A Framework of Rebalancing Imbalanced Healthcare Data for Rare Events’ Classification: A Case of Look-Alike Sound-Alike Mix-Up Incident Detection
المؤلفون المشاركون
Tsui, Kwok L.
Zhao, Yang
Wong, Zoie Shui-Yee
المصدر
Journal of Healthcare Engineering
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-05-22
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Identifying rare but significant healthcare events in massive unstructured datasets has become a common task in healthcare data analytics.
However, imbalanced class distribution in many practical datasets greatly hampers the detection of rare events, as most classification methods implicitly assume an equal occurrence of classes and are designed to maximize the overall classification accuracy.
In this study, we develop a framework for learning healthcare data with imbalanced distribution via incorporating different rebalancing strategies.
The evaluation results showed that the developed framework can significantly improve the detection accuracy of medical incidents due to look-alike sound-alike (LASA) mix-ups.
Specifically, logistic regression combined with the synthetic minority oversampling technique (SMOTE) produces the best detection results, with a significant 45.3% increase in recall (recall=75.7%) compared with pure logistic regression (recall=52.1%).
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhao, Yang& Wong, Zoie Shui-Yee& Tsui, Kwok L.. 2018. A Framework of Rebalancing Imbalanced Healthcare Data for Rare Events’ Classification: A Case of Look-Alike Sound-Alike Mix-Up Incident Detection. Journal of Healthcare Engineering،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1187485
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhao, Yang…[et al.]. A Framework of Rebalancing Imbalanced Healthcare Data for Rare Events’ Classification: A Case of Look-Alike Sound-Alike Mix-Up Incident Detection. Journal of Healthcare Engineering No. 2018 (2018), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1187485
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhao, Yang& Wong, Zoie Shui-Yee& Tsui, Kwok L.. A Framework of Rebalancing Imbalanced Healthcare Data for Rare Events’ Classification: A Case of Look-Alike Sound-Alike Mix-Up Incident Detection. Journal of Healthcare Engineering. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1187485
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1187485
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر