Kanix王;瓦利德·侯赛因;约翰·R·伯奇。;迈克尔·D·施赖伯。;丹尼尔·阿德尔曼 预测新生儿重症监护室住院时间的高保真模型。 （英语） Zbl 07549372号 信息J.计算。 34，第1期，183-195（2022）. 总结：拥有一个可解释的动态住院时间模型可以帮助医院管理人员和临床医生做出更好的决策，提高护理质量。电子病历（EMR）系统的广泛应用使医院能够收集大量的健康数据。然而，如何将这一海量数据集成到医疗保健业务中仍不清楚。我们提出了一个基于既定临床知识的框架来模拟患者的住院时间。特别是，我们在将原始临床数据分组为具有医学意义的变量以总结患者的健康轨迹时，引入了专家知识。我们使用动态预测模型，根据患者截至当前住院时间的健康轨迹，输出患者的剩余住院时间、未来出院时间和人口普查概率分布。通过大规模EMR数据评估，该动态模型显著提高了预测能力，超过了以往文献中任何模型的性能，并且在医学上仍具有可解释性。贡献总结：电子医疗系统的广泛实施为医疗保健业务最佳利用不断增长的临床数据创造了机遇和挑战。在这项研究中，我们提出了一种新的方法，将临床分析集成到生成变量和计算方法的实现中。这种方法使我们的模型在准确的同时，仍能为医学专业人员所理解。我们相信，我们的研究对医疗保健操作的研究人员和从业者具有更广泛的相关性。 MSC公司： 90倍X 运筹学、数学规划 关键词：医疗保健;医院;统计学;非参数的;计算方法 软件：贝叶斯树;XGBoost公司;随机ForestSRC;巴蒂 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{K.Wang}等人，《信息与计算》。34，编号1，183--195（2022；Zbl 07549372） 全文： 内政部 链接 参考文献： [1] Aczon M、Ledbetter D、Ho L、Gunny A、Flynn A、Williams J、Wetzel R（2017）使用递归神经网络对儿科危重症护理中的动态死亡率风险预测。预印本，1月23日提交，http://arxiv.org/abs/1701.06675谷歌学者 [2] Ansari SF、Yan H、Zou J、Worth RM、Barbaro 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