预测澳大利亚的非紧急医疗保健使用情况,使用对纵向家庭数据的机器学习
1The Leeder Centre for Health Policy, Economics and Data, School of Public Health, Medicine and Health, The University of Sydney, Sydney, Australia. evelyn.lee@sydney.edu.au.
机器学习模型通过识别关键的社会经济和健康因素,准确地预测非紧急医疗保健使用情况. 渐变增强决策树表现优于后勤回归,有助于资源分配.
科学领域:
- 卫生经济学 卫生经济学
- 医疗保健中的机器学习
- 公共卫生政策 公共卫生政策
背景情况:
- 全球医疗保健支出不断上升,挑战了公共融资的可持续性.
- 识别有风险人群对于有针对性的医疗干预至关重要.
- 预测医疗保健使用对于有效的资源配置至关重要.
研究的目的:
- 应用和比较机器学习 (ML) 方法与后勤回归用于预测非紧急医疗保健使用情况.
- 确定医疗保健利用的关键社会经济和健康相关预测因素.
- 评估不同ML模型的预测性能和校准.
主要方法:
- 利用了HILDA调查的三个波浪与健康模块,分析了47,899个观察结果和741个变量.
- 应用随机森林,梯度增强决策树,极端梯度增强和多层感知神经网络.
- 评估模型使用准确度,灵敏度,特异性,AUC,PPV,NPV,MCC和Brier分数;使用LIME和SHAP进行解释.
主要成果:
- 社会经济因素 (年龄,地位,保险) 和健康变量 (先前接触,指定的医生) 显著预测了医疗保健使用情况.
- 渐变增强决策树在所有波段的逻辑回归上表现出优异的预测性能.
- 与逻辑回归 (AUC 0.69,PPV 71%) 相比,ML模型实现了更高的AUC (0.68-0.76) 和PPV (75-77%).
结论:
- 机器学习技术为预测未来医疗保健使用 (初级和住院选择性护理) 提供了可靠的估计.
- 确定预测因素可以为管理医疗保健支出提供有针对性的政策信息.
- 该研究强调了ML对大量纵向数据的价值,用于医疗保健资源分配和优先设定.
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