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O diabetes é uma das condições de saúde pública mais críticas em todo o mundo. Foi demonstrado que pacientes com diabetes estão associados a uma maior duração da internação hospitalar (LOS) e aumento dos custos relacionados à saúde. A incerteza sobre a LOS dos pacientes diabéticos dificulta a otimização do processo de agendamento dos hospitais. Neste paper, aplicamos o método de ensemble empilhado, com aprendizado profundo como o algoritmo de meta-aprendizagem, para prever LOS longa versus curta para pacientes diabéticos. Os resultados obtidos mostram que a técnica de ensemble empilhado é promissora nesta área porque empilhar múltiplos algoritmos de aprendizado de classificação resultou em um desempenho preditivo melhor do que o obtido com qualquer um dos algoritmos de aprendizado constituintes. Ter uma estimativa razoável sobre a LOS para pacientes com diabetes pode ajudar na otimização do uso dos recursos hospitalares, redução dos custos com saúde e melhoria da satisfação do paciente diabético.
Alahmar et al. (Quarta,) estudaram essa questão.