在当今社会，医疗费用的过度增长已成为普遍关注的焦点。妇科肿瘤作为一类严重的疾病，不仅种类繁多，且具有高死亡率和巨大的医疗资源消耗特性。特别是妇科恶性肿瘤的住院费用差异极大，少则几千元，多则可达数十万元，这种巨大的费用差异给医疗保险预付款制度和医院卫生经济管理带来了挑战。因此，研究妇科恶性肿瘤住院费用的合理建模方法，对于建立可行的费用参照体系具有重要的社会意义和实践价值。
本研究利用数据挖掘技术，对来自河南省某肿瘤专科医院2003-2008年间的6233例妇科恶性肿瘤病例资料进行了分析。具体研究方法采用的是决策树方法，该方法能够建立妇科恶性肿瘤病例住院费用的影响因素模型。通过这一模型，研究者得以区分经手术治疗与未经手术治疗的病例，分别构建了3层12分类模型和2层7分类模型，从而得出了不同类别的百分比及住院费用参考范围。
研究结果表明，利用决策树建立的模型能够有效地分析和预测妇科恶性肿瘤病例的住院费用。这一发现不仅为控制未来妇科恶性肿瘤住院费用提供了参考依据，而且对于医疗费用的合理控制与规划有着重要的指导作用。此外，该研究还强调了数据挖掘技术在医疗数据分析中的重要性和应用前景。
数据挖掘技术在医疗行业数据的分析中具有多方面的应用。通过分析大量历史数据，不仅可以预测疾病的治疗成本，还能够帮助医疗机构发现隐藏在数据中的有价值信息，如疾病的发病模式、医疗资源的使用情况和费用控制的有效途径等。这些信息对于提高医疗服务的效率、优化医疗资源配置、减轻患者经济负担具有重要意义。
在本研究中，数据挖掘技术的应用，使得研究者可以处理和分析大规模的医疗数据集，识别出影响住院费用的关键因素，并建立起科学合理的分析模型。通过这些模型，医疗机构能够对不同类型的肿瘤病例进行分类和费用评估，为制定相应的费用标准和控制措施提供依据。
数据挖掘技术在妇科肿瘤住院费用分析中的应用，不仅为医疗费用控制提供了有效的工具，也展示了数据分析技术在医疗行业的巨大潜力。未来，随着数据分析技术的进一步发展，我们可以期待其在更多医疗领域中的深入应用，从而更好地服务于患者的健康管理和医疗费用控制。
