利用自然语言处理与机器学习早期预测 ICU 30 天再入院
机器学习
2019-10-08 v1 计算与语言
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摘要
ICU 再入院与更长的住院时间、死亡率和不良结局相关。早期识别 ICU 再入院可帮助患者避免恶化并降低治疗成本。随着电子健康记录（EHR）的丰富，利用机器学习技术处理医疗大数据设计临床决策工具已十分流行。我们设计了数据驱动的预测模型来估计 ICU 再入院风险。每次住院的出院小结通过自然语言处理技术被仔细表示。统一医学语言系统（UMLS）被进一步用于标准化出院小结的不一致性。采用 5 种机器学习分类器构建预测模型。最佳配置取得了 0.748 的竞争性强 AUC。我们的工作表明，出院小结的自然语言处理能够在出院时向临床医生发出非计划 30 天再入院的预警。
引用
@article{arxiv.1910.02545,
title = {Early Prediction of 30-day ICU Re-admissions Using Natural Language Processing and Machine Learning},
author = {Zhiheng Li and Xinyue Xing and Bingzhang Lu and Zhixiang Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.02545},
year = {2019}
}
备注
10 pages, 5 figures