Predicting Waiting Times for Medical Tasks in a Pediatric Hospital Using Machine Learning: Comprehensive, Retrospective, Real-World Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The shortage of pediatric medical resources and overcrowding in children's hospitals are severe issues in China. Accurately predicting waiting times can help optimize hospital operational efficiency. Objective: This study aims to develop machine learning models to predict waiting times for various laboratory and radiology examinations at a pediatric hospital. Methods: Time stamp data from laboratory and radiology examinations were retrospectively collected from the pediatric hospital information system between November 1, 2024, and March 13, 2025. Two queue-related and 4 time-based features were extracted using queue theory. Linear regression and 8 machine learning models were trained to predict waiting times for each medical task. Hyperparameters were fine-tuned using randomized search and 10-fold cross-validation, and the bootstrap method was used for model evaluation. Mean absolute error, mean square error, root mean square error, and the coefficient of determination (R²) were used as evaluation metrics. Shapley additive explanations values were used to assess feature importance. Results: A total of 230,864 time-stamped records were included after data preprocessing. The median waiting time was 4.817 (IQR 1.867-12.050) minutes for all medical tasks. Waiting times for radiology examinations were generally longer than those for laboratory tests. Tree-based algorithms, such as random forest and classification and regression trees, performed best in predicting laboratory test waiting times, with R² values ranging from mean 0.880(SD 0.003) to mean 0.934 (SD 0.003). However, the machine learning models did not perform well in predicting radiology examination waiting times, with R2 ranging from 0.114 (SD 0.005) to 0.719 (SD 0.004). Feature importance analysis revealed that queue-related predictors, especially the number of queuing patients, were the most important in predicting waiting times. Conclusions: Task-specific prediction models are more appropriate for accurately predicting waiting times across various medical tasks. Guided by queue theory principles, we developed machine learning models for the waiting time prediction of each medical task and highlighted the importance of queue-related predictors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».