目的 应用两种机器学习算法预测护理院合理住院费用,比较预测效能,辅助医疗保险监管住院费用.方法 基于上海市2016—2018年病案首页数据库,选取护理院脑梗死后遗症相关数据给临床医生进行人工标记,应用多元回归和反向传播的多层前馈神经网络对标记为合理的数据建模,构建合理费用预测模型,并比较模型的预测效能.结果 两种算法在训练集和测试集上均有较好的预测效能,训练集结果略优于测试集,反向传播的多层前馈神经网络的预测效能优于多元回归.其中,多元回归模型在测试集的决定系数(R2)为0.3,多层前馈神经网络模型在测试集的决定系数(R2)为0.4.结论 两种机器学习算法能较好地预测护理院合理住院费用;相较多元回归,反向传播的多层前馈神经网络有更好的预测效能.可用于相关医疗保险控费管理者的决策参考,从而达到引导医疗行为、提升医疗保险基金使用效率的效果.