論文の概要: Demand Forecasting for Platelet Usage: from Univariate Time Series to Multivariate Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.02305v1
• Date: Wed, 6 Jan 2021 23:54:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-11 00:46:04.202424
• Title: Demand Forecasting for Platelet Usage: from Univariate Time Series to Multivariate Models
• Title（参考訳）: 血小板利用の需要予測:一変量時系列から多変量モデルへ
• Authors: Maryam Motamedi, Na Li, Douglas G. Down and Nancy M. Heddle
• Abstract要約: カナダ血液サービス(CBS)における血小板需要の効率的な予測モデルを提案する。 2010年から2018年まで、オンタリオ州ハミルトンにある4つの病院の集中型血液流通センターに大規模な臨床データセットを使用しています。 この研究は、統計時系列モデルからデータ駆動回帰、血小板輸血のための機械学習技術まで、さまざまな方法を利用する最初のものです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.213638811056169
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Platelet products are both expensive and have very short shelf lives. As usage rates for platelets are highly variable, the effective management of platelet demand and supply is very important yet challenging. The primary goal of this paper is to present an efficient forecasting model for platelet demand at Canadian Blood Services (CBS). To accomplish this goal, four different demand forecasting methods, ARIMA (Auto Regressive Moving Average), Prophet, lasso regression (least absolute shrinkage and selection operator) and LSTM (Long Short-Term Memory) networks are utilized and evaluated. We use a large clinical dataset for a centralized blood distribution centre for four hospitals in Hamilton, Ontario, spanning from 2010 to 2018 and consisting of daily platelet transfusions along with information such as the product specifications, the recipients' characteristics, and the recipients' laboratory test results. This study is the first to utilize different methods from statistical time series models to data-driven regression and a machine learning technique for platelet transfusion using clinical predictors and with different amounts of data. We find that the multivariate approaches have the highest accuracy in general, however, if sufficient data are available, a simpler time series approach such as ARIMA appears to be sufficient. We also comment on the approach to choose clinical indicators (inputs) for the multivariate models.
• Abstract（参考訳）: 血小板製品も高価で、棚の寿命も非常に短い。 血小板の使用率は非常に可変であるため、血小板の需要と供給の効果的な管理は非常に重要であるが困難である。 本研究の目的は,Canadian Blood Services (CBS) における血小板需要の効率的な予測モデルを提供することである。 この目標を達成するために、ARIMA(Auto Regressive moving Average)、Prophet(Prophet)、Lasso regression(Laast absolute shrinkage and selection operator)、LSTM(Long Short-Term Memory)ネットワークの4つの異なる需要予測手法を活用し、評価する。 2010年から2018年までオンタリオ州ハミルトンの4つの病院において, 集中血輸血センターのための大規模臨床データセットを用いて, 製品仕様, 受給者特性, 受験者検査結果などの情報とともに血小板輸血を行った。 本研究は, 統計時系列モデルからデータ駆動回帰まで, 臨床予測器と異なる量のデータを用いた血小板輸血のための機械学習手法を初めて活用したものである。 多変量法は一般に最も精度が高いが、十分なデータが得られれば、ARIMAのようなより単純な時系列法が十分であると考えられる。 また,多変量モデルに対して臨床指標(インプット)を選択するアプローチについてもコメントする。

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