Применение машинного обучения для прогнозирования повторных госпитализаций

Построена модель градиентного бустинга для прогнозирования 30-дневных повторных госпитализаций на данных 42 000 выписок. AUC модели составил 0,81, что превосходит традиционную шкалу LACE.

A gradient boosting model for 30-day readmission prediction was built on 42,000 discharge records, achieving AUC 0.81 and outperforming the LACE index.