医院门诊量是衡量医疗机构服务需求的重要指标，其变化受到多种因素影响。常见影响因素包括季节性流行病（如流感）、节假日安排、天气条件、人口流动以及周边医疗资源配置等。此外，政策调整（如医保报销比例变化）和突发公共卫生事件（如传染病暴发）也会显著影响门诊量。在预测方法方面，传统统计模型（如时间序列分析、回归模型）与机器学习技术（如随机森林、LSTM神经网络）均有应用。近年来，部分研究开始尝试结合多源数据（如气象数据、社交媒体舆情）提升预测精度。准确的预测有助于医院优化人力物力配置，提高医疗服务效率，对医疗资源管理和公共卫生政策制定具有重要参考价值。
