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저자정보
전성은 (한남대학교) 박지민 (국립금오공과대학교) 신준용 (건국대학교) 서혜린 (경기대학교) 조석헌 (University of California, San Diego)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회 학술대회논문집 2024년도 한국통신학회 추계종합학술발표회 논문집
발행연도
2024.11
수록면
1,133 - 1,136 (4page)

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Patient no-shows significantly affect healthcare efficiency and resource allocation in rehabilitation centers. This paper presents a machine learning approach to predict if a patient will show up for their scheduled appointment using a Hospital Appointment Management (HAM) dataset. This dataset is generated by integrating patient records from Mendeley Data at a rehabilitation center with weather data collected from Brazil’s National Institute of Meteorology. A two-stage under-sampling method combining Tomek Link and Random Under-Sampling was applied to the training dataset to deal with a highly imbalanced dataset. Three machine learning algorithms, such as Logistic Regression, K-Nearest Neighbor, and Random Forest, were utilized to provide the patient no-show prediction models. The Random Forest-based patient no-show prediction model outperformed other models based on the performance results, especially in terms of Recall, which is the proportion of actual patient no-shows that were correctly classifiedas the case when a patient fails to show up for a scheduled appointment.

목차

요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 데이터 세트 및 전처리 과정
Ⅲ. 알고리즘 및 성능 평가 지표
Ⅳ. 환자 노쇼 예측 모델 성능 분석
Ⅴ. 결론
참고문헌

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