随着信息技术的发展，医疗机构中积累的数据量呈指数级增长。如何从海量数据中提取有价值的信息，对于提高医院服务质量、降低医疗成本、提升医疗决策的科学性都至关重要。本文以消化系统疾病患者医疗费用为研究对象，利用数据挖掘技术中的因子分析法，对中国某三甲中医院2010年出院的820例消化系统疾病患者的医疗费用数据进行了实证分析，揭示了影响医疗费用的关键因子，并提出了针对性的费用控制策略。
需要明确数据挖掘的目的和意义。在医疗行业，数据挖掘的目标是通过分析医院信息系统(HIS)产生的大量数据，揭示其中隐藏的规律和知识。本文的研究目的在于通过分析消化系统疾病患者的医疗费用，找出影响费用的主要因素，为制定有效控制医疗费用增长的策略提供参考。
数据挖掘的一般程序包括数据理解及问题提出、数据预处理、建模、模型评估与结论。在数据理解阶段，首先要确定挖掘目标，并提出有指导意义的问题。针对消化系统疾病，关键问题是如何降低医疗费用。通过分析HIS系统中的数据，作者发现消化系统疾病患者的医疗费用主要由西药费、治疗费、检查费、化验费等构成。其中，西药费用占比最高，达到37.93%，治疗费、检查费、化验费等三类费用共占总费用的42.10%。
数据预处理是数据挖掘过程中不可或缺的一个环节。原始数据可能包含缺失值、异常值、格式不一致等问题，需要通过数据清洗、数据转换、数据规范化等方法进行处理，以保证挖掘结果的准确性。在本文研究中，通过对原始数据的预处理，最终利用820例消化系统疾病患者的病案资料进行分析。
因子分析法是数据挖掘中的一种重要技术，它可以将多个变量减少为少数几个潜在因子，这些因子能够代表原始数据中大部分信息。在本文中，作者使用主成分分析法提取公因子，并采用正交旋转法对因子进行旋转，以便更好地解释因子的意义。通过因子分析，发现12个公因子中有5个起主要作用，累计方差贡献率达到了90.44%。这些因子涵盖了西药费、检查费、化验费、治疗费等多个方面，表明医疗费用的构成复杂，受多种因素影响。
具体来说，公因子1主要与西药费、检查费、化验费、护理费、床位费等费用相关；公因子2与手术费相关；公因子3与放射费相关；公因子4与中药费相关。这些因子间相关性较小，说明它们各自独立，对医疗费用的影响也有所不同。因此，可以通过降低特定公因子代表的费用项目来控制总体医疗费用的增长。
结论部分，本文强调抓住关键因子，积极降低药费、化验费、检查费、治疗费和住院床日是控制医疗费用过度增长的主要手段。这为医院管理者制定费用控制政策提供了科学依据，也为减轻病人经济负担提供了有力支持。
在数据挖掘的实际应用过程中，还需要注意如下几个方面：挖掘目标的设定要紧密围绕实际业务需求；挖掘模型的选择要根据数据特点和业务目标进行；第三，挖掘结果需要结合专业知识进行解释，以确保结果的科学性和实用性；要对挖掘模型进行评估，确保其有效性和稳定性。
总体来说，本研究展示了数据挖掘在医疗费用分析领域的应用潜力，通过科学的数据分析手段，有效识别出影响医疗费用的关键因子，并为医疗费用的控制提供了理论依据和实践指导。随着医疗行业信息化建设的深入推进，数据挖掘技术的应用将会越来越广泛，对于提升医疗服务质量和效率将发挥越来越重要的作用。
