Anwendung von Data-Mining-Techniken zur Vorhersage der Aufenthaltsdauer von hospitalisierten Patienten mit Diabetes

Diabetes ist eine der kritischsten gesundheitlichen Herausforderungen weltweit. Es wurde nachgewiesen, dass Patienten mit Diabetes mit einer längeren Aufenthaltsdauer im Krankenhaus (LOS) und höheren damit verbundenen Gesundheitskosten assoziiert sind. Die Unsicherheit in Bezug auf die LOS von Diabetikern erschwert es den Krankenhäusern, ihren Planungsprozess zu optimieren. In dieser Arbeit haben wir die gestapelte Ensemble-Methode angewandt, wobei Deep Learning als Meta-Lernalgorithmus verwendet wurde, um lange vs. kurze LOS für Diabetikern vorherzusagen. Die erzielten Ergebnisse zeigen, dass die gestapelte Ensemble-Technik in diesem Bereich vielversprechend ist, da das Stapeln mehrerer Klassifikations-Lernalgorithmen zu einer besseren Vorhersageleistung führte als die von einzelnen Lernalgorithmen. Eine angemessene Schätzung der LOS für Patienten mit Diabetes kann helfen, die Nutzung von Krankenhausressourcen zu optimieren, die Gesundheitskosten zu senken und die Zufriedenheit der Diabetiker zu erhöhen.