論文の概要: Building predictive models of healthcare costs with open healthcare data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.02191v1
• Date: Wed, 5 Apr 2023 02:12:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-06 13:49:43.334512
• Title: Building predictive models of healthcare costs with open healthcare data
• Title（参考訳）: オープンヘルスケアデータを用いた医療費予測モデルの構築
• Authors: A. Ravishankar Rao, Subrata Garai, Soumyabrata Dey, Hang Peng
• Abstract要約: 本稿では,機械学習技術を用いた予測モデル開発手法を提案する。 我々は2016年に230万件の患者データを分析した。 私たちは、患者の診断と人口統計からコストを予測するモデルを構築しました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Due to rapidly rising healthcare costs worldwide, there is significant interest in controlling them. An important aspect concerns price transparency, as preliminary efforts have demonstrated that patients will shop for lower costs, driving efficiency. This requires the data to be made available, and models that can predict healthcare costs for a wide range of patient demographics and conditions. We present an approach to this problem by developing a predictive model using machine-learning techniques. We analyzed de-identified patient data from New York State SPARCS (statewide planning and research cooperative system), consisting of 2.3 million records in 2016. We built models to predict costs from patient diagnoses and demographics. We investigated two model classes consisting of sparse regression and decision trees. We obtained the best performance by using a decision tree with depth 10. We obtained an R-square value of 0.76 which is better than the values reported in the literature for similar problems.
• Abstract（参考訳）: 世界中で医療費が急増しているため、その管理に大きな関心がある。 価格の透明性に関する重要な側面は、患者が低コストで購入し、効率を上げることを実証した予備的な試みである。 これは、データを利用可能にする必要があり、医療費を幅広い患者層や状況に予測できるモデルが必要となる。 本稿では,機械学習技術を用いた予測モデルの開発により,この問題に対するアプローチを提案する。 我々は2016年に230万件の記録からなるニューヨーク州SPARCS(州全体の計画と研究協力システム)の未確認患者データを分析した。 患者の診断や人口統計からコストを予測するモデルを構築しました。 疎回帰と決定木からなる2つのモデルクラスを調査した。 深度10の決定木を用いて最高の性能を得た。 同様の問題に対して文献で報告した値よりもよい0.76のR-平方値を得た。

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