論文の概要: Hospitalization Length of Stay Prediction using Patient Event Sequences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.11042v1
• Date: Mon, 20 Mar 2023 11:48:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-21 15:45:46.045047
• Title: Hospitalization Length of Stay Prediction using Patient Event Sequences
• Title（参考訳）: 患者イベント系列を用いた定常予測の入院期間
• Authors: Emil Riis Hansen, Thomas Dyhre Nielsen, Thomas Mulvad, Mads Nibe Strausholm, Tomer Sagi, Katja Hose
• Abstract要約: 本稿では,患者情報をイベントのシーケンスとしてモデル化し,入院期間(LOS)を予測するための新しいアプローチを提案する。 本稿では,患者の医療イベントシーケンスを記述したユニークな特徴を用いたLOS予測のためのトランスフォーマーベースモデルMedic-BERT(M-BERT)を提案する。 実験結果から,M-BERTは様々なLOS問題に対して高い精度を達成でき,従来の非シーケンスベース機械学習手法よりも優れていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.204781617630707
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Predicting patients hospital length of stay (LOS) is essential for improving resource allocation and supporting decision-making in healthcare organizations. This paper proposes a novel approach for predicting LOS by modeling patient information as sequences of events. Specifically, we present a transformer-based model, termed Medic-BERT (M-BERT), for LOS prediction using the unique features describing patients medical event sequences. We performed empirical experiments on a cohort of more than 45k emergency care patients from a large Danish hospital. Experimental results show that M-BERT can achieve high accuracy on a variety of LOS problems and outperforms traditional nonsequence-based machine learning approaches.
• Abstract（参考訳）: 病院入院期間(LOS)の予測は,医療機関における資源配分の改善と意思決定支援に不可欠である。 本稿では,患者情報をイベントのシーケンスとしてモデル化することでLOSを予測する新しい手法を提案する。 具体的には、医療イベントシーケンスを記述したユニークな特徴を用いて、LOS予測のためのトランスフォーマーモデルMedic-BERT(M-BERT)を提案する。 デンマークの大規模病院で45万人以上の救急患者を対象に, 実験を行った。 実験結果から,M-BERTは様々なLOS問題に対して高い精度を達成でき,従来の非シーケンスベース機械学習手法よりも優れていることがわかった。

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