This paper reports our preliminary work on medical incident prediction in general, and fall risk prediction in specific, using machine learning. Data for the machine learning are generated only from the particular subset of the electronic medical records (EMR) at Osaka Medical and Pharmaceutical University Hospital. As a result of conducting three experiments such as (1) machine learning algorithm comparison, (2) handling imbalance, and (3) investigation of explanatory variable contribution to the fall incident prediction, we find the investigation of explanatory variables the most effective.


翻译:本文报告我们关于一般医疗事故预测的初步工作,以及利用机器学习的具体风险预测;机器学习数据仅来自大阪医药大学医院电子医疗记录的特定子集;通过进行三项实验,例如:(1)机器学习算法比较,(2)处理不平衡,(3)调查对秋季事故预测的解释性变量贡献,我们发现对解释性变量的调查最为有效。

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机器学习(Machine Learning)是一个研究计算学习方法的国际论坛。该杂志发表文章,报告广泛的学习方法应用于各种学习问题的实质性结果。该杂志的特色论文描述研究的问题和方法,应用研究和研究方法的问题。有关学习问题或方法的论文通过实证研究、理论分析或与心理现象的比较提供了坚实的支持。应用论文展示了如何应用学习方法来解决重要的应用问题。研究方法论文改进了机器学习的研究方法。所有的论文都以其他研究人员可以验证或复制的方式描述了支持证据。论文还详细说明了学习的组成部分,并讨论了关于知识表示和性能任务的假设。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ml/
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