論文の概要: A Hybrid Data-Driven Approach For Analyzing And Predicting Inpatient Length Of Stay In Health Centre

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.18535v1
• Date: Thu, 30 Jan 2025 18:01:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-31 15:12:39.520169
• Title: A Hybrid Data-Driven Approach For Analyzing And Predicting Inpatient Length Of Stay In Health Centre
• Title（参考訳）: 健康センターにおける入院期間の分析と予測のためのハイブリッドデータ駆動型アプローチ
• Authors: Tasfia Noor Chowdhury, Sanjida Afrin Mou, Kazi Naimur Rahman,
• Abstract要約: 本研究は,患者フローの最適化のためのオール・エンコンパス・フレームワークを提案する。 我々は、230万件の未確認患者記録の包括的なデータセットを用いて、人口統計、診断、治療、サービス、費用、料金を分析した。 本モデルでは,患者の入院時間(LoS)を教師付き学習アルゴリズムを用いて予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Patient length of stay (LoS) is a critical metric for evaluating the efficacy of hospital management. The primary objectives encompass to improve efficiency and reduce costs while enhancing patient outcomes and hospital capacity within the patient journey. By seamlessly merging data-driven techniques with simulation methodologies, the study proposes an all-encompassing framework for the optimization of patient flow. Using a comprehensive dataset of 2.3 million de-identified patient records, we analyzed demographics, diagnoses, treatments, services, costs, and charges with machine learning models (Decision Tree, Logistic Regression, Random Forest, Adaboost, LightGBM) and Python tools (Spark, AWS clusters, dimensionality reduction). Our model predicts patient length of stay (LoS) upon admission using supervised learning algorithms. This hybrid approach enables the identification of key factors influencing LoS, offering a robust framework for hospitals to streamline patient flow and resource utilization. The research focuses on patient flow, corroborating the efficacy of the approach, illustrating decreased patient length of stay within a real healthcare environment. The findings underscore the potential of hybrid data-driven models in transforming hospital management practices. This innovative methodology provides generally flexible decision-making, training, and patient flow enhancement; such a system could have huge implications for healthcare administration and overall satisfaction with healthcare.
• Abstract（参考訳）: 入院期間(LoS)は,病院管理の有効性を評価する上で重要な指標である。 主な目的は、効率の向上とコスト削減であり、患者旅行における患者の成果と病院の能力を高めることである。 シミュレーション手法とデータ駆動手法をシームレスに融合することにより,患者フローの最適化のためのオールコンパスフレームワークを提案する。 人口統計、診断、治療、サービス、コスト、課金の総合データセットを使用して、マシンラーニングモデル(決定木、ロジスティック回帰、ランダムフォレスト、Adaboost、LightGBM)とPythonツール(Spark、AWSクラスタ、次元削減)を分析しました。 本モデルでは,患者の入院時間(LoS)を教師付き学習アルゴリズムを用いて予測する。 このハイブリッドアプローチは、LoSに影響を与える重要な要因を識別し、病院が患者フローとリソース利用を合理化するための堅牢な枠組みを提供する。 この研究は、患者フローに焦点を当て、アプローチの有効性を裏付け、実際の医療環境内に滞在する患者の長さを減少させる。 この結果から,病院経営の変革におけるハイブリッドデータ駆動モデルの可能性が示唆された。 この革新的な手法は、一般的に柔軟な意思決定、トレーニング、患者フローの強化を提供する。

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