Exploring representations of ICD codes for patient readmission prediction
| dc.contributor.advisor | Parra Santander, Denis | |
| dc.contributor.author | Covacevich Stipicich, Tamara | |
| dc.contributor.other | Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería | |
| dc.date.accessioned | 2021-05-14T15:04:54Z | |
| dc.date.available | 2021-05-14T15:04:54Z | |
| dc.date.issued | 2021 | |
| dc.description | Tesis (Master of Science in Engineering)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2021 | |
| dc.description.abstract | Los reingresos hospitalarios ocurren con frecuencia, son costosos y son usados como medida de calidad de las instituciones. En el aprendizaje de máquina, la tarea de readmisión tiene como objetivo predecir el riesgo de readmisión de un paciente. Se han propuesto diversas soluciones basadas en datos obtenidos desde sistemas de Historia Clínica Electrónica (HCE). Los datos de HCE tienen toda la información relacionada con una admisión: pruebas de laboratorio, notas de texto libre, datos demográficos y códigos de la Clasificación Internacional de Enfermedades (CIE). CIE es un estándar internacional que define códigos para diagnósticos y procedimientos. Las soluciones iniciales al problema de readmisión utilizaron códigos CIE a través de representaciones categóricas o representaciones aprendidas de su contexto local. Las soluciones recientes ingieren todos los datos de HCE, lo que agrega una complejidad innecesaria. En esta investigación, exploramos nuevas representaciones de códigos CIE. Aprovechamos sus textos descriptivos utilizando técnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural y también su representación ontológica a través de algoritmos de grafo. Reportamos resultados de referencia para la tarea de readmisión utilizando un nuevo conjunto de datos de admisión de un hospital chileno, con un marco de evaluación claro, y logramos resultados comparables con el estado del arte. Las representaciones y mapeos CIE generados están disponibles públicamente. | |
| dc.format.extent | xiv, 102 páginas | |
| dc.fuente.origen | Autoarchivo | |
| dc.identifier.doi | 10.7764/tesisUC/ING/58535 | |
| dc.identifier.uri | https://doi.org/10.7764/tesisUC/ING/58535 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.uc.cl/handle/11534/58535 | |
| dc.language.iso | en | |
| dc.nota.acceso | Contenido completo | |
| dc.rights | acceso abierto | |
| dc.subject.ddc | 362.11068 | |
| dc.subject.dewey | Ciencias sociales | es_ES |
| dc.subject.other | Hospitales - Admisión y alta - Predicciones | es_ES |
| dc.subject.other | Aprendizaje de máquina | es_ES |
| dc.title | Exploring representations of ICD codes for patient readmission prediction | es_ES |
| dc.type | tesis de maestría | |
| sipa.codpersvinculados | 1011554 | |
| sipa.codpersvinculados | 232234 |