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Student Number 90323019
Author Tseng-Yi Nien(粘曾誼)
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Department Mechanical Engineering
Year 2002
Semester 2
Degree Master
Type of Document Master's Thesis
Language zh-TW.Big5 Chinese
Title 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
Date of Defense 2003-06-30
Page Count 99
Keyword
  • apriori algorithm
  • association rule
  • data mining
  • medical cost
  • outpatient cost
  • traffic accident
  • vehicle crash
  • Abstract 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。
    Table of Content 目 錄
    摘 要I
    誌 謝II
    目 錄III
    圖目錄V
    表目錄VI
    第一章 緒論1
    1.1 研究背景與動機1
    1.2 研究目的2
    1.3 研究範圍2
    1.4 研究內容與方法4
    1.4.1 資料整合4
    1.4.2 樣本篩選條件4
    1.4.3 資料分析4
    1.4.4 資料探勘4
    1.5 研究步驟6
    1.6 研究流程7
    第二章 文獻回顧8
    2.1 國內文獻回顧8
    2.1.1 國內道路交通事故資料之相關研究8
    2.1.2 道路交通事故與醫療有關之研究9
    2.1.3 道路交通事故與資料探勘有關之研究11
    2.2 國外文獻回顧13
    2.2.1 CODES (The Crash Outcome Data Evaluation System)13
    2.2.2 CIREN (The Crash Injury Research and Engineering Network)19
    第三章 資料來源與資料處理21
    3.1資料來源21
    3.1.1 道路交通事故資料21
    3.1.2 健保局門診資料庫22
    3.2資料前置處理24
    3.2.1 交通事故資料整合24
    3.2.2 交通事故與健保資料連結25
    3.3 門診就醫資料篩選26
    3.3.1 名詞定義26
    3.3.2 第一次就醫時間27
    3.3.3 就醫時間框30
    3.3.4 當事人之受傷程度33
    3.3.5 當事人之就醫次數37
    3.3.6 本節結論38
    第四章 資料分析與解釋39
    4.1 前言39
    4.1.1 門診費用特性39
    4.1.2 人口組成特性39
    4.1.3 就醫特性39
    4.1.4 交通事故特性40
    4.2 門診費用特性41
    4.2.1 敘述統計量41
    4.2.2 各門診費用組距人次分佈42
    4.3 人口組成特性45
    4.3.1 性別與門診就醫費用的關係45
    4.3.2 年齡層與門診就醫費用的關係46
    4.4 就醫特性49
    4.4.1 就醫順序49
    4.4.2 醫院層級52
    4.4.3 就醫順序與醫院層級的關係53
    4.4.4 就醫間隔58
    4.5 交通事故特性61
    4.5.1 交通工具61
    4.5.2 主要傷害部位63
    第五章 資料探勘之關聯規則發掘65
    5.1 前言65
    5.2 樣本選定66
    5.3 使用變數說明67
    5.4 操作型定義76
    5.4 分析步驟78
    5.5 結果與討論80
    5.5.1 單次門診費用在7440元~15698元之間80
    5.5.2 單次門診費用在15699元~95752元之間85
    第六章 結論與建議93
    6.1 結論93
    6.2 建議96
    參考文獻97
    Reference 參考文獻
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    34.Dr. Stewart C. Wang, Dr. John Siegel, Dr. Patricia Dissinger., “The Interactive Effects of Age and Sex on Injury Patterns and Outcomes in Elderly Motor VehicleCrash Occupants,” CIREN Conference, October 1999.
    Advisor
  • Chih-Kuang Lin(林志光)
  • Ji-Liang Doong(董基良)
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    Date of Submission 2003-07-04

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