Previsão de tempos de internamento num hospital português: aplicação da metodologia CRISP-DM

dc.contributor.authorLaureano, R. M. S.
dc.contributor.authorCaetano, N.
dc.contributor.authorCortez, P.
dc.date.accessioned2014-07-02T14:24:22Z
dc.date.available2014-07-02T14:24:22Z
dc.date.issued2014
dc.date.updated2019-05-21T11:32:08Z
dc.description.abstractCom 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.por
dc.description.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.identifier.doi10.4304/risti.13.83-98
dc.identifier.issn1646-9895
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10071/7652
dc.journalIberian Journal of Information Systems and Technologies (RISTI)
dc.language.isopor
dc.number13
dc.pagination83 - 98
dc.peerreviewedyes
dc.publisherAssociação Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação
dc.relationinfo:eu-repo/grantAgreement/FCT/5876/136057/PT
dc.rightsopen accesspor
dc.subjectData Miningpor
dc.subjectTempo de internamentopor
dc.subjectModelo de previsãopor
dc.subjectRegressãopor
dc.subject.fosDomínio/Área Científica::Ciências Naturais::Ciências da Computação e da Informaçãopor
dc.titlePrevisão de tempos de internamento num hospital português: aplicação da metodologia CRISP-DMpor
dc.title.alternativePredicting inpatient length of stay in a Portuguese hospital using the CRISP-DM methodologypt
dc.typearticle
degois.publication.firstPage83
degois.publication.issue13
degois.publication.lastPage98
degois.publication.titlePrevisão de tempos de internamento num hospital português: aplicação da metodologia CRISP-DMpor
dspace.entity.typePublicationen
iscte.alternateIdentifiers.scopus2-s2.0-85035088395
iscte.identifier.cienciahttps://ciencia.iscte-iul.pt/id/ci-pub-17032

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