——陈旻洁 范 颖 董恩宏 孙晓凡 赵旭霁 丁粉华 张斌渊*

急诊滞留指需要住院的急诊患者不能在合理时间内(通常不超过6 h)入住专科病房，它会带来一系列医疗质量及患者安全管理问题[1-2]。我国有的医院存在急诊滞留持续时间较久的问题，急诊科医生通常会对滞留患者进行治疗，有些患者甚至会因未等到住院床位而完成治疗离院[3]。上海三级医院承担了全市40%的急诊人次，急诊业务量平均每年以10%以上的速度增加，急诊普遍存在人满为患、入口无序、急诊不急、出口不畅、滞留压床等情况[4-5]。

上海某大型三甲综合医院门急诊量常年位居全市前三，年急诊量超过40万人次，单日高峰接收120救护车可达70班次。该院急诊科下辖预检分诊、台面急诊、急诊抢救区、急诊留观区、急诊重症监护病房、急诊病房等6个部分，其中急诊留观区是关键功能区。本研究利用机器学习法(BP神经网络和CART分类决策树)，建立急诊留观区滞留患者流向预测模型，了解患者分流情况，通过对知情人访谈提出建议，为探索更有效的急诊医疗服务体系提供参考。

1 资料与方法

1.1 资料来源

从该院急诊一体化信息系统提取2018年7月1日-2020年6月30日急诊留观区患者滞留资料，对数据进行核查、清洗和预处理，删除不符合逻辑及主要变量有缺失的样本，得到有效数据共12 018例。数据包括入区日期、入区时间、性别、年龄、交费类型、接诊科室、所有诊断、去向等。

1.2 机器学习模型

1.2.1 BP神经网络 人工神经网络(Artificial Neural Network，ANN)是模拟生物神经系统对信息运算的一种数据处理方法。……