识别高再入院风险的糖尿病患者
人工智能
2016-02-16 v1 计算机与社会
摘要
医院再入院费用高昂，并反映了医疗体系的不足。仅在美国，再入院糖尿病患者的治疗每年超过2.5亿美元。早期识别面临高再入院风险的患者可使医疗服务提供者进行额外检查并可能预防未来的再入院。这不仅改善护理质量，还减少再入院医疗费用。机器学习方法已被应用于公共卫生数据，以构建识别面临未来高再入院风险糖尿病患者的系统。住院次数、出院处置和入院类型被确定为再入院的强预测因子。此外，研究发现实验室检查次数与出院处置共同预测患者将在出院后不久（即<30天）还是较长期后（即>30天）再入院。这些见解可帮助医疗服务提供者改善住院糖尿病护理。最后，成本分析表明，通过纳入所提出的成本敏感分析模型，在98,053次糖尿病患者就诊中可节省2.5276亿美元。
引用
@article{arxiv.1602.04257,
title = {Identifying Diabetic Patients with High Risk of Readmission},
author = {Malladihalli S Bhuvan and Ankit Kumar and Adil Zafar and Vinith Kishore},
journal= {arXiv preprint arXiv:1602.04257},
year = {2016}
}
备注
10 pages, 5 figures, 7 tables