論文の概要: StayLTC: A Cost-Effective Multimodal Framework for Hospital Length of Stay Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.05691v1
• Date: Tue, 08 Apr 2025 05:27:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-17 00:11:53.379374
• Title: StayLTC: A Cost-Effective Multimodal Framework for Hospital Length of Stay Forecasting
• Title（参考訳）: StayLTC: 病院長予測のための費用効果型マルチモーダルフレームワーク
• Authors: Sudeshna Jana, Manjira Sinha, Tirthankar Dasgupta,
• Abstract要約: 本稿では, リアルタイム病院長(LOS)を予測するためのマルチモーダル深層学習フレームワークであるStayLTCについて, LTC(Liquid Time-Constant Networks)を用いて述べる。 MIMIC-IIIデータセットを用いて評価したところ、LCCは他の時系列モデルよりも大幅に優れており、資源利用における精度、堅牢性、効率性が向上していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.094188181179751
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate prediction of Length of Stay (LOS) in hospitals is crucial for improving healthcare services, resource management, and cost efficiency. This paper presents StayLTC, a multimodal deep learning framework developed to forecast real-time hospital LOS using Liquid Time-Constant Networks (LTCs). LTCs, with their continuous-time recurrent dynamics, are evaluated against traditional models using structured data from Electronic Health Records (EHRs) and clinical notes. Our evaluation, conducted on the MIMIC-III dataset, demonstrated that LTCs significantly outperform most of the other time series models, offering enhanced accuracy, robustness, and efficiency in resource utilization. Additionally, LTCs demonstrate a comparable performance in LOS prediction compared to time series large language models, while requiring significantly less computational power and memory, underscoring their potential to advance Natural Language Processing (NLP) tasks in healthcare.
• Abstract（参考訳）: 病院におけるLOS(Longth of Stay)の正確な予測は,医療サービス,資源管理,費用効率の向上に不可欠である。 本稿では,Lquid Time-Constant Networks (LTCs) を用いたリアルタイム病院LOS予測のためのマルチモーダルディープラーニングフレームワークである StayLTC を提案する。 LTCは, 電子健康記録(EHR)と臨床記録から得られた構造化データを用いて, 従来のモデルと比較した。 MIMIC-IIIデータセットを用いて評価したところ、LCCは他の時系列モデルよりも大幅に優れており、資源利用における精度、堅牢性、効率性が向上していることがわかった。 加えて、LCCは、医療における自然言語処理(NLP)タスクを前進させる可能性を強調しつつ、計算能力とメモリを著しく少なくしながら、時系列の大規模言語モデルと比較してLOS予測に匹敵するパフォーマンスを示す。

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