Publicação
Previsão de tempos de internamento num hospital português: aplicação da metodologia CRISP-DM
| Resumo: | 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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| Autores principais: | Laureano, Raul M. S. |
| Outros Autores: | Caetano, Nuno; Cortez, Paulo |
| Assunto: | Data Mining Tempo de internamento Modelo de previsão Regressão CRISP-DM Length of Stay Prediction model Regression |
| Ano: | 2014 |
| País: | Portugal |
| Tipo de documento: | artigo |
| Tipo de acesso: | acesso aberto |
| Instituição associada: | Universidade do Minho |
| Idioma: | português |
| Origem: | RepositóriUM - Universidade do Minho |
| Resumo: | 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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