Optimizing ICU Hospitalization Prediction Models for COVID-19 Patients Using Pattern Discovery and Machine Learning

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 کامپیوتر- نرم افزار- دانشگاه صنعتی قم- قم -ایران

2 Qom

3 Department of Computer Science and Media Technology, Faculty of Technology and Society, Malm¨o University, Sweden

4 دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر ، دانشگاه صنعتی قم، قم، ایران

چکیده

همه‌گیری COVID-19 بر چالش‌های مهمی که سیستم‌های مراقبت‌های بهداشتی در سراسر جهان با آن مواجه هستند، به‌ویژه در تامین تقاضای فزاینده برای منابعی مانند تخت‌های ICU، مراقبت‌های تخصصی و تجهیزات پزشکی تاکید کرده است. این کمبود منجر به تلفات جانی قابل توجهی شده است و نیاز فوری به تشخیص دقیق و به موقع برای بهینه سازی نتایج بیمار و کاهش هزینه های مراقبت های بهداشتی را برجسته می کند. در پاسخ به این چالش‌ها، تحقیقات ما بر توسعه یک سیستم یادگیری ماشینی متمرکز است که قادر به پیش‌بینی اینکه آیا بیماران به بستری شدن در ICU نیاز دارند یا می‌توانند از راه دور در خانه در طول دوره‌های اوج تقاضا مدیریت شوند، تمرکز دارد. با استفاده از یک رویکرد کاهش دو بعدی جدید که الگوریتم‌های تکاملی، کشف الگو و تکنیک‌های یادگیری ماشین را ترکیب می‌کند، هدف ما ساده‌سازی داده‌های جمع‌آوری‌شده توسط بیمار برای آموزش مدل‌های پیش‌بینی‌کننده است که قادر به پیش‌بینی نیازهای ICU و نیازهای مراقبت از راه دور هستند. با ارائه سیستم‌های مراقبت‌های بهداشتی با توانایی پیش‌بینی نیازهای بیمار در مراحل بحرانی همه‌گیری، مدل پیش‌بینی‌کننده ما به ارائه‌دهندگان مراقبت‌های بهداشتی قدرت می‌دهد تا منابع را به طور مؤثرتر تخصیص دهند، ارائه مراقبت‌های بهداشتی را بهینه کنند و تأثیر بحران‌های مراقبت‌های بهداشتی را کاهش دهند. نتایج ارزیابی تجربی ما پتانسیل امیدوارکننده رویکرد ما را در رسیدگی به چالش‌های مبرم ناشی از همه‌گیری COVID-19 و موارد اضطراری بهداشت عمومی مشابه نشان می‌دهد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Optimizing ICU Hospitalization Prediction Models for COVID-19 Patients Using Pattern Discovery and Machine Learning

نویسندگان [English]

  • mohsen tajgardan 1
  • Mahboubeh Shamsi 2
  • reza khoshkangini 3
  • Abdolreza Rasouli Kenari 4
1 Qom university of technology
2 Qom
3 Department of Computer Science and Media Technology, Faculty of Technology and Society, Malm¨o University, Sweden
4 Faculty of Electrical and Computer Engineering, Qom University of Technology, Qom,, Iran
چکیده [English]

The COVID-19 pandemic has underscored the critical challenges faced by healthcare systems worldwide, particularly in meeting the escalating demand for resources such as ICU beds, specialized care, and medical equipment. This shortfall has resulted in significant loss of life, highlighting the urgent need for accurate and timely diagnosis to optimize patient outcomes and reduce healthcare costs. In response to these challenges, our research focuses on developing a machine learning system capable of predicting whether patients will require ICU admission or can be managed remotely at home during peak periods of demand. Leveraging a novel two-dimensional reduction approach that combines evolutionary algorithms, Pattern Discovery, and machine learning techniques, we aim to streamline patient-collected data to train predictive models capable of forecasting ICU needs and remote care requirements. By providing healthcare systems with the ability to anticipate patient needs during critical phases of the pandemic, our predictive model empowers healthcare providers to allocate resources more effectively, optimize patient care delivery, and mitigate the impact of healthcare crises. The results of our experimental evaluation demonstrate the promising potential of our approach in addressing the pressing challenges posed by the COVID-19 pandemic and similar public health emergencies.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Machine Learning
  • Feature Selection
  • Optimization
  • Evolutionary Algorithms
  • COVID-19 pandemic