論文の概要: High-Throughput Approach to Modeling Healthcare Costs Using Electronic Healthcare Records

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.09497v2
• Date: Wed, 1 Jun 2022 05:51:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-24 04:37:44.941015
• Title: High-Throughput Approach to Modeling Healthcare Costs Using Electronic Healthcare Records
• Title（参考訳）: 電子カルテを用いた医療費の高スループットモデリング
• Authors: Alex Taylor, Ross Kleiman, Scott Hebbring, Peggy Peissig, David Page
• Abstract要約: 本研究は6,700種類の処方薬に関する80,000人の患者から得られた40年間のデータから構築された医療事象を予測するための汎用的な機械学習手法の結果を報告する。 この手法を用いて構築したモデルは、個々の医薬品の処方薬を予測する同様の研究と比較すると、良好な結果が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.354801701968199
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Accurate estimation of healthcare costs is crucial for healthcare systems to plan and effectively negotiate with insurance companies regarding the coverage of patient-care costs. Greater accuracy in estimating healthcare costs would provide mutual benefit for both health systems and the insurers that support these systems by better aligning payment models with patient-care costs. This study presents the results of a generalizable machine learning approach to predicting medical events built from 40 years of data from >860,000 patients pertaining to >6,700 prescription medications, courtesy of Marshfield Clinic in Wisconsin. It was found that models built using this approach performed well when compared to similar studies predicting physician prescriptions of individual medications. In addition to providing a comprehensive predictive model for all drugs in a large healthcare system, the approach taken in this research benefits from potential applicability to a wide variety of other medical events.
• Abstract（参考訳）: 医療費の正確な見積もりは、医療システムにとって、医療費のカバーについて保険会社と計画し、効果的に交渉する上で不可欠である。 医療費を見積もる精度が向上すれば、医療システムとこれらのシステムをサポートする保険会社の双方にとって、患者医療コストと支払いモデルとの整合性が向上する。 本研究は, ウィスコンシン州マーシュフィールドクリニック(Marshfield clinic)で, 6,700の処方薬に関する80,000件の患者から得られた40年間のデータから医療イベントを予測するための汎用的な機械学習手法の結果を報告する。 この手法を用いて構築したモデルは、個々の医薬品の処方薬を予測する同様の研究と比較すると、良好な結果が得られた。 大規模医療システムにおける全ての薬物の包括的予測モデルの提供に加えて、この研究で取られたアプローチは、他の幅広い医療イベントに適用可能なことの恩恵を受ける。

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