講    題：使用機器學習演算法建構預測存活以及費用模型-以冠狀動脈繞道手術病患為例

(Using Machine Learning Algorithm in Predicting Mortality and Medical Expenditures of CABG Patients in Taiwan)

主 講 人： 陳銘芷(Mingchih Chen)  教授

主 持 人： 林義貴  教授

主辦單位：陽明交通大學工業工程與管理系

時間：110年9月27日(星期三) 13:20~15:10

地    點：管二館520室

演講摘要：

冠狀動脈繞道手術（CABG）對冠狀動脈疾病（CAD）患者是一重要的治療方法。在一些相關研究中，潛在疾病和合併症會影響死亡率和再入院率，這些問題將直接增加醫療費用。但是目前沒有研究找出會影響不同存活年限的重要變數以及手術出院後一年醫療費用的危險因子。 本研究使用國家健康保險研究數據庫（NHIRD），健保資料庫是全台灣最大且最完整的資料庫，包含各種醫學信息、病患的門診、住院資訊。研究中選擇首次接受CABG手術的患者，並使用不同的機器學習演算法(LGR, LR, CART, MARS, RF, SVR, XGBoost )透過特徵選取，找出影響存活以及費用的相關危險因子，再進行預測以及評估。研究結果顯示透過特徵篩選有助於提高模型預測率、準確性且可以利用較少的危險因子進行預測。CABG患者共病患有腎臟疾病是影響存活的關鍵因子且腎臟疾病的病患醫療費用較高; 術前一年醫療費用、當次手術費用以及洗腎的次數是預測術後一年費用的關鍵因子。本研究可以幫助政府制定良好的醫療政策，並可以朝著準確的預防性醫療、降低醫療總費用，及更有效的醫療管理的方向發展。

演講性質： 學術研究專題

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