一步预测病人在重症监护病房的长度

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越来越多的医院收集大量的数据通过新的存储方法。这些数据可以使用提取隐藏的知识,可以估计的关键承认患者的住院时间,以提高医院的管理资源。因此,本文描绘了不同的数据挖掘技术的性能分析的应用学习算法来预测病人的住院时间当承认一个重症监护病房。在这项研究中使用的数据包含大约60000记录和28特性与个人和医疗信息。全面分析发现不同的机器学习算法得到的结果表明,该模型与梯度训练提高树算法和只使用的特征强烈相关病人的住院时间,达到最佳性能,99年,19%的准确性。从这个意义上说,一个准确的理解相关的因素在重症监护病房的长度。