論文の概要: An Adaptive Simulated Annealing-Based Machine Learning Approach for
Developing an E-Triage Tool for Hospital Emergency Operations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.11892v1
- Date: Thu, 22 Dec 2022 17:25:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-23 14:35:42.511894
- Title: An Adaptive Simulated Annealing-Based Machine Learning Approach for
Developing an E-Triage Tool for Hospital Emergency Operations
- Title（参考訳）: 病院緊急手術用E-Triageツール開発のための適応型アニーリング型機械学習手法
- Authors: Abdulaziz Ahmed, Mohammed Al-Maamari, Mohammad Firouz, Dursun Delen
- Abstract要約: 救急部門(EDs)の患者トリアージは、重篤で時間に敏感な患者のケアを優先するために必要である。
本稿では,機械学習を利用してEDで使用可能なe-triageツールを開発するためのフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7851234061033847
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Patient triage at emergency departments (EDs) is necessary to prioritize care
for patients with critical and time-sensitive conditions. Different tools are
used for patient triage and one of the most common ones is the emergency
severity index (ESI), which has a scale of five levels, where level 1 is the
most urgent and level 5 is the least urgent. This paper proposes a framework
for utilizing machine learning to develop an e-triage tool that can be used at
EDs. A large retrospective dataset of ED patient visits is obtained from the
electronic health record of a healthcare provider in the Midwest of the US for
three years. However, the main challenge of using machine learning algorithms
is that most of them have many parameters and without optimizing these
parameters, developing a high-performance model is not possible. This paper
proposes an approach to optimize the hyperparameters of machine learning. The
metaheuristic optimization algorithms simulated annealing (SA) and adaptive
simulated annealing (ASA) are proposed to optimize the parameters of extreme
gradient boosting (XGB) and categorical boosting (CaB). The newly proposed
algorithms are SA-XGB, ASA-XGB, SA-CaB, ASA-CaB. Grid search (GS), which is a
traditional approach used for machine learning fine-tunning is also used to
fine-tune the parameters of XGB and CaB, which are named GS-XGB and GS-CaB. The
six algorithms are trained and tested using eight data groups obtained from the
feature selection phase. The results show ASA-CaB outperformed all the proposed
algorithms with accuracy, precision, recall, and f1 of 83.3%, 83.2%, 83.3%,
83.2%, respectively.
- Abstract（参考訳）: 救急部門(EDs)の患者トリアージは、重篤で時間に敏感な患者のケアを優先するために必要である。
患者トリアージにはさまざまなツールが使用されており、最も一般的なツールの1つは、レベル1が最も緊急でレベル5が最も緊急である5段階の緊急度指数(esi)である。
本稿では,機械学習を利用してEDで使用できるe-triageツールを開発するためのフレームワークを提案する。
米国中西部の医療提供者の電子健康記録から, ED患者訪問の大規模な振り返りデータセットを3年間取得した。
しかし、機械学習アルゴリズムを使用する主な課題は、そのほとんどは多くのパラメータを持ち、これらのパラメータを最適化せずに高性能なモデルを開発することは不可能である。
本稿では,機械学習のハイパーパラメータを最適化する手法を提案する。
過度勾配促進 (XGB) およびカテゴリー勾配促進 (CaB) のパラメータを最適化するために, メタヒューリスティック最適化アルゴリズム (SA) と適応型アニール (ASA) を提案する。
新たに提案されたアルゴリズムは、SA-XGB、ASA-XGB、SA-CaB、ASA-CaBである。
格子探索(GS)は、機械学習の微調整に使われる従来の手法であり、GS-XGB と GS-CaB と呼ばれる XGB と CaB のパラメータを微調整するためにも用いられる。
6つのアルゴリズムは、特徴選択フェーズから得られた8つのデータグループを使って訓練され、テストされる。
その結果、ASA-CaBは、それぞれ83.3%、83.3%、83.2%、83.2%の精度、精度、リコール、f1で提案された全てのアルゴリズムより優れていた。
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