清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整的填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

Multi-modal learning for inpatient length of stay prediction

计算机科学 情态动词 人工智能 机器学习 高分子化学 化学
作者
Junde Chen,Yuxin Wen,Michael Pokojovy,Tzu-Liang Tseng,Peter McCaffrey,Alexander H. Vo,Eric Walser,Scott T. Moen
出处
期刊:Computers in Biology and Medicine [Elsevier]
卷期号:171: 108121-108121 被引量:7
标识
DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108121
摘要

Predicting inpatient length of stay (LoS) is important for hospitals aiming to improve service efficiency and enhance management capabilities. Patient medical records are strongly associated with LoS. However, due to diverse modalities, heterogeneity, and complexity of data, it becomes challenging to effectively leverage these heterogeneous data to put forth a predictive model that can accurately predict LoS. To address the challenge, this study aims to establish a novel data-fusion model, termed as DF-Mdl, to integrate heterogeneous clinical data for predicting the LoS of inpatients between hospital discharge and admission. Multi-modal data such as demographic data, clinical notes, laboratory test results, and medical images are utilized in our proposed methodology with individual "basic" sub-models separately applied to each different data modality. Specifically, a convolutional neural network (CNN) model, which we termed CRXMDL, is designed for chest X-ray (CXR) image data, two long short-term memory networks are used to extract features from long text data, and a novel attention-embedded 1D convolutional neural network is developed to extract useful information from numerical data. Finally, these basic models are integrated to form a new data-fusion model (DF-Mdl) for inpatient LoS prediction. The proposed method attains the best R2 and EVAR values of 0.6039 and 0.6042 among competitors for the LoS prediction on the Medical Information Mart for Intensive Care (MIMIC)-IV test dataset. Empirical evidence suggests better performance compared with other state-of-the-art (SOTA) methods, which demonstrates the effectiveness and feasibility of the proposed approach.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
健壮的怜烟完成签到,获得积分10
3秒前
叽里呱啦完成签到 ,获得积分10
7秒前
Judy完成签到 ,获得积分0
18秒前
小杨完成签到 ,获得积分10
20秒前
Kylin发布了新的文献求助10
20秒前
FloppyWow完成签到,获得积分10
21秒前
啦啦啦啦完成签到 ,获得积分10
29秒前
噜噜晓完成签到 ,获得积分10
37秒前
虚幻元风完成签到 ,获得积分10
43秒前
土拨鼠完成签到 ,获得积分10
45秒前
关关过完成签到 ,获得积分10
54秒前
wangye完成签到 ,获得积分10
1分钟前
幺零零完成签到,获得积分10
1分钟前
LELE完成签到 ,获得积分10
1分钟前
清脆愫完成签到 ,获得积分10
1分钟前
Fx完成签到 ,获得积分10
1分钟前
yinyin完成签到 ,获得积分10
1分钟前
游01完成签到 ,获得积分10
1分钟前
缥缈的幻雪完成签到 ,获得积分10
1分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
huanghe完成签到,获得积分10
1分钟前
一直会飞的猪完成签到 ,获得积分10
1分钟前
LiangRen完成签到 ,获得积分10
1分钟前
EVEN完成签到 ,获得积分0
2分钟前
bo完成签到 ,获得积分10
2分钟前
zz完成签到 ,获得积分10
2分钟前
科研菜鸡完成签到 ,获得积分10
2分钟前
清欢发布了新的文献求助20
3分钟前
葶ting完成签到 ,获得积分10
3分钟前
林好人完成签到,获得积分10
3分钟前
科研通AI5应助林好人采纳,获得10
3分钟前
khh完成签到 ,获得积分10
3分钟前
huiluowork完成签到 ,获得积分10
3分钟前
Muller发布了新的文献求助10
3分钟前
feiying88完成签到 ,获得积分10
4分钟前
zzhui完成签到,获得积分10
4分钟前
03210322完成签到 ,获得积分10
4分钟前
科研通AI5应助Muller采纳,获得10
4分钟前
4分钟前
高分求助中
Continuum thermodynamics and material modelling 3000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2700
Healthcare Finance: Modern Financial Analysis for Accelerating Biomedical Innovation 2000
Applications of Emerging Nanomaterials and Nanotechnology 1111
Unseen Mendieta: The Unpublished Works of Ana Mendieta 1000
Les Mantodea de Guyane Insecta, Polyneoptera 1000
工业结晶技术 880
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 材料科学 生物 工程类 有机化学 生物化学 纳米技术 内科学 物理 化学工程 计算机科学 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 细胞生物学 免疫学 电极
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3491367
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3077983
关于积分的说明 9151323
捐赠科研通 2770626
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1520561
邀请新用户注册赠送积分活动 704589
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 702323