文摘
医院每天产生大量的数据,但是大多数时候这些数据仅仅是一个压倒性的数量的信息,从来没有知识的转换。通过数据挖掘技术的应用程序可以找到隐藏的关系或模式的数据,并将这些转化为知识,进一步可以用来帮助医院专家的决策。本研究旨在利用糖尿病患者的信息,这是一种慢性(长期)这种情况发生于身体不能产生足够的胰岛素或任何。主要目的是帮助医院提高与糖尿病患者的护理,从而降低再次住院的费用。再次住院是一集一个病人从医院出院又承认在指定的时间内(通常是一个30天内)。这段时间允许医院确认他们的服务被正确地执行和验证这些re-admissions的成本。这项研究的目标是预测如果患有糖尿病的患者再次入院,出院后,使用机器学习算法。最终结果显示,最有效的随机森林算法0.898的准确性。
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资金
这项工作已经由FCT - Fundacao para Ciencia e Tecnologia在项目研发单位范围:兴趣库/ 00319/2020。
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作者宣称没有利益冲突。
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这篇文章不包含任何与人类参与者或动物研究由作者。使用数据集是公众和提交代表中心的临床和转化研究,弗吉尼亚联邦大学,收件人NIH CTSA目前格兰特UL1 TR00058和收件人欧洲核子研究中心的数据。约翰·克罗尔(jclore@vcu.edu), Krzysztof j . cio (kcios@vcu.edu) Jon DeShazo (jpdeshazo@vcu.edu),和贝亚特斯特拉克(strackb@vcu.edu)。这个数据是一个消除识别信息抽象的健康事实数据库(欧洲核子研究中心公司,堪萨斯城,密苏里州)。
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否决权,C。,Senra, F., Leite, J.et al。不同的场景再次住院的糖尿病患者的预测。J医疗系统45岁的11 (2021)。https://doi.org/10.1007/s10916 - 020 - 01686 - 4
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