Améliorer les prédictions de saturation des urgences grâce au machine learning

L’encombrement des services d'urgence (ED) est un gros problème qui peut nuire à la sécurité des patients. Quand il y a trop de patients dans l'ED, ça peut allonger les temps d'attente et même augmenter les chances de décès. Savoir combien de patients vont arriver à l’avenir peut aider les hôpitaux à mieux se préparer et à améliorer les soins pour les patients. Cependant, il y a encore plein de défis dans ce domaine. D’abord, beaucoup de méthodes de prévision sont dépassées. Ensuite, il n’y a pas assez de données utilisées pour faire des prédictions. Enfin, la façon dont on mesure le succès dans ces modèles n'est pas claire. Cette étude se penche sur comment des modèles avancés de machine learning peuvent mieux Prédire à quel point un ED sera occupé 24 heures à l'avance.

#L'Importance de Prédire l'Encombrement des Urgences

L’encombrement dans l'ED n’est pas juste une gêne ; ça peut avoir des conséquences graves. Quand trop de gens attendent, les médecins et les infirmiers ne peuvent pas s'occuper des patients aussi vite, ce qui peut entraîner des erreurs et des résultats médiocres. Des prédictions réussies sur le Flux de patients peuvent aider le personnel de l'hôpital à prendre des décisions éclairées. Ça peut mener à une meilleure gestion du personnel, des ressources, et finalement à de meilleurs soins pour les patients.

#Les Lacunes de la Recherche Actuelle

1. Méthodes Dépassées : Beaucoup d'études utilisent encore des modèles anciens, comme l'ARIMA, qui peuvent ne pas être aussi efficaces avec la technologie actuelle.
2. Données Limitées : Souvent, seuls quelques facteurs sont pris en compte pour prédire le flux de patients. Ça limite la précision des prédictions.
3. Absence de Mesures de Succès Claires : Beaucoup d'études se concentrent sur des mesures difficiles à comprendre ou à utiliser pour le personnel hospitalier. Il est important de présenter les données d'une manière facile à communiquer pour de meilleures prises de décisions.

#Aperçu de l'Étude

Dans cette étude, on se concentre sur la performance des différents modèles avancés de machine learning dans la prévision de l'encombrement de l'ED. On collecte une grande quantité de données des dossiers de santé des patients sur deux ans. Ces données incluent non seulement les arrivées de patients mais aussi des infos comme la disponibilité des lits dans les hôpitaux locaux, les conditions de circulation, et même les facteurs météo.

#Méthodologie de Recherche

#Collecte de données

Les données de cette étude viennent de l'Hôpital Universitaire de Tampere en Finlande. L'ED de cet hôpital traite un nombre significatif de patients chaque année. La recherche examine les données de janvier 2017 à juin 2019. La collecte de données portait sur différentes visites de patients, en excluant les cas non pertinents.

#Segmentation des Données

Pour comprendre les schémas saisonniers, on a divisé nos données en trois ensembles : formation, validation et test. Chaque ensemble couvre une année de données. Ça aide à s'assurer que nos modèles captent les différentes tendances tout au long de l'année.

#Variables Explicatives

Pour prédire avec précision l’encombrement de l'ED, on a rassemblé une large gamme d'infos. Ça inclut :

• Démographie : La taille de la communauté desservie par l'hôpital.
• Données de Circulation : Comptage des voitures passant à certains points, ce qui peut indiquer quand plus de patients pourraient arriver.
• Infos Méteo : Les données historiques sur la météo peuvent influencer le nombre de personnes cherchant des soins.
• Événements Publics : Infos sur les événements locaux qui pourraient entraîner plus d'accidents ou d'incidents liés à la santé.
• Disponibilité des Lits à l'Hôpital : Savoir combien de lits sont occupés ou libres dans les hôpitaux environnants peut donner des infos sur les temps d'attente dans l'ED.
• Visites de Site Web : Les données sur le nombre de personnes visitant le site web de l'hôpital pour des infos peuvent aussi donner un indice sur le flux de patients.

#Variables Cibles

Dans cette recherche, on s'est concentré sur deux cibles principales :

1. Occupation Absolue Horaire : Ça mesure le nombre total de patients dans l'ED à une heure donnée.
2. État d'Encombrement Binaire : Ça indique si l'ED est considéré comme encombré ou non, basé sur un seuil spécifique.

#Métriques de Performance

Pour évaluer comment les modèles fonctionnent, on a regardé à la fois des mesures continues et binaires. Les mesures continues sont comme des moyennes qui montrent à quel point les prédictions sont proches des nombres réels. Les mesures binaires indiquent si les prédictions sont correctes concernant l'état d'encombrement.

#Résultats

#Statistiques Descriptives

L'étude a collecté des données de plus de 210 000 visites de patients. Le nombre de patients variait beaucoup, et l'encombrement a été noté dans environ 4 % des heures observées. Ça montre que l'encombrement est un problème pertinent qui nécessite de l'attention.

#Données Manquantes

Il y a eu des problèmes avec certaines données manquantes, notamment en ce qui concerne la disponibilité des lits à l'hôpital. Ce manque peut rendre plus difficile de tirer des conclusions solides sur ces variables.

#Performance des Modèles

Différents modèles de prévision ont été testés les uns contre les autres. Les résultats ont montré que certains modèles surpassaient significativement d'autres. Par exemple, deux modèles, N-BEATS et LightGBM, ont mieux performé que les méthodes traditionnelles comme l'ARIMA.

• N-BEATS a montré une amélioration de 11 % par rapport à l'ARIMA.
• LightGBM avait une amélioration de 9 %.

Les deux modèles ont efficacement prédit l'encombrement avec un niveau de confiance raisonnable.

#Importance des Caractéristiques

Comprendre quels facteurs étaient les plus influents dans la prédiction de l'encombrement a permis de fournir des insights sur ce qui entraîne le flux de patients. Les données de circulation ont souvent joué un rôle significatif, tandis que des facteurs comme les visites sur le site web ne semblaient pas avoir autant d'importance.

#Discussion

Cette recherche met en avant plusieurs points importants :

1. Efficacité des Modèles Avancés : Les meilleurs modèles ont montré qu'ils pouvaient prédire avec succès l'encombrement de l'ED.
2. Importance des Données Complètes : Utiliser une variété de facteurs augmente significativement la précision des prédictions.
3. Besoin de Mesures Claires : Simplifier la façon dont le succès est mesuré peut aider les professionnels de santé à mieux utiliser les outils de prévision.

#Directions Futures

Pour les études futures, on suggère de se pencher sur :

• Ajout de Plus de Variables : Inclure des données de triage ou des types de patients spécifiques pourrait améliorer la précision.
• Stratification des Données : Décomposer les données par différentes zones dans l'ED pourrait donner de meilleurs insights.
• Formation Itérative des Modèles : Mettre à jour les paramètres des modèles en fonction des nouvelles données pourrait garantir une performance cohérente.
• Explorer les Modèles de Classification : Investiguer des modèles qui classifient si l'ED sera encombré pourrait être précieux.

#Conclusion

En résumé, cette étude montre que des modèles avancés de machine learning peuvent prédire efficacement l'encombrement de l'ED. Utiliser des données plus détaillées aide à améliorer la précision, et il y a de la place pour évoluer tant au niveau des modèles que de la gestion des données. Alors que les hôpitaux subissent une pression croissante sur leurs ressources, ces outils pourraient fournir un soutien précieux pour prendre des décisions opérationnelles éclairées.

#Approbation Éthique et Consentement

Comme l'étude était rétrospective, l'approbation du comité d'éthique n'était pas nécessaire. Cependant, une approbation institutionnelle a été obtenue pour la collecte des données.

#Disponibilité des Données

Les ensembles de données utilisés dans cette recherche ne sont pas disponibles publiquement en raison de restrictions légales.

#Conflit d'Intérêt

Certains auteurs ont des intérêts financiers dans des entreprises liées au domaine de la logistique des patients, mais cela n’a pas affecté les résultats de la recherche.

#Contributions des Auteurs

Tous les auteurs ont contribué à la conception de l'étude, à la collecte et à l'analyse des données, garantissant une investigation approfondie sur le problème de l'encombrement de l'ED et la prévision.

#Remerciements

Nous remercions divers départements et organisations pour leur soutien dans la fourniture de données et d'outils utilisés tout au long de l'étude. Leur contribution a été essentielle au succès de cette recherche.

#Indicateurs d'Analyse Technique

Divers indicateurs ont été pris en compte dans l'analyse pour mieux comprendre les données et améliorer les modèles de prévision. Cela incluait des indicateurs de momentum et des transformations mathématiques de base.

#Coût Computationnel

L'analyse a été menée sur un système informatique haute performance pour faciliter les calculs complexes nécessaires aux modèles de machine learning. Cette ressource a permis des tests et un développement efficaces des modèles de prévision.