Artigo em revista científica Q2
Emergency waiting times data analysis
Filipe Goncalves (Gonçalves, F.); Rúben Pereira (Pereira, R.); Joao C Ferreira or Joao Ferreira (Ferreira, J.); José B. Vasconcelos (Vasconcelos, J. B.); Fernando Melo (Melo, F.); Iria Velez (Velez, I.);
Título Revista
IAENG International Journal of Computer Science
Ano
2018
Língua
Inglês
País
Reino Unido
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(Última verificação: 2020-11-21 09:36)

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Abstract/Resumo
The Emergency Departments (ED) are a complex and important area of a hospital. With limited resources, it is mandatory to focus on efficiency. When hospitals are unable to deal with high demand, problems may rise leading to longer waiting times and more dissatisfaction. In this research, the authors extracted knowledge from a hospital ED, through data analysis and data mining, applying Random Forest and Naïve Bayes to study the ED patient waiting time and diseases.
Agradecimentos/Acknowledgements
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Palavras-chave
Big data,Data mining,Emergency department,Healthcare
  • Ciências da Computação e da Informação - Ciências Naturais
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