Advanced Stochastic Programming and Machine Learning \nModels for Healthcare Planning, Scheduling, and \nPrediction Problems
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The increasing demand for global healthcare systems highlights the urgent need for innovative solutions. In response to this challenge, we uses advanced Stochastic Programming and Machine Learning methods to introduce significant improvements in appointment scheduling, operating room planning, and modeling and prediction of the COVID-19 pandemic. \n \nIn the first paper, we study the healthcare appointment scheduling problem. The main challenges in appointment scheduling are uncertainties in no-shows, unpunctuality, and service times. We propose a novel stochastic programming model that captures an exponential number of scenarios using a pseudo-polynomial number of variables and constraints without relying on sampling methods. The presented methodology is exact. We show that the generated schedules reduce total costs by 34% on average by incorporating patient-dependent service times, 12% by considering patient-and-time-dependent unpunctuality, and 67% by integrating patient-and-time-dependent no-shows. In addition, we show that personalized reminders have the potential to reduce total costs by 23%. \n \nIn the second paper, we study a stochastic operating room planning problem. The unpredictability of surgical durations poses a considerable challenge to efficient OR planning. Existing models often overlook this source of uncertainty. This paper introduces a novel stochastic programming model that effectively manages the uncertainty in surgical times. This model advances the literature by capturing an exponential number of scenarios in a weekly operating room planning problem without sampling, simplifications, or approximations. The results of the computational experiments revealed that our model obtains feasible solutions with an average optimality gap of 0.78% for instances with 80 surgeries and 1.48E+64 scenarios. \n \nIn the third, fourth and fifth papers, we focus on modeling and prediction of the COVID-19 pandemic and aim at developing methodologies that inform and guide public health decisions. In these three papers, we proposed a hybrid reinforcement learning based algorithm as well as two other evolutionary computation based algorithms to forecast the spread of the COVID-19 pandemic. By applying these methods to real-world data from Canada, Quebec, Ontario, France and the U.S., we aim to offer insights into effective pandemic response strategies. We predict the pandemic trajectory as well as the number of different cases with high accuracy.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle