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J-GLOBAL ID：201802255379865602   整理番号：18A2024773

同時患者ケアにおける治療時間のロバスト予測【JST・京大機械翻訳】

Robust Prediction Of Treatment Times In Concurrent Patient Care

著者 (5件)： Fricks Rafael B. (Department of Biomedical Engineering, Duke University, Durham, NC, 27705, USA) ,  Tseng Henry (Department of Ophthalmology, Duke University Health System, and Duke University School of Medicine, Durham, NC, 27705, USA) ,  Veihl Marjorie (Department of Gastroenterology, previously Ophthalmology, Duke University Health System, Durham, NC, 27705, USA) ,  Trivedi Kishor S. (Department of Electrical and Computer Engineering, Duke University Health System, Durham, NC, 27705, USA) ,  Barr Roger C. (Department of Biomedical Engineering, Duke University, Durham, NC, 27705, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： EMBC  ページ： 5370-5373  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多くの同時診療所から成る外来センターは,より高い患者容積をますます見ている。これらのセンターにおいて,診療所の流れを改善するための意思決定は,重要な要員または装置が診療所間で共有されるとき,高度の相互依存性を考慮しなければならない。離散事象シミュレーションモデルは,臨床的意思決定支援を提供したが,共有資源を有する高容量クリニックにはほとんど対処しない。高度に複雑なモデルは,現在,詳細に診療所を表現することができるが,検証技術は,新しいデータを提示した場合,モデル予測性能をしばしば評価しない。交差検証は,診療所におけるデータ収集が実行されるとき,モデル処理時間予測のロバスト性を評価する手段を提供する。ロバストな予測を保証することは,臨床性能を最適化するためのモデルの使用において妥当性を保証する。著者らは,Duke Eyeセンターにおける緑内障クリニックサービスのモデルを評価する際に,交差検証を適用した。人内観察を用いて,電子健康記録(EHR)により収集した操作データの精度を検証した。EHRデータから,処理期間を表すために位相型分布を採用し,離散事象シミュレーションを通して解いた確率的報酬ネットモデルを定式化した。このモデルは,2つの構成で定式化され,(1)臨床スタッフに関する同時需要,または(2)独立に機能するクリニックを表現する。交差検証研究におけるこれらの2つの代替案を評価して,相互依存性が検証された設定において明示的にモデル化されるときに,モデル予測精度が改善されることをCopyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 意思決定 ,  データ収集 ,  *ロバスト性 ,  診療所 ,  最適化 ,  位相 ,  *患者 ,  電子カルテ ,  定式化 ,  離散事象シミュレーション ,  モデリング ,  緑内障 ,  *予測 ,  病歴
準シソーラス用語： 予測精度 ,  *患者介護 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 患者ケア ,  治療時間 ,  ロバスト ,  予測