道路交通事故與健保門診資料之整合分析與資料探勘技術應用

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題名:	道路交通事故與健保門診資料之整合分析與資料探勘技術應用
作者:	粘曾誼;Tseng-Yi Nien
貢獻者:	機械工程研究所
關鍵詞:	交通事故;健保局;門診;資料探勘;醫療成本;關聯規則;購物籃分析;traffic accident;apriori algorithm;outpatient cost;association rule;data mining;medical cost;vehicle crash
日期:	2003-06-30
上傳時間:	2009-09-21 11:41:37 (UTC+8)
出版者:	國立中央大學圖書館
摘要:	近幾十年來，由於台灣地區科技及經濟高度成長，國民所得不斷提高，使得台灣地區機動車輛數目近幾年來均呈現大幅的成長，而交通問題也日益嚴重，其造成之身體傷害及財物損失亦導致龐大的社會成本及醫療成本。故本研究擬以道路交通資料庫，以當事人之身份證字號連結健保局門診資料，並應用統計檢定與資料探勘之方法，探討其所造成之醫療成本、就醫特性及事故特性，並希望所研究之成果，能對於交通與衛生相關單位的決策制訂有所助益。在資料處理方面，本研究首先將道路交通事故資料庫中之事件資料、地點資料及當事人資料三種資料表合併為一張以當事人為主，且同時具有事件、地點之交通事故資料表。再以此資料表，用當事人之身份證字號連結健保門診資料庫，在建立事故當事人門診就醫紀錄資料之後，進而對於事故當事者之第一次就醫時間、不同受傷程度、就醫距離事故發生之天數以及就醫次數等四方面進行討論，並建立研究分析樣本之篩選條件。在資料分析方面，依據篩選條件所篩選後之樣本，首先針對門診費用之分佈特性、敘述統計量進行討論。所討論之變數在人口組成方面包括性別和年齡；在就醫特性方面包括就醫順序、醫院層級及就醫間隔；在交通事故特性方面包括當事人之受傷部位與交通工具。分析方式為使用百分位數、盒形圖等統計分析及資料視覺化的方式描述門診費用分佈、就醫特性及事故特性，並針對不同變數性質，選擇適合之統計檢定方法，檢定變數中各項目之門診費用等級是否存在顯著差異。在資料探勘方面，本研究使用的資料探勘方式為關聯規則(association rules)發掘，規則演算方式則採用Apriori 演算法，目的在於發掘高門診費用就醫紀錄之事故特性與就醫特性。在選擇輸入及輸出變數並設定支持度(support)在5%以上，信度(confidence)在4%以上，相對信度差(difference of confidence Quotient to 1)在50%以上為關聯規則之門檻值後，最後共得165條關聯規則，並統計關聯規則中之條件出現次數，以發掘高門診費用紀錄之重要特性。
顯示於類別:	[機械工程研究所] 博碩士論文

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