論文の概要: A Temporal Fusion Transformer for Long-term Explainable Prediction of
Emergency Department Overcrowding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.00610v3
- Date: Tue, 22 Nov 2022 16:34:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-19 09:34:15.300355
- Title: A Temporal Fusion Transformer for Long-term Explainable Prediction of
Emergency Department Overcrowding
- Title（参考訳）: 救急部門過密の長期予測のための時間型核融合変圧器
- Authors: Francisco M. Caldas and Cl\'audia Soares
- Abstract要約: 救急省(英語: emergency Departments、略称:ED)は、ポルトガル国立衛生局(英語版)の基本的な要素である。
サービスを利用する患者の数を予測することは特に困難である。
本稿では,新しい深層学習アーキテクチャであるTemporal Fusion Transformerについて述べる。
我々は,ポルトガルの保健地域(HRA)では平均絶対過誤(MAPE)が5.90%,Root Mean Squared Error(RMSE)が84.4102人/日で予測可能であると結論づけた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Emergency Departments (EDs) are a fundamental element of the Portuguese
National Health Service, serving as an entry point for users with diverse and
very serious medical problems. Due to the inherent characteristics of the ED;
forecasting the number of patients using the services is particularly
challenging. And a mismatch between the affluence and the number of medical
professionals can lead to a decrease in the quality of the services provided
and create problems that have repercussions for the entire hospital, with the
requisition of health care workers from other departments and the postponement
of surgeries. ED overcrowding is driven, in part, by non-urgent patients, that
resort to emergency services despite not having a medical emergency and which
represent almost half of the total number of daily patients. This paper
describes a novel deep learning architecture, the Temporal Fusion Transformer,
that uses calendar and time-series covariates to forecast prediction intervals
and point predictions for a 4 week period. We have concluded that patient
volume can be forecasted with a Mean Absolute Percentage Error (MAPE) of 5.90%
for Portugal's Health Regional Areas (HRA) and a Root Mean Squared Error (RMSE)
of 84.4102 people/day. The paper shows empirical evidence supporting the use of
a multivariate approach with static and time-series covariates while surpassing
other models commonly found in the literature.
- Abstract（参考訳）: 救急省(ED)はポルトガル国民健康サービスの基本的要素であり、多様で非常に深刻な医療問題を抱える利用者のエントリポイントとして機能している。
EDの本質的な特徴から,サービスを利用する患者数を予測することは特に困難である。
また、多給者と医療従事者数のミスマッチは、提供されたサービスの質を低下させ、他の部署の医療従事者の徴発や手術の延期など、病院全体の損害を被る問題を引き起こす可能性がある。
edオーバークローディング(ed overcrowding)は、医療上の緊急事態を伴わず、毎日の患者数のほぼ半分を占める救急サービスを利用する非患者によって部分的に駆動される。
本稿では,カレンダーと時系列共変量を用いて4週間の予測間隔とポイント予測を行う,新しいディープラーニングアーキテクチャであるtemporal fusion transformerについて述べる。
我々は,ポルトガルの保健地域(HRA)では平均絶対過誤(MAPE)が5.90%,Root Mean Squared Error(RMSE)が84.4102人/日で予測可能であると結論づけた。
この論文は、静的および時系列共変量を用いた多変量アプローチの使用を支持する実証的証拠を示し、文献で一般的に見られる他のモデルを超えている。
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