医疗健康住院患者成本分析数据集HealthcareInpatientCostAnalysis-maverick2345

数据来源：互联网公开数据

标签：医疗健康, 住院费用, 成本分析, 医院管理, 患者特征, 统计分析, 数据挖掘, 机器学习

数据概述：该数据集包含来自医疗机构的住院患者相关数据，记录了患者的住院时长、医疗费用、诊断信息等，用于分析住院患者的医疗成本。主要特征如下：时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据。地理范围：数据覆盖范围未明确，但包含医院服务区域、医院所在县等信息。数据维度：包括住院时长（length_of_stay）、总费用（total_costs）、医院服务区域（hospital_service_area）、医院所在县（hospital_county）、医院运营许可证号（operating_certificate_number）、医院名称（facility_name）、年龄组（age_group）、性别（gender）、种族（race）、民族（ethnicity）、入院类型（type_of_admission）、出院情况（patient_disposition）、CCSR诊断代码（ccsr_diagnosis_code）、CCSR手术代码（ccsr_procedure_code）、APR-DRG代码（apr_drg_code）、APR-MDC代码（apr_mdc_code）、APR疾病严重程度（apr_severity_of_illness）、APR死亡风险（apr_risk_of_mortality）、APR内外科类型（apr_medical_surgical）、支付类型（payment_typology_1）、急诊室指示（emergency_department_indicator）等多个字段。数据格式：CSV格式，文件名为no_outliers_1.0.csv，方便数据分析和建模。数据来源于医疗健康领域，已进行初步处理，如去除了异常值。该数据集适合用于医疗成本分析、患者特征研究等。

数据用途概述：该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：研究与分析：适用于医疗健康领域的学术研究，如住院成本影响因素分析、患者预后预测、医疗资源优化配置等。行业应用：可以为医院管理部门、医疗保险公司等提供数据支持，用于成本控制、效率提升、风险评估等。决策支持：支持医疗机构的决策制定，如制定合理的收费标准、优化医疗资源配置、提升患者服务质量等。教育和培训：作为医疗管理、卫生经济学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解医疗成本控制和管理。此数据集特别适合用于探索住院患者的医疗费用与患者特征、诊断信息等之间的关系，帮助用户实现医疗成本控制、提高医疗服务质量等目标。