机器学习和因果关系方法来预测加拿大心脏病患者的再入院及其经济后果:回顾性研究
Ethan Rajkumar1, Kevin Nguyen2, Sandra Radic2
1Department of Chemistry, Faculty of Science, The University of British Columbia, Vancouver, BC, Canada.
这项研究使用集体机器学习来预测患者再入院,确定加拿大医疗保健的成本节约机会. 该模型有助于降低医院再接收成本和行政负担.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 医疗保健中的机器学习
- 卫生经济学 卫生经济学
背景情况:
- 计划外的患者再接收在加拿大医疗保健中构成了重大经济挑战.
- 机器学习和集体方法为早期风险识别提供了潜在的解决方案.
研究的目的:
- 实施综合模型来预测患者再入院和分析经济影响.
- 评估主要组件分析对再接收预测的影响.
- 检查预期停留时间 (ELOS) 和资源强度权重 (RIW) 之间的因果关系.
主要方法:
- 使用Python对放电摘要数据库 (2016-2021) 的回顾性分析.
- 应用一个堆叠分类器组合模型后主要组件分析用于再接收预测.
- 线性回归来确定RIW和ELOS之间的关系.
主要成果:
- 整体模型实现了0.68的召回率,超过了现有的模型.
- 特定年龄段的被重新接纳的妇女和男性被确定为更高的资源使用者.
- 患者再入院被证实对患者和医疗保健系统来说都比继续住院更昂贵.
结论:
- 混合组合模型被验证用于预测医疗保健经济成本和降低再接收费用.
- 预测模型可以使医院能够优先考虑患者护理,同时管理经济成本.
- 该研究强调了整体模型在预测医疗保健成本,减少行政负担和改善患者结果方面的好处.
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