Apprentissage automatique dans la prédiction des durées de séjour hospitalier

Au cours des dernieres annees, l'estimation de la duree de sejour hospitalier (DDS) au moment de l'admission du patient fait l'objet de plusieurs etudes. La DDS est un indicateur d'evaluation du rendement des etablissements de soins et d'efficacite de la performance des services hospitaliers. La prediction des DDS contribue a l'optimisation des ressources des hopitaux, a l'amelioration de l'organisation des soins et a une meilleure planification des activites. Dans cette communication, nous exposons la demarche suivie pour implementer un modele de prediction de durees de sejour hospitalier en exploitant des algorithmes d'apprentissage automatique. Pour chaque etape du processus de prediction, les difficultes rencontrees sont soulevees et discutees. L'implication de l'expertise et son importance dans dans le projet sont egalement mises en evidence. Finalement, un exemple illustratif utilisant l'ensemble de donnees « Microsoft for length of stay prediction » est presente. Mots cles : Duree de sejour hospitalier, exploration de donnees, apprentissage automatique, modele de prediction.