Previsão de tempos de internamento num hospital português: aplicação da metodologia CRISP-DM
Com base nos dados disponíveis num hospital português relativos aos processos de internamento, ocorridos no período de 2000 a 2013, e seguindo a metodologia de data mining CRISP-DM, obteve-se um modelo de previsão dos tempos de internamento baseado no algoritmo random forest que apresentou uma e...
| Autor principal: | |
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| Outros Autores: | , |
| Formato: | article |
| Idioma: | por |
| Publicado em: |
2014
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| Assuntos: | |
| Texto completo: | http://hdl.handle.net/1822/31289 |
| País: | Portugal |
| Oai: | oai:repositorium.sdum.uminho.pt:1822/31289 |
| Resumo: | Com base nos dados disponíveis num hospital português relativos aos processos de internamento, ocorridos no período de 2000 a 2013, e seguindo a metodologia de data mining CRISP-DM, obteve-se um modelo de previsão dos tempos de internamento baseado no algoritmo random forest que apresentou uma elevada qualidade, e superior à obtida com outras técnicas de data mining, e que permitiu identificar os atributos clínicos do paciente como os mais importantes para a explicação dos tempos de internamento. |
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