使用基于患者信念的机器学习预测药物浪费.
Firdaus Aziz1, Sorayya Malek2, Shubathira Sooriamoorthy3,4
1Pusat Pengajian Citra Universiti, Universiti Kebangsaan Malaysia, Bandar Baru Bangi, Selangor, Malaysia.
一个机器学习模型有效地预测了马来西亚的药物浪费. 关键因素包括患者对药物的信仰,人口统计和收入,为医疗保健优化提供了洞察力.
科学领域:
- 卫生经济学 卫生经济学
- 医疗保健中的人工智能
- 制药管理 制药管理
背景情况:
- 药物浪费对东南亚的补贴医疗保健系统构成重大财务和资源挑战.
- 解决药物浪费问题对于资源有限的地区医疗保健服务的可持续性至关重要.
研究的目的:
- 开发和评估一种机器学习 (ML) 模型,用于预测马来西亚的药物浪费.
- 使用患者数据识别药物浪费的关键预测因素.
主要方法:
- 在马来西亚公共医疗保健设施中对734名患者进行了横截面调查.
- 数据收集包括人口统计,药物历史和通过验证的问卷调查对药物的信念.
- 评估多个ML回归模型,用根平均平方误差 (RMSE) 测量性能.
主要成果:
- XGBoost ML模型在预测药物浪费方面表现优异 (RMSE = 4.67).
- 一个使用七个特征的节模型,通过顺序倒退消除识别,证明了临床使用的实用性.
- 药物浪费的重要预测因素包括对药物的信念,年龄,种族,地区和月收入.
结论:
- 这项研究开创了ML的应用,以打击东南亚的药物浪费.
- 开发的ML模型为有针对性的干预提供了基础,以减少浪费和优化药物分配.
- 调查结果为马来西亚的政策制定者和医疗保健提供者以及全球类似的医疗保健系统提供了宝贵的见解.
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