预测紧随急诊科出院后 hospitalization 的风险
机器学习
2024-07-02 v1 人工智能
摘要
紧随急诊科就诊后一段时间内发生的 hospitalization 往往是错失诊断机会的表征。这类诊断错误意味着未能识别住院的必要性并提供适当护理，对患者安全也具有重要含义。本文展示了如何应用数据挖掘技术到大型既有 hospitalization 数据集上，以学习高准确率预测这些即将发生的 hospitalization 的模型。具体而言，我们使用逻辑回归、朴素贝叶斯和关联规则分类器的集成，成功预测急诊科出院后 3、7 和 14 天内的 hospitalization。除了高准确率，提出的技术方法的一个优势是，所得分类器容易被人类检查和解释，从而便于在急诊科环境中操作化这些所学规则。这些规则随后可以直接由急诊科医生在出院前预测患者早期 admission 的风险。
引用
@article{arxiv.2407.00147,
title = {Predicting Elevated Risk of Hospitalization Following Emergency Department Discharges},
author = {Dat Hong and Philip M. Polgreen and Alberto Maria Segre},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.00147},
year = {2024}
}