Skip to Main content Skip to Navigation
Conference papers

Approche basée sur les réseaux de neurones récurrents pour la prévision de la demande de soins aux urgences hospitalières

Résumé : Au cours des dernières années, les besoins en soins d'urgences ont considérablement augmenté dans les services des urgences (SU). La gestion du flux de patients est l'un des principaux défis auxquels sont confrontés de nombreux SU. À cet égard, il est essentiel de prédire les demandes de soins afin de mieux adapter les ressources aux demandes de soins et d'atténuer les problèmes de surpopulation dans ces établissements. Les modèles de régression et de série chronologique existants, sont principalement des modèles linéaires et ne peuvent pas décrire la nature stochastique et non linéaire des données. Les approches basées sur l'apprentissage par réseaux de neurones sont considérées comme une nouvelle alternative pour la prévision dans divers domaines. Cet article présente une approche d'apprentissage par réseaux de neurones profonds basée sur le modèle GRU (Gated Recurrent Unit) pour prédire les demandes de soins dans un SU. Les données issues du service des urgences pédiatriques (SUP) du centre hospitalier régional de Lille (CHRU), sont utilisées pour tester et valider l'approche proposée. Les résultats montrent une bonne performance de prévision des admissions au SUP.
Complete list of metadata

https://hal-uphf.archives-ouvertes.fr/hal-03199566
Contributor : Julie Cagniard Connect in order to contact the contributor
Submitted on : Thursday, April 15, 2021 - 5:06:57 PM
Last modification on : Wednesday, October 20, 2021 - 10:41:15 AM
Long-term archiving on: : Friday, July 16, 2021 - 7:08:49 PM

File

GISEH2020_paper_41_Kadri.pdf
Files produced by the author(s)

Identifiers

  • HAL Id : hal-03199566, version 1

Citation

Farid Kadri, Kahina Abdennbi, Sondès Chaabane, Issam Nouaouri. Approche basée sur les réseaux de neurones récurrents pour la prévision de la demande de soins aux urgences hospitalières. 10ème conférence Francophone en Gestion et Ingénierie des Systèmes Hospitaliers, GISEH2020, Oct 2020, Valenciennes (visioconférence), France. ⟨hal-03199566⟩

Share

Metrics

Record views

56

Files downloads

39