MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций

DOI 10.3233/shti250702

Медицинская библиотека · Studies in health technology and informatics · 2025

The Role of Machine Learning in LOS Reduction for Patients Affected by Lower Limb Fracture.

Fidecicchi Andrea, Santalucia Ida, Toscano Antonella, D'Amore Antonio, Bernardo Carlo, Improta Giovanni

СтатьяПеревод пока не подготовлен

Аннотация

The estimation of the Length of Stay (LOS) is a critical factor in clinical and managerial decision-making, helping healthcare professionals optimize hospital efficiency. For patients with orthopedic trauma, particularly those with lower limb fractures, LOS prediction becomes essential for resource planning and improving patient care. This study aims to analyze and predict LOS for patients with lower limb fractures admitted to the A.O.R.N. "Antonio Cardarelli" hospital in Naples. To achieve this, five neural network-based classifiers were implemented, and their performances were compared with those obtained in previous studies conducted by our research group, which employed well-established Artificial Intelligence (AI) models.

Для цитирования: Fidecicchi Andrea, Santalucia Ida, Toscano Antonella, D'Amore Antonio, Bernardo Carlo, Improta Giovanni. The Role of Machine Learning in LOS Reduction for Patients Affected by Lower Limb Fracture.. Studies in health technology and informatics. 2025. DOI: 10.3233/shti250702.

Предметные рубрики MeSH

Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.