CPAS：英国基于机器学习的国家级 COVID-19 医院容量规划系统
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2020-07-29 v1 机器学习
摘要
2019 冠状病毒病（COVID-19）全球大流行对医疗系统构成前所未有的重症监护资源需求过载的威胁。若无非全国范围的集体努力，依赖数据来预测国家、地区、医院及个体层面的医疗需求，便无法有效管理这些需求。为此，我们开发了 COVID-19 容量规划与分析系统（CPAS）——一个基于机器学习的医院资源规划系统，并已与 NHS Digital 协调，成功部署于英国多家个体医院及跨地区。在本文中，我们讨论了在全国尺度部署基于机器学习的决策支持系统的主要挑战，并阐释 CPAS 如何通过以下方式应对这些挑战：（1）定义恰当的学习问题，（2）结合自底向上与自顶向下的分析方法，（3）使用最先进的机器学习算法，（4）集成异构数据源，以及（5）通过交互式透明界面呈现结果。CPAS 是首批在全国尺度内部署于医院以应对 COVID-19 大流行的基于机器学习的系统之一——我们在文末总结了从这一经验中获得的经验教训。
引用
@article{arxiv.2007.13825,
title = {CPAS: the UK's National Machine Learning-based Hospital Capacity Planning System for COVID-19},
author = {Zhaozhi Qian and Ahmed M. Alaa and Mihaela van der Schaar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.13825},
year = {2020}
}