論文の概要: Associating Healthcare Teamwork with Patient Outcomes for Predictive Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.03296v1
• Date: Tue, 02 Dec 2025 23:16:03 GMT
• ステータス: 情報取得中
• システム内更新日: 2025-12-04 12:15:31.251523
• Title: Associating Healthcare Teamwork with Patient Outcomes for Predictive Analysis
• Title（参考訳）: 予測分析のための医療チームと患者の成果の関連付け
• Authors: Hsiao-Ying Lu, Kwan-Liu Ma,
• Abstract要約: 我々は,ERHを介するHCPインタラクションをネットワークとしてモデル化し,これらのコラボレーションに埋め込まれた患者生存の予測信号を検出するために機械学習技術を適用した。 この作業は、コラボレーションとAIのデジタルトレースを活用して、チームベースのヘルスケアを評価し改善するための実践的なワークフローに寄与する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.239131886506538
• License:
• Abstract: Cancer treatment outcomes are influenced not only by clinical and demographic factors but also by the collaboration of healthcare teams. However, prior work has largely overlooked the potential role of human collaboration in shaping patient survival. This paper presents an applied AI approach to uncovering the impact of healthcare professionals' (HCPs) collaboration-captured through electronic health record (EHR) systems-on cancer patient outcomes. We model EHR-mediated HCP interactions as networks and apply machine learning techniques to detect predictive signals of patient survival embedded in these collaborations. Our models are cross validated to ensure generalizability, and we explain the predictions by identifying key network traits associated with improved outcomes. Importantly, clinical experts and literature validate the relevance of the identified crucial collaboration traits, reinforcing their potential for real-world applications. This work contributes to a practical workflow for leveraging digital traces of collaboration and AI to assess and improve team-based healthcare. The approach is potentially transferable to other domains involving complex collaboration and offers actionable insights to support data-informed interventions in healthcare delivery.
• Abstract（参考訳）: がん治療の結果は、臨床および統計学的要因だけでなく、医療チームの協力にも影響される。 しかしながら、先行研究は、患者の生存を形作る上での人間の協力の潜在的な役割を概ね見落としている。 本稿では,医療従事者(HCPs)ががん患者に対する電子健康記録(EHR)システムを通して収集したコラボレーションの効果を明らかにするために,応用AIアプローチを提案する。 我々は,ERHを介するHCPインタラクションをネットワークとしてモデル化し,これらのコラボレーションに埋め込まれた患者生存の予測信号を検出するために機械学習技術を適用した。 我々のモデルは、一般化可能性を確保するために横断的検証を行い、改善された結果に関連する主要なネットワーク特性を特定することによって予測を説明する。 重要なことは、臨床の専門家と文献が、特定された重要なコラボレーション特性の関連性を検証し、現実の応用の可能性を強化することである。 この作業は、コラボレーションとAIのデジタルトレースを活用して、チームベースのヘルスケアを評価し改善するための実践的なワークフローに寄与する。 このアプローチは、複雑なコラボレーションを含む他のドメインに転送可能であり、医療提供におけるデータインフォームド介入をサポートするための実用的な洞察を提供する。

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