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J-GLOBAL ID：201802265067609790   整理番号：18A0197536

管理臨床はないショーへの予測解析の活用とケアのアクセシビリティを改善する【Powered by NICT】

Leveraging on Predictive Analytics to Manage Clinic No Show and Improve Accessibility of Care

著者 (8件)： Lee Guanhua ,  Wang Sijia ,  Dipuro Fransiscus ,  Hou Jue ,  Grover Priyanka ,  Low Lian Leng ,  Liu Nan ,  Loke Chui Yee
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： DSAA  ページ： 429-438  発行年： 2017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： タイムリーな予約の貧困患者を奪うとしてクリニック来院欠席は貴重な病院資源の非効率的な使用をもたらす。患者のリスク臨床はショーのを正確に予測する臨床管理者が予約票への介入,スタッフ,バランスのとれたクリニック作業負荷の配分を最適化し,予約待ち時間を減少させるためにインテリジェントオーバーブッキング技術を用いることを可能にする。の以前の研究は,臨床なかっショーと関連する重要な因子を同定したが,来院欠席の予測モデリングの現実の展開と応用を示したた研究は少ない。本論文では,テキストマイニング,著者らはを示す予測モデルのモデリング,得られた洞察を用いた特徴工学的アプローチを提示し,展開のモデルの精度と複雑性の間のトレードオフに関するモデリング考察を論じた。も展開アーキテクチャを提示し,モデルにより生成されたリスクスコアは,介入のための実臨床環境におけるビジネスインテリジェンス報告書として使用されていたかを示した。最後に,事例研究を通して,筆者らは筆者らのモデルをノーショーを管理とケアのアクセシビリティを改善するために使用できることを示す。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 診療所 ,  病院 ,  予測モデル ,  モデリング ,  待ち時間 ,  *予測 ,  *アクセシビリティ ,  計算機アーキテクチャ ,  患者 ,  事例研究
準シソーラス用語： ビジネスインテリジェンス ,  リスクスコア ,  複雑性 ,  テキストマイニング ,  予約 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 臨床 ,  予測解析 ,  活用 ,  アクセシビリティ