机器学习预测冠状动脉旁路移植手术的住院费用
Emma O Cruz1, Sara Sakowitz2, Saad Mallick2
1Cardiovascular Outcomes Research Laboratory, University of California, Los Angeles, CA; Computer Science Department, Stanford University, Palo Alto, CA.
机器学习准确地预测了冠状动脉旁路移植的住院费用. 关键的成本驱动因素包括通风,呼吸衰竭和选择性手术状态,指导减少心脏手术费用的努力.
科学领域:
- 卫生经济学 卫生经济学
- 心脏外科手术是一项心脏手术.
- 机器学习应用程序 机器学习应用程序
背景情况:
- 医疗保健支出不断增加,需要进行成本分析.
- 机器学习 (ML) 在健康经济学中的应用正在增长,但在心脏外科手术中受到限制.
- 本研究探讨了ML用于模拟冠状动脉旁路移植 (CABG) 住院费用.
研究的目的:
- 评估ML算法用于预测CABG住院费用.
- 确定这些成本的主要驱动因素.
- 将ML模型性能与传统线性回归进行比较.
主要方法:
- 利用全国再接收数据库 (2016-2020年) 针对孤立的CABG住院治疗.
- 训练有素的ML模型 (例如, eXtreme Gradient Boosting) 来预测支出和高成本的分数.
- 雇佣了SHapley添加剂解释 (SHAP) 来识别与手术后停留时间相关的重要成本因素.
主要成果:
- 极端梯度提升在预测成本方面取得了最高的准确性 (R2=0.519).
- 最重要的预测因素包括选择性状态,长时间的机械通风,呼吸衰竭和术后停留时间.
- 即使不包括停留时间,ML模型仍然准确 (R2=0.38),强调通风,呼吸衰竭和选择性状态作为关键因素.
结论:
- 机器学习模型有效地预测CABG中的住院费用.
- 需要进一步的研究来确定额外的成本驱动因素.
- 改善成本预测可以提高心脏手术护理的价值.
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