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医院运营分析科室病种比较（森林图）
原创 Hi您好 恒健知行 2025-10-15 00:00 安徽
科室运营分析，尤其是对病种进行深入分析时，少不了对不同组病种之间进行比较。一方面有病种维度的相互比较需求，凸出病种之间费用指标的差距；另一方面，需要了解病种在时间维度上的变化趋势。本文拟解决上述问题。
1.样例数据
患者住院记录模拟数据.csv样例数据（点击可下载）是一组患者入组的模拟数据，包括了入院日期、主要诊断、次要诊断、主要手术、其他手术、住院天数、总费用、DIP分组和科室信息。
病案唯一标识
入院日期
主要诊断
其他诊断
主要手术
其他手术
住院天数
总费用
DIP分组
科室
M2025000001
2025/1/30
J20.9
Z29.1,S06.9
5
11425
OE90
呼吸内科
M2025000002
2025/1/28
J20.9
Z29.1,S06.9
7
15439
OE90
呼吸内科
M2025000003
2025/1/28
J20.9
Z29.1,S06.9
7
14359
OE90
呼吸内科
M2025000004
2025/1/28
J20.9
7
14615
OE90
呼吸内科
M2025000005
2025/1/13
J20.9
Z29.1,S06.9
6
14071
OE90
呼吸内科
M2025000006
2025/1/7
J20.9
Z29.1,S06.9
5
10668
OE90
呼吸内科
M2025000007
2025/1/22
J20.9
Z29.1,S06.9
6
15721
OE90
呼吸内科
M2025000008
2025/1/3
J20.9
Z29.1,S06.9
3
9180
OE90
呼吸内科
M2025000009
2025/1/23
J20.9
Z29.1,S06.9
6
14442
OE90
呼吸内科
M2025000010
2025/1/27
J20.9
7
14766
OE90
呼吸内科
M2025000011
2025/1/12
J20.9
Z29.1,S06.9
9
16170
OE90
呼吸内科
M2025000012
2025/1/24
J20.9
Z29.1,S06.9
3
7337
OE90
呼吸内科
M2025000013
2025/1/20
J20.9
Z29.1,S06.9
5
13029
OE90
呼吸内科
M2025000014
2025/1/16
J20.9
Z29.1,S06.9
6
15028
OE90
呼吸内科
M2025000015
2025/1/1
J20.9
Z29.1,S06.9
7
16985
OE90
呼吸内科
2.森林图
森林图是一种统计图，以统计指标（均值、方差）和统计分析方法（方差分析）为基础，用数值运算结果绘制出的图型，常用语流行病统计研究，如Meta分析。因为其可以将上述统计信息全部表示出来，是一种简单直观地展示单一研究和汇总研究的可视化图表。这里借助森林图描绘病组之间的费用差异，展示病种的费用均值（中位数）及置信区间值（四份位数值）。
3.科室内病种组之间的费用比较
借助Deepseek，给出进行病种之间比较的代码。
请使用 R 语言shiny基于附件数据绘制交互式的分组比较森林图。具体要求如下：
Deepseek生成的代码，执行后我们可以得出如下图效果。下面效果图提供了科室和时间（月）的筛选交互效果，可以进行科室内，不同病种之间费用比较。图形比较的是病种费用，采用了均值比较和中位数比较两种方式。相较于病种费用均值比较，在病种病例数较少，且不服务正态分布的情况中位数比较更具有代表性。
4.科室病种组费用动态比较
参考动态条形图的制作方式，我们也可以绘制科室内，病种费用连续月份的变化趋势。
5.小结
森林图是一种信息密度很高的图例，可以同时展示均值或中位数、置信区间或四分位区间、样本量的图例，可以直观比较不同病种组间的费用差异，识别病组之间费用差异是否有统计学差异（置信区间是否重叠）。
此外，森林图中均值+95%CI图形适合正态分布、大样本数据；中位数+IQR图形更适合偏态分布、小样本数据，抗异常值干扰。
图例在管理上，可以帮助医院管理者识别费用异常的病种组，为医保支付标准制定提供依据；其中，动态分析可以进行时间趋势监测，识别费用增长过快的病种组；科室间（多病区情况）对比，则可以分享同一病种在不同病区的费用差异，识别最佳实践科室。
系列文章：
运营分析方法之波士顿矩阵图—Deepseek帮忙还需要其他工具吗？
恒健知行
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