通过学习住院患者的相似性意识表示来提高住院时间的预测
Tianzi Zang1, Yanmin Zhu2, Xinrui Huang2
1Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China; Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, China.
这项研究介绍了DGLoS,这是一种新的深度学习模型,用于预测患者入院时的入院时间 (LOS). 通过将患者和诊断数据与基于图表的患者相似性表示集成,DGLoS提高了LOS预测.
科学领域:
- 医疗保健分析 医疗保健分析
- 机器学习在医学中的应用
- 预测建模预测建模
背景情况:
- 准确预测患者停留时间 (LOS) 对医院资源管理和患者护理规划至关重要.
- 传统的方法往往难以捕捉影响LOS的因素的复杂相互作用.
研究的目的:
- 开发和验证一种新的深度学习模型,DGLoS,用于预测患者在入院第一天的LOS.
- 通过通过图形表示学习结合患者相似性来提高预测准确性.
主要方法:
- 利用深度神经网络来建模患者和诊断信息,采用各种原始数据编码方法.
- 集成了一个图形表示学习模块,以生成类似感知患者表示.
- 结合深度神经网络输出与相似感知表示,用于联合预测.
主要成果:
- 与现有方法相比,DGLoS模型在真实世界的住院数据集上显著改善了预测性能.
- 废弃性研究证实了DGLoS模型中的单个组件的有效性.
- 超参数调查表明了拟议的预测模型的稳定性.
结论:
- 该DGLoS模型在预测患者住院时间方面取得了重大进展.
- 整合基于图形的患者相似性学习有效地提高了预测准确性.
- 该模型的稳定性和验证的组件表明其在医疗保健环境中的实际实用性.
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