基于机器学习的再入院预测
目的：为了预测住院病人是否会在短时间内再入院,提出了基于机器学习的再入院预测方法.方法：通过选取合适的数据集,利用ICD-10诊断相关组编码(DRGs)等信息,选择合适的机器学习算法,训练预测病人短时间内再入院的概率.结果：通过训练测试分类器的正确肯定率与错误肯定率得到的ROC曲线,对比逻辑回归、随机森林和支持向量机三种分类器的性能指标,发现随机森林对复杂数据有良好的适应性,实验所得AUC均值更高,更适合应用于再入院的预测.结论：基于机器学习的再入院预测,可以提高医院的医疗和管理水平,降低病人因同种疾病短时间内再入院的数量.
再入院预测 大数据处理 逻辑回归 随机森林 支持向量机
汤培楷
汕头市中心医院,广东汕头 515000
国内会议
珠海
中文
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2016-05-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）