确定长期病缺的风险因素:使用可解释的人工智能方法进行基于注册表的研究
Anniina Anttila1, Mikko Nuutinen2, Riikka-Leena Leskelä2
1Faculty of Medicine and Health Technology, Tampere University, Tampere, Finland anniina.anttila@finla.fi.
机器学习发现了长时间缺病的新预测因素,包括疼痛和睡眠时间,提高了超越传统因素的预测准确度. 这些发现有助于规划减少工作残疾风险的干预措施.
科学领域:
- 职业健康 职业健康 职业健康
- 数据科学数据科学数据科学
- 生物统计学 生物统计学
背景情况:
- 预测长期病缺对于劳动力管理和干预计划至关重要.
- 传统的预测指标,如先前的病缺和医疗保健利用率,在准确性上有局限性.
研究的目的:
- 识别和探索新型变量组和长期病缺的个人预测因素.
- 使用机器学习 (ML) 和可解释的人工智能 (XAI) 以子模型方法提高预测准确性.
主要方法:
- 对前性收集的注册数据和来自11,533名员工的健康检查问卷进行了回顾性分析.
- 利用ML和XAI技术,包括一个子模型方法,来分析电子医疗记录数据.
- 专注于预测在2年的随访期间至少有一个长时间的病假期 (≥30天).
主要成果:
- 组合模型结合了所有子模型,实现了接收器运行特征曲线 (AUROC) 下的面积为0.79.
- 病缺和服务使用的子模型显示了最高的AUROC值 (0.68-0.74).
- 确定的主要预测因素包括报告的疼痛,症状/疾病数量,体重指数,睡眠时间短,以及工作/心理健康因素.
结论:
- 除了服务使用和先前的病缺之外的变量显著改善了长期病缺预测.
- 结合这些新型预测因素为开发有针对性的干预提供了有价值的见解.
- 这些发现支持主动规划,以减轻工作残疾风险.
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