对预测患者到达数量的特征进行系统审查
Markus Förstel1, Oliver Haas, Stefan Förstel
1Author Affiliations: Ostbayerische Technische Hochschule Amberg-Weiden (Mr M. Förstel, Dr Haas, Mr S. Förstel, Dr Rothgang) and Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (Dr Haas, Mr S. Förstel, Dr Maier), Germany.
准确的患者到达预测可以改善护士人员配置. 机器学习模型从互联网数据和社交互动等非时间特征中受益,大大减少了预测错误.
科学领域:
- 医疗保健 运营 研究 研究 研究
- 应用机器学习应用机器学习
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 足够的护士人员是提供高质量的医疗保健的关键.
- 准确预测患者到达率对于有效的护士人员配置至关重要.
- 目前的预测模型主要使用时间数据,对其他特征的探索有限.
研究的目的:
- 系统地审查使用监督机器学习进行患者到达预测的研究.
- 为了识别可以减少预测错误的非时间特征.
- 探索潜在的新数据源,以提高预测准确度.
主要方法:
- 使用监督机器学习预测患者到达数量的研究的系统文献综述.
- 专注于非时间特征 (不基于时间或日期).
- 选了26,284项研究,其中27项被选中进行分析.
主要成果:
- 确定了三个主要的非时间特征组:天气数据,互联网搜索/使用数据和社交互动数据.
- 互联网和社交互动数据显示出希望,在一些研究中,错误减少了高达33%.
- 天气数据的实用性不太清楚,智能手机和社交媒体数据等来源在很大程度上仍未被探索.
结论:
- 非时间特征,特别是互联网和社交互动数据,可以显著提高患者到达预测的准确性.
- 需要进一步的研究来探索新的数据源,并解决潜在的数据隐私挑战.
- 改善预测模型对于优化医疗保健资源分配和护士人员配置至关重要.
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