壓是全球最常見(jiàn)的慢性病之一，也是心血管疾病最主要危險(xiǎn)因素。2010年我國(guó)高血壓死亡人數(shù)占到全部死亡的24.60%[1]，每年直接醫(yī)療費(fèi)用高達(dá)366億元[2]，給患者和社會(huì)帶來(lái)了沉重經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)。住院費(fèi)用作為醫(yī)療費(fèi)用的主體，是緩解患者就醫(yī)負(fù)擔(dān)的控費(fèi)關(guān)鍵。本文以2016年山西省某市8所不同級(jí)別醫(yī)院的高血壓住院患者為例，擬通過(guò)K-means聚類(lèi)算法和SVM模型來(lái)衡量各因素對(duì)高血壓住院費(fèi)用的影響程度，為減輕患者就醫(yī)負(fù)擔(dān)提供政策參考。

住院費(fèi)用數(shù)據(jù)偏態(tài)、非線(xiàn)性且冗余繁雜，屬于醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)的一種，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)比傳統(tǒng)線(xiàn)性擬合分析更具優(yōu)勢(shì)。支持向量機(jī)(support vector machine，SVM)是基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原理提出的一種監(jiān)督統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)法，能夠有效處理復(fù)雜多維非線(xiàn)性數(shù)據(jù)，與其他模型相比泛化能力更強(qiáng)[3]，多項(xiàng)研究表明SVM優(yōu)于其他數(shù)據(jù)挖掘方法[4，5]。因此，本文選用SVM對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以期克服傳統(tǒng)分析方法局限，為減輕患者負(fù)擔(dān)提供政策參考。

1 資料與方法

1.1 資料來(lái)源

1.2 方法

1.2.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析

利用Excel 2010、Stata1 2.0等軟件建立數(shù)據(jù)庫(kù)后進(jìn)行統(tǒng)計(jì)描述、分析。計(jì)數(shù)資料利用構(gòu)成比描述，使用χ2檢驗(yàn)判斷分布差異；利用Mann-Whitney U檢驗(yàn)和Kruskal-Wallis H檢驗(yàn)進(jìn)行住院費(fèi)用單因素分析。P<0.05被認(rèn)為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

1.2.2 K-means聚類(lèi)分析

為有效提高SVM模型精度，需要將連續(xù)型住院費(fèi)用數(shù)據(jù)做離散化處理，將其轉(zhuǎn)換為分類(lèi)變量[6]。K-means聚類(lèi)法是最常用的一種經(jīng)典方法，其中心思想是按照給定的類(lèi)別數(shù)K劃分n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象，使每個(gè)類(lèi)別內(nèi)部差異最小化，各類(lèi)之間的差異最大化，此法僅依靠數(shù)據(jù)本身特性來(lái)確定數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，能夠有效排除人為干擾。利用R語(yǔ)言scale()函數(shù)對(duì)高血壓患者住院總費(fèi)用數(shù)據(jù)做歸一化處理后，再通過(guò)factoextra()程序包下的fviz_nbclust()函數(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)聚類(lèi)[7]。

1.2.3 建立SVM模型

以住院費(fèi)用聚類(lèi)分析結(jié)果為目標(biāo)變量；結(jié)合非參數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果引入輸入變量，利用SPSS Modeler 18.0建立SVM模型，對(duì)各影響因素進(jìn)行重要性排序。核函數(shù)是SVM學(xué)習(xí)性能的關(guān)鍵，包括線(xiàn)性核函數(shù)、多項(xiàng)式核函數(shù)、徑向基(高斯或RBF)核函數(shù)和Sigmoid核函數(shù)四類(lèi)。由于住院費(fèi)用數(shù)據(jù)非線(xiàn)性可分，故不采用線(xiàn)性核函數(shù)建模[8]，通過(guò)比較其他三類(lèi)核函數(shù)SVM精度，選用最佳模型。

2 結(jié)果

2.1 基本情況

2.1.1 患者一般情況

2200例患者中男性1004例(45.64%)，女性1196例(54.36%)；平均年齡(63.17±13.53)歲，平均住院天數(shù)(9.79±5.84)天，平均住院費(fèi)用(6838.52±3880.09)元；高血壓Ⅲ期患者最多(1269例，57.68%)，其次為高血壓Ⅱ期患者(500例，22.73%)，其他類(lèi)型患者占比均在10%以下；1748例患者有合并癥(79.45%)，其中64.53%為高血壓Ⅲ期患者，占比最高(χ2=488.601，P<0.001)。合并癥型按ICD-10類(lèi)目碼統(tǒng)計(jì)共計(jì)185種，圖1顯示了鏈接頻數(shù)高于20的合并癥類(lèi)別，可見(jiàn)高血壓住院患者主要合并癥包括：E78脂蛋白代謝紊亂和其他脂血癥、I70動(dòng)脈粥樣硬化、E14糖尿病、I63腦梗死、I25 慢性缺血性心臟病等(線(xiàn)條越粗，鏈接頻數(shù)越高)。

圖1 2016年某市高血壓住院患者合并癥信息網(wǎng)狀圖

2.1.2 住院費(fèi)用的構(gòu)成情況及新灰色關(guān)聯(lián)法分析

由表1可見(jiàn)，除診查費(fèi)和手術(shù)費(fèi)外，其余各項(xiàng)費(fèi)用的關(guān)聯(lián)序與其構(gòu)成比的順位一致；藥品費(fèi)占比最高，其次為檢查費(fèi)，兩項(xiàng)費(fèi)用占比均大于20%，關(guān)聯(lián)度分別為0.9455、0.8486，對(duì)住院費(fèi)用的影響較大；護(hù)理費(fèi)、手術(shù)費(fèi)和診查費(fèi)的關(guān)聯(lián)序排在末三位，對(duì)住院費(fèi)用的影響較小。

表1 2016年某市高血壓患者住院費(fèi)用構(gòu)成與關(guān)聯(lián)度

2.2 住院費(fèi)用單因素分析

非參數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果顯示性別、年齡、首要診斷、有無(wú)合并癥等10個(gè)變量均對(duì)住院費(fèi)用有影響。男性患者花費(fèi)略高于女性；年齡越大、住院天數(shù)越長(zhǎng)，住院費(fèi)用越高；高血壓并發(fā)癥患者住院費(fèi)用高于單純性高血壓患者；手術(shù)治療患者費(fèi)用高于無(wú)手術(shù)患者；三級(jí)醫(yī)院高于二級(jí)醫(yī)院；職工醫(yī)保和公費(fèi)患者顯著高于其他付款方式患者，見(jiàn)表2。

2.3 K-means聚類(lèi)

利用肘部法則確定最優(yōu)K值的核心指標(biāo)是誤差平方和(sum of the squared errors，SSE)。隨著聚類(lèi)數(shù)K的增大，樣本劃分會(huì)更加精細(xì)，每個(gè)簇的聚合程度會(huì)提高，SSE逐漸變小。當(dāng)K小于真實(shí)聚類(lèi)數(shù)時(shí)，由于K的增大會(huì)大幅增加每個(gè)簇的聚合程度，故SSE的下降幅度會(huì)很大，而當(dāng)K到達(dá)真實(shí)聚類(lèi)數(shù)時(shí)，再增加K所得到的聚合程度回報(bào)會(huì)迅速變小，所以SSE的下降幅度會(huì)驟減，而這個(gè)肘部對(duì)應(yīng)的K值就是數(shù)據(jù)的真實(shí)聚類(lèi)數(shù)。圖2可見(jiàn)，肘部點(diǎn)為K=4，聚類(lèi)結(jié)果見(jiàn)表3。

圖2 肘部法則確定最優(yōu)K值

表2 2016年某市高血壓住院患者單因素分析

注：*表示P<0.05

表3 高血壓住院總費(fèi)用K-means聚類(lèi)結(jié)果

2.4 建立SVM模型

以K-means聚類(lèi)結(jié)果為目標(biāo)變量，結(jié)合單因素分析結(jié)果確定輸入變量，構(gòu)建SVM模型。隨機(jī)選取樣本數(shù)據(jù)的80%為訓(xùn)練集，20%為測(cè)試集，分別利用RBF、多項(xiàng)式、Sigmoid核函數(shù)建模，由表4可見(jiàn)，多項(xiàng)式核函數(shù)效果最佳，RBF稍次，Sigmoid最差。多項(xiàng)式核函數(shù)SVM模型結(jié)果顯示除機(jī)構(gòu)類(lèi)型、首要診斷和年齡外，其余7項(xiàng)因素重要度均大于0.02[9]，是高血壓患者住院費(fèi)用的主要影響因素，其中住院天數(shù)的影響最大，見(jiàn)圖3。

表4 不同核函數(shù)SVM效果對(duì)比

圖3多項(xiàng)式核函數(shù)SVM模型影響因素重要性排序

3 討論

3.1 藥品費(fèi)和檢查費(fèi)是高血壓患者住院費(fèi)用內(nèi)部構(gòu)成的主要影響因素

從住院費(fèi)用構(gòu)成和灰色關(guān)聯(lián)分析結(jié)果來(lái)看，藥品費(fèi)和檢查費(fèi)是高血壓患者最主要的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)來(lái)源，關(guān)聯(lián)度分別達(dá)到了0.9455、0.8486，是高血壓患者住院費(fèi)用內(nèi)部構(gòu)成的主要影響因素；而護(hù)理費(fèi)、診查費(fèi)、手術(shù)費(fèi)等體現(xiàn)醫(yī)務(wù)人員工作價(jià)值的費(fèi)用占比低且影響較小，這與其他研究的結(jié)果一致[10，11]。高額藥占比一方面是因?yàn)楦哐獕夯颊咭运幬镏委煘橹?；另一方面也與醫(yī)務(wù)人員大量使用昂貴進(jìn)口和高檔藥品有關(guān)[12]，當(dāng)前降壓藥物種類(lèi)繁多、經(jīng)濟(jì)學(xué)差異大，中高價(jià)位藥物并非血壓控制效果更優(yōu)[13]，提示醫(yī)院管理部門(mén)應(yīng)通過(guò)行政干預(yù)等方式強(qiáng)化醫(yī)生合理用藥理念，選擇有效、經(jīng)濟(jì)、安全的品種，減輕患者藥費(fèi)負(fù)擔(dān)；相關(guān)部門(mén)應(yīng)建立和完善醫(yī)院大型設(shè)備的使用標(biāo)準(zhǔn)，減少不必要的檢查項(xiàng)目，避免醫(yī)療機(jī)構(gòu)將盲目引進(jìn)新技術(shù)的成本轉(zhuǎn)嫁給患者；此外應(yīng)逐步提高醫(yī)事服務(wù)收費(fèi)，激勵(lì)醫(yī)務(wù)人員憑借自身技術(shù)和服務(wù)創(chuàng)收，保證醫(yī)院的正常利益，防止“以藥養(yǎng)醫(yī)”“以檢查補(bǔ)醫(yī)”現(xiàn)象的發(fā)生。

3.2 高血壓患者住院費(fèi)用受多種因素共同影響

多項(xiàng)式核函數(shù)SVM結(jié)果顯示住院天數(shù)、醫(yī)院級(jí)別、合并癥的發(fā)生與類(lèi)別對(duì)高血壓患者的住院費(fèi)用起最主要影響(重要度>0.04)[8]；手術(shù)、性別和付款方式重要度均高于0.02，也是高血壓患者住院費(fèi)用的重要影響因素。

住院天數(shù)的重要度高達(dá)0.3818，影響最為顯著，這與多項(xiàng)研究結(jié)果一致[14，15]。杭州等地實(shí)踐發(fā)現(xiàn)，對(duì)高血壓患者采取臨床路徑管理不僅能夠有效縮短住院時(shí)間，還可以顯著提高護(hù)理質(zhì)量，改善患者預(yù)后[16，17]。住院天數(shù)的增加與各項(xiàng)費(fèi)用的上漲直接相關(guān)，這提示醫(yī)院應(yīng)積極推行臨床路徑的管理模式，在保證醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量的基礎(chǔ)上合理加快病床周轉(zhuǎn)速度，壓縮低效和無(wú)效住院日，降低患者花費(fèi)。

本研究中三級(jí)醫(yī)院平均住院費(fèi)用達(dá)到了二級(jí)醫(yī)院的2倍以上，這與高級(jí)別醫(yī)院因?yàn)樵谥委熯^(guò)程中較多地使用高新設(shè)備和昂貴藥物有關(guān)[18]。但相關(guān)研究發(fā)現(xiàn)三級(jí)醫(yī)院血壓控制率與低級(jí)別醫(yī)院并無(wú)顯著差異[2]，反而在社區(qū)進(jìn)行治療的患者不僅血壓控制率和服藥依從性更優(yōu)，而且花費(fèi)更低[19]。這提示有關(guān)部門(mén)應(yīng)加強(qiáng)分級(jí)診療和雙向轉(zhuǎn)診制度的政策宣傳，逐步建立起以社區(qū)為主的慢性病管理體系，通過(guò)建立健康檔案、簽約家庭醫(yī)生等服務(wù)提高患者自我管理能力，減少或避免患者無(wú)序就醫(yī)引起的不必要的住院花費(fèi)。

高血壓是一種以動(dòng)脈血壓持續(xù)升高為特征的慢性病，相關(guān)研究表明，心腦血管的患病風(fēng)險(xiǎn)會(huì)隨著血壓水平的上升而增加[20]。正如診斷分布網(wǎng)狀圖和χ2檢驗(yàn)結(jié)果所示，高血壓Ⅲ期病人患高血脂、動(dòng)脈粥樣硬化、糖尿病等合并癥的概率更高。合并癥的出現(xiàn)會(huì)使治療難度加大，治療時(shí)間延長(zhǎng)，從而使住院花費(fèi)上漲[18]。高血壓不能被根本治愈，積極控制血壓達(dá)標(biāo)是治療的重要環(huán)節(jié)；由于高血壓患者的健康行為與健康知識(shí)存在正相關(guān)[21]，對(duì)此在治療過(guò)程中應(yīng)做好健康宣教工作，引導(dǎo)患者養(yǎng)成健康的生活習(xí)慣，從而降低合并癥發(fā)病率，從根本上減輕患者經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)。

接受手術(shù)治療的患者因住院時(shí)間延長(zhǎng)、手術(shù)費(fèi)和材料費(fèi)等費(fèi)用的額外增加，比無(wú)手術(shù)患者花費(fèi)高[18]，對(duì)此醫(yī)院可以通過(guò)縮短術(shù)前住院日、推行日間手術(shù)等方式減少患者花費(fèi)；男性患者住院費(fèi)用略高于女性，原因可能在于男性不良生活習(xí)慣多、病情更嚴(yán)重[22]，對(duì)此應(yīng)在配合藥物治療的同時(shí)，適當(dāng)加強(qiáng)男性患者的健康教育，戒煙限酒、合理膳食、加強(qiáng)鍛煉，減少合并癥的發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)；不同醫(yī)保的報(bào)銷(xiāo)政策能夠引起不同的醫(yī)療、消費(fèi)行為，最終引起費(fèi)用差別，公費(fèi)患者和職工醫(yī)保患者更容易受醫(yī)生誘導(dǎo)追求高精尖的材料、技術(shù)和收費(fèi)較高的治療方案[12，23]，這提示有關(guān)部門(mén)應(yīng)加強(qiáng)疾病治療標(biāo)準(zhǔn)化，約束不必要的醫(yī)療行為，減輕醫(yī)保負(fù)擔(dān)。

綜上，住院費(fèi)用數(shù)據(jù)包含了海量信息，而傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法由于對(duì)數(shù)據(jù)要求嚴(yán)苛存在一定局限，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以在海量數(shù)據(jù)中有效提取出有價(jià)值的信息。SVM建模方法對(duì)樣本類(lèi)型無(wú)嚴(yán)格要求，本研究利用2200例高血壓住院患者信息，在充分考慮多種因素的基礎(chǔ)上，結(jié)合K-means聚類(lèi)算法構(gòu)建了多項(xiàng)式核函數(shù)SVM模型，預(yù)測(cè)精度高達(dá)93.84%，充分體現(xiàn)了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，后續(xù)可以在制定高血壓住院病例費(fèi)用參考值、篩檢費(fèi)用異常值等方面推廣，以充分發(fā)揮數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的潛力。