本文研究了机器学习在新西兰奥克兰急诊诊所预测患者需求的应用，结果表明集成方法能提高需求估算的准确性。使用N-BEATS和LightGBM模型预测急诊床位占用情况，优于传统模型。同时，研究探讨了LSTM模型在患者再入院风险预测中的有效性，强调历史数据的重要性，为医疗系统带来显著经济效益。