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医疗质控分析之基于数据的异常值查找（箱线图）
原创 恒健知行 恒健知行 2025-09-29 00:00 安徽
箱线图是识别异常数值常用的方法，其原理是利用数据分布特征，利用中位数，25/%分位数，75/%分位数，上边界，下边界等统计量来来描述数据的整体分布情况。通过计算这些统计量，找出数据4分位数数值点。中间部分形成“盒型”，极端部分形成“线型”，生成一个箱体图，箱体包含了大部分的正常数据，而在箱体上边界和下边界之外的，就是异常数据。
1.样例数据
病案样例数据.xlsx附件提供示例数据，包括了两院区多科室的记录，科室涵盖妇产科（产一科、产二科、妇一科、妇二科）、儿科（儿一科、儿二科、儿外科）、新生儿科（普通区、NICU）、重症医学科、胎儿医学病区等。提供了患者性别、年龄、诊断代码信息。度量指标主要是住院天数、住院费用。此外还有部分分类指标，如危重标识、疑难病标识、急诊手术标识等。
2.分析场景
（1）上述样例数据可以进行异常值的查找，如通过箱线图快速查找出住院天数（住院费用）特别大的数据。
（2）同类型科室的比较，总体分析看不出具体科室情况。不同类型的科室又不具有可比性。所以同类型科室，甚至是一个科室的两个病区之间的直观比较可以清晰的看出两个科室差距。
3.基于大模型的提示词
在大模型中输入问答语句：
用附件数据，做交互式的箱线图，要求：
4.分析效果
5.讨论
互联网满血版的大模型大都有字节限制，数据量大了大模型没法完整读取数据，也就没法全量分析数据。所以，小数据量的可以使用，大数据量的还是得通过专业软件或者付费版版本的。
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恒健知行
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