دانلود مقاله ISI انگلیسی شماره 46040 + ترجمه فارسی
عنوان فارسی مقاله

مدلسازی پیش بینی بستری مجدد در بیمارستان با استفاده از فرامکاشفه و داده کاوی

کد مقاله سال انتشار مقاله انگلیسی ترجمه فارسی
46040 2015 11 صفحه PDF 23 صفحه WORD
خرید مقاله
پس از پرداخت، فوراً می توانید مقاله را دانلود فرمایید.
عنوان انگلیسی
Predictive modeling of hospital readmissions using metaheuristics and data mining
منبع

Publisher : Elsevier - Science Direct (الزویر - ساینس دایرکت)

Journal : Expert Systems with Applications, Volume 42, Issue 20, 15 November 2015, Pages 7110–7120

فهرست مطالب ترجمه فارسی
چکیده
کلیدواژه ها
1. مقدمه
2. بررسی مطالعات
جدول 1. نقشه پژوهشی برای تطابق بین نواحی و رویکردهای پژوهشی در زمینه پیش بینی پذیرش مجدد بیمار
3. روش پیشنهادی
3.1. شرح داده
3.2. پیش پردازش داده
جدول 2. دید کلی ویژگی های ورودی
3.3. شبکه های عصبی تابع پایه شعاعی 
شکل 1. آمارهای توصیفی از داده خام حاصل از رکوردهای پزشکی
3.4. جنگل تصادفی
3.5. SVM مبتنی بر بهینه سازی گروهی ذرات
شکل 2. ابرسطح های SVM در طبقه بندهای دودویی
شکل 3. تابع کرنل برای طبقه بندی قابل تفکیک غیرخطی
جدول 3 سه نوع توابع کرنل
جدول 4 الگوریتم PSO-SVM
4. نتایج آزمایشی و تحلیل
4.1. معیارهای بهره وری
4.2. آموزش تحلیل نتایج
جدول 5 بهره وری آموزش روش های پیشنهادی
شکل 4. نمونه ای از درخت طبقه بندی در مدل جنگل تصادفی
4.2.1. شبکه های عصبی تابع پایه شعاعی
4.2.2. آموزش مدل جنگل تصادفی
4.2.3. آموزش PSO-SVM
شکل 5. مقایسه دقت بر تعداد ویژگی ها در سطح گره جنگل تصادفی
جدول 6 نتایج آزمایشی طبقه بندهای SVM با توابع کرنل مختلف
شکل 7. مقایسه دقت پیش بینی روش های پیشنهادی
شکل 6. مقایسه دقت پیش بینی پذیرش مجدد بیمار
شکل 7. دقت تست پیش بینی بر اساس 10 5-fold cross-validations.
4.3. مقایسه های نتیجه تست آزمایشی روش پیشنهادی 
5. نتیجه گیری و کارهای آینده
 
کلمات کلیدی
شبکه های عصبی، ماشین بردار پشتیبان، بهینه سازی گروهی ذرات، پذیرش مجدد بیمارستان، پیش بینی خطر
کلمات کلیدی انگلیسی
Neural networks; Support vector machine; Particle swarm optimization; Hospital readmission; Risk prediction
ترجمه چکیده
این پژوهش به مطالعه ی پیش بینی خطر بستری مجدد در بیمارستان با استفاده از رویکردهای فرامکاشفه و داده کاوی می پردازد. این امر یک مشکل حیاتی در سیستم مراقبت سلامت U.S. است، چون درصد بزرگی از بستری های مجدد بیمارستانی قابل اجتناب به دلیل کیفیت پایین مراقبت در طول بستری بودن بیمار در بیمارستان و فرآیندهای ضعیف ترخیص ایجاد می شود. برای کاهش تعداد پذیرش های مجدد بیمارستانی، مراکز و خدمات پزشکی یک برنامه جریمه پذیرش مجدد را ترتیب داده اند که بیمارستان ها بازپرداختی را به دلیل نرخ پذیرش مجدد بالا، برای مزایای مراقبت پزشکی دریافت می کنند. در این مطالعه خطر پذیرش مجدد بیمار به طور گسترده با ارزیابی امتیاز LACE که شامل مدت بستری بودن (L)، سطح پذیرش (A)، شرایط وجود همزمان دو بیماری (C) و استفاده از اتاق های اورژانسی (E) می شود، بررسی شده است. اما حدآستانه LACE، به طبقه بندی بیماران مجددا بستری شده با خطر-بالا و پایین می پردازد که توسط کارکنان کلینیک بر اساس شرایط و تجارب خاص تنظیم شده است. این پژوهش رویکردهای داده کاوی مختلفی برای شناسایی خطرات پیشنهاد می کند که شامل مدل شبکه عصبی، الگوریتم جنگل تصادفی (RF) و مدل ترکیبی مکاشفه هوش گروهی و ماشین بردار پشتیبان می شود (SVM). الگوریتم شبکه عصبی پیشنهادی، طبقه بندهای SVM و RF برای مدلسازی مشخصات بیماران، نظیر سن، پرداخت بیمه، خطرات دارو و غیره استفاده شده اند. نتایج آزمایشی نشان می دهند که مدل SVM پیش بینی پیشنهادی با تنظیم پارامتر گروهی، بهتر از سایر الگوریتم ها عمل کرده و 78.4% دقت پیش بینی کلی با 97.3% حساسیت بدست می آورند. حساسیت بالای آن، قدرتش را در شناسایی بیمارانی که مجددا پذیرش شده اند، نشان می دهد. نتیجه این پژوهش به کاهش نرخ کلی پذیرش مجدد بیمار کمک کرده و به بیمارستان امکان استفاده کارآمد از منابع خود برای بهبود مداخلات برای بیماران با ریسک بالا را می دهد.
پیش نمایش مقاله
پیش نمایش مقاله مدلسازی پیش بینی بستری مجدد در بیمارستان با استفاده از فرامکاشفه و داده کاوی

چکیده انگلیسی

• Risk predictions of hospital readmission for heart failure patients are investigated.• RBFNN, RF and PSO–SVM models are used to predict patient readmission risk.• The PSO–SVM achieves 78.4% on overall accuracy and 97.3% on sensitivity.• The PSO–SVM outperforms over traditional prediction models, including LACE scores.This research studies the risk prediction of hospital readmissions using metaheuristic and data mining approaches. This is a critical issue in the U.S. healthcare system because a large percentage of preventable hospital readmissions derive from a low quality of care during patients’ stays in the hospital as well as poor arrangement of the discharge process. To reduce the number of hospital readmissions, the Centers for Medicare and Medicaid Services has launched a readmission penalty program in which hospitals receive reduced reimbursement for high readmission rates for Medicare beneficiaries. In the current practice, patient readmission risk is widely assessed by evaluating a LACE score including length of stay (L), acuity level of admission (A), comorbidity condition (C), and use of emergency rooms (E). However, the LACE threshold classifying high- and low-risk readmitted patients is set up by clinic practitioners based on specific circumstances and experiences. This research proposed various data mining approaches to identify the risk group of a particular patient, including neural network model, random forest (RF) algorithm, and the hybrid model of swarm intelligence heuristic and support vector machine (SVM). The proposed neural network algorithm, the RF and the SVM classifiers are used to model patients’ characteristics, such as their ages, insurance payers, medication risks, etc. Experiments are conducted to compare the performance of the proposed models with previous research. Experimental results indicate that the proposed prediction SVM model with particle swarm parameter tuning outperforms other algorithms and achieves 78.4% on overall prediction accuracy, 97.3% on sensitivity. The high sensitivity shows its strength in correctly identifying readmitted patients. The outcome of this research will help reduce overall hospital readmission rates and allow hospitals to utilize their resources more efficiently to enhance interventions for high-risk patients.

خرید مقاله
پس از پرداخت، فوراً می توانید مقاله را دانلود فرمایید.