【摘 要】
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为改善患者身体健康,降低非计划再入院率,减轻患者负担和社会资源浪费,本研究基于我国某区域卫生信息平台的医疗数据,利用机器学习方法,构建了非计划再入院风险预测模型.不同
【机 构】
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北京理工大学管理与经济学院,联通在线信息科技有限公司,南京大学计算机科学与技术系
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71432002,71572013)
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为改善患者身体健康,降低非计划再入院率,减轻患者负担和社会资源浪费,本研究基于我国某区域卫生信息平台的医疗数据,利用机器学习方法,构建了非计划再入院风险预测模型.不同于已有仅预测了再入院概率的研究,本研究通过将风险预测建模为多分类问题,实现了在时间和可能性两个维度对再入院风险进行预测.通过调整机器学习算法参数设置,构建了基于神经网络、随机森林和支持向量机算法的3大类共10个再入院风险备选预测模型.基于真实数据集的实验结果表明,在备选风险预测模型中,使用多项式核函数的支持向量机模型预测效果最好,预测准确率达
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