Previsão de tempos de internamento num hospital português: aplicação da metodologia CRISP-DM
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Summary: | Com base nos dados disponíveis num hospital português relativos aos processos de internamento, ocorridos no período de 2000 a 2013, e seguindo a metodologia de data mining CRISP-DM, obteve-se um modelo de previsão dos tempos de internamento baseado no algoritmo random forest que apresentou uma elevada qualidade, e superior à obtida com outras técnicas de data mining, e que permitiu identificar os atributos clínicos do paciente como os mais importantes para a explicação dos tempos de internamento. |
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Previsão de tempos de internamento num hospital português: aplicação da metodologia CRISP-DMPredicting inpatient length of stay in a Portuguese hospital using the CRISP-DM methodologyData MiningTempo de internamentoModelo de previsãoRegressãoCRISP-DMLength of StayPrediction modelRegressionCiências Naturais::Ciências da Computação e da InformaçãoCom base nos dados disponíveis num hospital português relativos aos processos de internamento, ocorridos no período de 2000 a 2013, e seguindo a metodologia de data mining CRISP-DM, obteve-se um modelo de previsão dos tempos de internamento baseado no algoritmo random forest que apresentou uma elevada qualidade, e superior à obtida com outras técnicas de data mining, e que permitiu identificar os atributos clínicos do paciente como os mais importantes para a explicação dos tempos de internamento.Using data collected from a Portuguese hospital, within the period 2000 to 2013, we adopted the CRISP-DM methodology to predict inpatient length of stay. The best method (random forest algorithm) achieved a high quality prediction. Such model allowed the identification of the most relevant input features, which are related with the patients’ clinical attributes.(undefined)Associação Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação (AISTI)Universidade do MinhoLaureano, Raul M. S.Caetano, NunoCortez, Paulo2014-062014-06-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/articleapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/1822/31289por1646-989510.4304/risti.13.83-98info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)instname:FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologiainstacron:RCAAP2024-05-11T06:24:28Zoai:repositorium.sdum.uminho.pt:1822/31289Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireinfo@rcaap.ptopendoar:https://opendoar.ac.uk/repository/71602025-05-28T15:52:26.454076Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP) - FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologiafalse |
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Com base nos dados disponíveis num hospital português relativos aos processos de internamento, ocorridos no período de 2000 a 2013, e seguindo a metodologia de data mining CRISP-DM, obteve-se um modelo de previsão dos tempos de internamento baseado no algoritmo random forest que apresentou uma elevada qualidade, e superior à obtida com outras técnicas de data mining, e que permitiu identificar os atributos clínicos do paciente como os mais importantes para a explicação dos tempos de internamento. |
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