論文の概要: Deep learning for prediction of population health costs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.03466v1
• Date: Fri, 6 Mar 2020 23:33:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-26 01:12:43.348386
• Title: Deep learning for prediction of population health costs
• Title（参考訳）: 人口健康コスト予測のための深層学習
• Authors: Philipp Drewe-Boss, Dirk Enders, Jochen Walker, Uwe Ohler
• Abstract要約: 我々は、健康保険請求記録から将来のコストを予測するディープニューラルネットワークを開発した。 深層ネットワークと隆起回帰モデルを用いて, ドイツの保険業者14万人を対象に, 全1年間の医療費の予測を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate prediction of healthcare costs is important for optimally managing health costs. However, methods leveraging the medical richness from data such as health insurance claims or electronic health records are missing. Here, we developed a deep neural network to predict future cost from health insurance claims records. We applied the deep network and a ridge regression model to a sample of 1.4 million German insurants to predict total one-year health care costs. Both methods were compared to Morbi-RSA models with various performance measures and were also used to predict patients with a change in costs and to identify relevant codes for this prediction. We showed that the neural network outperformed the ridge regression as well as all Morbi-RSA models for cost prediction. Further, the neural network was superior to ridge regression in predicting patients with cost change and identified more specific codes. In summary, we showed that our deep neural network can leverage the full complexity of the patient records and outperforms standard approaches. We suggest that the better performance is due to the ability to incorporate complex interactions in the model and that the model might also be used for predicting other health phenotypes.
• Abstract（参考訳）: 医療費の正確な予測は、医療費の最適管理に重要である。 しかし、健康保険請求書や電子健康記録などのデータから医療豊かさを活用する方法が欠落している。 そこで我々は,健康保険請求記録から将来のコストを予測するディープニューラルネットワークを開発した。 深層ネットワークと隆起回帰モデルを用いて,ドイツの保険業者14万人を対象に,1年間の医療費の予測を行った。 どちらの手法も様々な性能指標を持つmorbi-rsaモデルと比較され、コスト変化のある患者を予測し、関連するコードを特定するためにも用いられた。 ニューラルネットワークは、コスト予測のためのすべてのmorbi-rsaモデルと同様にリッジ回帰よりも優れていた。 さらに、ニューラルネットワークは、コスト変化のある患者を予測し、より具体的なコードを特定する際に、リッジ回帰よりも優れていた。 まとめると、私たちのディープニューラルネットワークは患者の記録の複雑さを最大限に活用し、標準的なアプローチより優れています。 より優れた性能は、モデルに複雑な相互作用を組み込む能力と、モデルが他の健康表現型を予測するためにも使われることに起因することを示唆する。

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