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Analysis and Prediction of Inpatient Length of Stay Based on a Hybrid Data-Driven Approach
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内容提要
本研究提出了一种混合数据驱动方法，利用230万个去标识化患者记录，通过机器学习模型分析和预测住院患者的住院时长，旨在提高医院资源利用率和患者满意度。
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关键要点
- 本研究提出了一种混合数据驱动方法，结合数据驱动技术与仿真方法，旨在优化患者流。
- 研究利用230万个去标识化患者记录的数据集，通过机器学习模型分析和预测住院患者的住院时长。
- 该方法旨在提高医院资源利用率和患者满意度，同时解决医院管理效率与成本控制之间的矛盾。
- 住院时长（LoS）是评估医院管理效率的重要指标，研究的主要目标是提高效率、降低成本并改善患者结果。
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