A novel machine learning model with Stacking Ensemble Learner for predicting emergency readmission of heart-disease patients
Notice bibliographique
Résumé
Early detection of heart complications is highly effective in treating patients with cardiovascular diseases. Various machine learning methods have previously been used for the early detection of heart diseases. However, existing data-driven machine learning (ML) approaches fall short of providing efficient and accurate heart disease detection. This misdiagnosis causes significant overcrowding in medical care facilities by patients that do not need emergency readmission or fatalities caused by discharging patients requiring emergency. This study proposes a novel model for detecting emergency readmission of heart disease patients by effectively identifying patients who require emergency assistance before the onset of heart attacks or other heart-related complications. A robust Stacking Ensemble Learner (SEL) is developed using ensemble learning to maximize the detection performance. Our SEL method predicts whether a patient with heart problems is required to get admitted as an emergency case after a preliminary admission. To ensure robustness and high accuracy in the prediction results across multiple runs, the XGBoost is used as a meta-learner in the SEL model. The novelty of this paper lies in (1) the use of behavior-based features to create a new class label for emergency readmission, which has not been previously explored in the existing data-driven machine learning approaches, (2) the paper utilizes a comprehensive private dataset from the MIT Laboratory for Computational Physiology, not adopted in clinical studies on heart failure and cardiovascular disease, and (3) The development of a robust Stacking Ensemble Learner (SEL) using ensemble learning, with XGBoost as a meta-learner, also contributes to the novelty of this study, as it achieves higher prediction performance compared to the baseline models, the use of ensemble learning in the SEL model helps to overcome the limitations of unstable training of the individual classification models. Experimental results show that the stacking model provides high accuracy, Recall, and F1 score compared to the baseline models such as logistic regression, k-nearest neighbor, Decision tree, Random Forest, support vector machines, bagging, and boosting. The SEL model has achieved an accuracy of 88% in predicting emergency readmission of heart-disease patients, which is very promising for the production-ready model in clinical practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».