マシーン・ラーニングによる高い再入院予測力

支払いと結果 ━医療の構造━

第67回　高費用の再入院リスク予測の精製可能性（❶②）

2021年1月1日号

▽再入院の回避は費用抑制の重点領域だが、政策化には「防止可能か」正確なリスク判定が欠かせない ▽蓄積した入退院管理データを用いた機械学習（マシーン・ラーニング）がリスク予測の精度を上げる ▽カナダ・ケベック州の入退院18年163万件のデータで機械学習は予測パフォーマンスを証明した【出典】 Qing Li, et al., How good is Machine learning in predicting all-case 30-day hospital readmission? Evidence from administrative data, Value Health. 2020年10月　図は25の主要診断分類（MDC）別に、ランダム・フォレスト法に代表されるマシーン・ラーニング（ML＝機械学習）と、これまで汎用されてきた（罰則付き）ロジスティック回帰分析、単純ベイズ法が退院30日以内の再入院を正確に予測した確率を比べている。　受信者動作特性曲線の下面積... ▽再入院の回避は費用抑制の重点領域だが、政策化には「防止可能か」正確なリスク判定が欠かせない ▽蓄積した入退院管理データを用いた機械学習（マシーン・ラーニング）がリスク予測の精度を上げる ▽カナダ・ケベック州の入退院18年163万件のデータで機械学習は予測パフォーマンスを証明した【出典】 Qing Li, et al., How good is Machine learning in predicting all-case 30-day hospital readmission? Evidence from administrative data, Value Health. 2020年10月　図は25の主要診断分類（MDC）別に、ランダム・フォレスト法に代表されるマシーン・ラーニング（ML＝機械学習）と、これまで汎用されてきた（罰則付き）ロジスティック回帰分析、単純ベイズ法が退院30日以内の再入院を正確に予測した確率を比べている。　受信者動作特性曲線の下面積（A

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