0% Complete
English
صفحه اصلی
/
سی و دومین کنفرانس ملی و دهمین کنفرانس بین المللی مهندسی زیست پزشکی ایران
Multiclass ICU Length-of-Stay Prediction Using Tree-Based Machine Learning Techniques
نویسندگان :
Mahyar Mohammadian
1
Somayeh Afrasiabi
2
1- School of Electrical and Computer Engineering, Shiraz University
2- School of Electrical and Computer Engineering, Shiraz University
کلمات کلیدی :
multi-class prediction،ICU length of stay،CatBoost،MIMIC III،Area Under Curve
چکیده :
Accurate prediction of intensive care unit (ICU) length-of-stay (LOS) is essential for patient management and resource planning. This study compares four tree-based machine learning models—Random Forest, XGBoost, LightGBM, and CatBoost—for multiclass LOS prediction using the MIMIC-III database. A total of 42,306 ICU stays were processed with 17 physiologic variables and discretized into 10 ordered LOS classes. Models were evaluated using quadratic-weighted Cohen’s kappa (κ) and Mean Absolute Deviation (MAD) to capture ordinal agreement and temporal accuracy. CatBoost achieved the best performance (κ = 0.444, MAD = 124.66 hours), effectively predicting both short- and longstay patients, which are operationally critical. XGBoost and Random Forest provided intermediate results, while LightGBM showed lower temporal precision (MAD = 164.19 hours). The results demonstrate that CatBoost’s ordered boosting strategy and native handling of categorical variables enable robust, interpretable predictions suitable for clinical and operational decision-making. These findings highlight the potential of tree-based machine learning to transform ICU LOS prediction from a retrospective metric into a proactive, reliable and interpretable tool for optimizing patient flow, resource allocation and decision-making. The study provides a foundation for future improvements using richer time-series data, multimodal inputs, and multicenter validation.
لیست مقالات
لیست مقالات بایگانی شده
Deep Learning Approaches for Alzheimer’s Disease Diagnosis: A Comprehensive Review
Mahdi Jafari Asl - Saba Haji Molla Rabie
طراحی مدل توزیع ناب - کلاس جهانی در صنعت برق ایران
رکسانا رادمنشی
ارائه روشی جدید برای دستیابی به تعادل بار کاری پردازنده ها در محیط توزیع شده گرید محاسباتی با استفاده از الگوریتم ژنتیک
نجمه بلوردی - مریم حسینی گسمونی - فاطمه امامی پناه - مجده فخرآبادی
تبیین ابعاد و مؤلفههای مؤثر بر موفقیت مالیات کسب و کارهای نوپا مبتنی بر قابلیتهای نوآورانه با رویکرد هوش مصنوعی در شرایط اقتصاد امروز
حسین بوذری
بررسی تأثیر ابعاد سه گانه سرمایه فکری بر عملکرد مالی سازمان منطقه آزاد تجاری و صنعتی ماکو
فرشید میابی - المیرا گوهری بوکت
تحلیل تأثیر پیادهسازی الگوریتمهای هوش مصنوعی در بهینهسازی عملکرد زنجیره تأمین: رویکردی کاربردی در شرکت صنایع لبنی کاله"
حسین بوذری
بررسی تأثیر مالکیت کنترل کننده بر رقابت در بازار محصول شرکتهای پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران
اسماعیل محبی کندسری
بررسی استقرار مدیریت دانش در شرکت آب و فاضلاب استان خراسان جنوبی
محدثه مشفقی - محسن صفاریان - محمد کاظمی - مهدی کیخای مقدم - نسیبه موحدفر
بررسی آمارههای توصیفی فواصل بین ژنی ژنوم و پاتوژنی در دو سویه K12 و O157:H7 باکتری E. Coli با رویکرد بیوانفورماتیکی
علی دژبرد - مرتضی علیزاده - محمد حاجی تبار - رحمان خدادادی گله
Multiclass ICU Length-of-Stay Prediction Using Tree-Based Machine Learning Techniques
Mahyar Mohammadian - Somayeh Afrasiabi
بیشتر
ثمین همایش، سامانه مدیریت کنفرانس ها و جشنواره ها - نگارش 42.5.2