医療過剰摂取のための予測分析：患者の安全性の向上

要旨：薬物過剰摂取は重要な公衆衛生の問題であり、毎年数千件の予防可能な死亡を引き起こしています。本研究は、機械学習モデルを用いた予測分析の開発と応用に焦点を当て、潜在的な薬物過剰摂取を特定することで患者の安全性を向上させることを目的としています。構造化された患者データと電子健康記録を統合することにより、提案されたアプローチは、リスク予測と特徴重要度分析のためにロジスティック回帰とランダムフォレストアルゴリズムを利用します。この研究は、これらの予測モデルが高リスクの患者を正確に特定できる方法を示し、プロアクティブな介入のための実用的な洞察を提供します。我々の成果は、予測分析が医療における過剰摂取予防戦略を変革する可能性を強調し、リアルタイムの意思決定支援システムへの道を開きます。