在入院时预测后续护理需求,以减少出院延迟,使用可解释的机器学习
Chris Duckworth1, Dan Burns2, Carlos Lamas Fernandez3
1IT Innovation Centre, Digital Health and Biomedical Engineering, University of Southampton, Southampton, UK. C.J.Duckworth@soton.ac.uk.
一种可解释的机器学习 (ML) 模型可以早期识别需要社会护理的患者,防止医院出院延误. 将ML与临床医生的输入相结合,进一步提高了对社会护理需求的预测准确性.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 医疗保健中的人工智能
- 社会护理研究 社会护理研究
背景情况:
- 及时识别需要社会护理的患者对于有效的医院出院至关重要.
- 推迟社会护理转诊可能会导致长时间住院.
研究的目的:
- 引入和评估一种可解释的机器学习 (ML) 模型,用于在入院时早期识别社会护理需求.
- 将ML模型的性能与临床医生的预测进行比较,并探索混合模型的潜力.
主要方法:
- 使用例行收集的医院数据 (2017-2023) 开发和培训一个可解释的ML模型.
- 使用接收器运行特征曲线 (AUROC) 下面面积的模型性能评估.
- 将ML预测与临床医生对各种护理需求的评估进行比较.
主要成果:
- 该ML模型实现了高性能 (AUROC = 0.915),与临床医生的预测相当.
- ML和临床医生在识别不同类型的护理需求方面表现出互补的优势.
- 结合ML和临床医生预测的混合模型产生了更高的准确性 (AUROC = 0.936).
结论:
- 可解释的ML为早期发现社会护理需求提供了有价值的工具,支持临床决策.
- 结合机器学习和临床医生的混合人机循环系统可以优化对未来社会护理需求的早期预测.
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