Machine Learning Algorithm for Development of Enhanced Support Vector Machine Technique to Predict Stress

Stress is a common risk factor for many diseases A correct and efficient prediction model is required to predict stress levels for targeted prevention and intervention in the personal healthcare domain Before preventing the event of stress-related diseases stress should be detected and managed early However surveys are used to evaluate an individual s stress condition with ease of measurement and requiring little time However anything that puts high demands on a person makes it stressful This includes positive events such as getting married buying a house going to college or receiving a promotion Of course not all stress is caused by external factors Stress can also be internal or self-generated when a person worries excessively about something that may or may not happen or have irrational pessimistic thoughts about life This article aims to develop a predictive model to find the interruption of stress using an efficient way One of the successive machine learning algorithm is SVM This paper proposed to enhance the parameters of SVM which is used to improve the efficiency for predicting stress This article proposed an Enhanced Support Vector Machine classifier to predict Stress The stress dataset is downloaded from the Kaggle repository with 951 instances and 21 attribute

How Fair Is IS Research?

While both information systems and machine learning are not neutral, the identification of discrimination is more difficult if a system learns from data and discrimination can be introduced at several stages. Therefore, this article investigates if IS Research has taken up with this topic. A literature analysis is conducted and its discussion shows that technology, organization, and human aspects have to be considered, making it a topic not only for data scientist or computer scientist, but for information systems researchers as well

Visa trial of international trade: evidence from support vector machines and neural networks

International trade depends on networking, interaction and in-person meetings which stimulate cross-border travels. The countries are seeking policies to encourage inbound mobility to support bilateral trade, tourism, and foreign direct investments. Some nations have been implementing liberal visa regimes as an important part of facilitating policies in view of security concerns. Turkey has been among the nations introducing liberal visa policies to support trade in the last decade and recorded significant increases in the volumes of exports. In this paper, we employed machine learning methodologies, Support vector machines (SVM) and Neural networks (NN), to investigate the facilitating impact of liberal visa policies on bilateral trade, using the export data from Turkey for the period of 2000–2014. The research disentangled the variables that have the strongest impact on trade utilizing SVM and NN models and exhibited that visa policies have significant impacts on the bilateral trade. More relaxed visa policies are recommended for the countries in the pursuit of increasing exports

Opportunities and Challenges in Healthcare Information Systems Research: Caring for Patients with Chronic Conditions

To prepare for the 2030 “baby-boomer challenge”, some governments have begun to implement healthcare reforms over the past two decades. These reforms have led healthcare information systems (HIS) to evolve into a major research area in our discipline. This research area has an increasing individual, organizational, and economic impact. Due to the 2030 “baby-boomer challenge”, the number of elderly individuals continues to increase, and they may have chronic illnesses, such as eye problems and Alzheimer’s disease. Given the practical need for HIS that support chronic care, we decided to conduct a literature synthesis and identify opportunities for HIS research. Specifically, we present the chronic care model and analyze how IS researchers have discussed HIS to address the needs of patients with chronic illness. Further, we identify research gaps and discuss the research topics on HIS that future work can extend and customize to support these patients. Our results stimulate and guide future research in the HIS area. This paper has the potential to strengthen the body of knowledge on HIS

Developing and deploying data mining techniques in healthcare

Improving healthcare is a top priority for all nations. US healthcare expenditure was $3 trillion in 2014. In the same year, the share of GDP assigned to healthcare expenditure was 17.5%. These statistics shows the importance of making improvement in healthcare delivery system. In this research, we developed several data mining methods and algorithms to address healthcare problems. These methods can also be applied to the problems in other domains.The first part of this dissertation is about rare item problem in association analysis. This problem deals with the discovering rare rules, which include rare items. In this study, we introduced a novel assessment metric, called adjusted support to address this problem. By applying this metric, we can retrieve rare rules without over-generating association rules. We applied this method to perform association analysis on complications of diabetes.The second part of this dissertation is developing a clinical decision support system for predicting retinopathy. Retinopathy is the leading cause of vision loss among American adults. In this research, we analyzed data from more than 1.4 million diabetic patients and developed four sets of predictive models: basic, comorbid, over-sampled, and ensemble models. The results show that incorporating comorbidity data and oversampling improved the accuracy of prediction. In addition, we developed a novel "confidence margin" ensemble approach that outperformed the existing ensemble models. In ensemble models, we also addressed the issue of tie in voting-based ensemble models by comparing the confidence margins of the base predictors.The third part of this dissertation addresses the problem of imbalanced data learning, which is a major challenge in machine learning. While a standard machine learning technique could have a good performance on balanced datasets, when applied to imbalanced datasets its performance deteriorates dramatically. This poor performance is rather troublesome especially in detecting the minority class that usually is the class of interest. In this study, we proposed a synthetic informative minority over-sampling (SIMO) algorithm embedded into support vector machine. We applied SIMO to 15 publicly available benchmark datasets and assessed its performance in comparison with seven existing approaches. The results showed that SIMO outperformed all existing approaches

The impact of business and clinical intelligence project HVITAL: a case study in the São João Hospital Centre, EPE

Dissertação de mestrado, Gestão de Unidades de Saúde, Faculdade de Economia, Universidade do Algarve, 2016In recent years, healthcare organisations have been under increased pressure to produce more with less, seeking ways to ensure that resources are employed as efficiently as possible while ensuring quality of care. Good information is the key to accomplish these goals. No organisation can be effectively managed without the proper information in a timely manner. Getting the right information to the right people at the right time is the central to control an organisation and improve decision making. However, transform massive volumes of data into information is not an easy task, especially when data are stored in incompatible formats and are dispersed by different information systems that do not communicate with each other. To tackle this issue, investments on Business Intelligence systems are being made to support the management role in the healthcare sector, which, in turn allow a quick and deeper understanding of all management and clinical processes. Thus, this dissertation presents an exploratory case study aiming to evaluate the impact of implementing a Business and Clinical Intelligence project in 2012, called HVITAL, in the São João Hospital Centre, EPE, Oporto. The methodology used in the case is a mixed method research in which quantitative and qualitative data are analysed between 2010 and 2014. In particular, both financial statement and contract programme analyses are performed using data collected from annual reports and other secondary sources provided by the hospital. Further, this study uses thematic analysis with data gathered from 12 face-to-face semi-structured interviews with key-participants. The main findings suggest that, from a quantitative perspective, it is hard to identify a clean link between the implementation of the HVITAL’s project and the performance of the São João Hospital Centre, EPE. Yet, the qualitative analysis clearly suggests that the HVITAL has had a positive and significant impact on the managements´ and clinical performance levels.A atual situação socioeconómica e financeira do país tem aumentado a exigência das organizações de saúde em produzirem mais com menos, com vista a garantirem uma maior eficiência na utilização dos recursos disponíveis e a assegurarem, em simultâneo, a qualidade dos cuidados prestados. A chave para se atingirem tais objetivos passa pela produção de boa informação em saúde. Nenhuma organização pode ser gerida de forma eficaz sem informação adequada e em tempo útil. Obter a informação certa, para as pessoas certas, no momento certo é essencial para controlar uma organização e melhorar o processo de tomada de decisão. Contudo, transformar volumes massivos de dados em informação não é uma tarefa fácil, especialmente quando os dados são armazenados em formatos incompatíveis e estão desagregados e dispersos por diferentes sistemas de informação que não comunicam entre si. Para colmatar a falta de interoperabilidade entre os sistemas de informação existentes nas organizações de saúde, e consequente falta de medição da performance de forma fidedigna e em tempo oportuno, têm sido realizados investimentos em sistemas de Business Intelligence. Estes sistemas incorporam ferramentas tecnológicas capazes de transformar os dados exportados de bases de dados (i.e., dados provenientes de diferentes sistemas de informação) em informação útil, apoiando os gestores na obtenção de uma compreensão rápida e profunda sobre os processos organizacionais. Este conhecimento traduz-se, portanto, numa melhor tomada de decisão. Nos últimos anos, os sistemas de Business Intelligence têm sido amplamente utilizados em vários setores de atividade. No setor da saúde é algo recente. De acordo com a revisão de literatura efetuada, algumas organizações de saúde nacionais e internacionais já começaram a investir na implementação destas plataformas tecnológicas. No entanto, e apesar de existirem diversos artigos de opinião e revisões de literatura internacionais sobre o assunto, os estudos empíricos são escassos. Deste modo, a presente dissertação apresenta um estudo de caso exploratório, com o objetivo de avaliar o impacto da implementação de um projeto de Business e Clinical Intelligence em 2012, chamado HVITAL, no Centro Hospitalar de São João, EPE, Porto, no período compreendido entre 2010 e 2014. Selecionou-se o Centro Hospitalar de São João, EPE enquanto amostra do estudo por ter implementado um sistema de Business e Clinical Intelligence com uma maturidade de dois anos, o que por si só permitiu uma análise comparativa de pré (2010 e 2011) e pós implementação do sistema (2013 e 2014). Outras razões que mereceram atenção na escolha da amostra relacionaram-se com o facto do Centro Hospitalar de São João, EPE ter sido distinguido nacional e internacionalmente pelo investimento e inovação realizados com a implementação do HVITAL, pela sua performance económica e financeira positiva entre os anos de 2010 e 2014 e por ter sido considerado o melhor hospital do país em 2013 e 2014 pela Escola Nacional de Saúde Pública. Para responder às questões de investigação colocadas, adotou-se uma metodologia de investigação mista. Em termos de abordagem quantitativa, o estudo teve como principal objetivo responder ao impacto do projeto HVITAL aos níveis de performance de gestão e clínica. Para tal, procedeu-se a uma análise económica e financeira dos balanços e das demonstrações de resultados do hospital, para o período de estudo em análise (2010-2014). De seguida, foram analisados os resultados dos objetivos de qualidade e eficiência dos contratos-programa contratualizados entre o hospital e a Administração Regional de Saúde do Norte para o período análogo. Os dados utilizados para a abordagem quantitativa foram recolhidos a partir dos relatórios e contas disponibilizados no website do Centro Hospitalar de São João, EPE e de outros documentos secundários fornecidos pela equipa de gestão do hospital. No que respeita à abordagem qualitativa do estudo, os dados foram recolhidos através de 12 entrevistas semi-estruturadas, realizadas a participantes-chave da organização, nomeadamente, gestores, profissionais de saúde e o gestor do projeto HVITAL, entre 16 e 17 de dezembro de 2015. Estes dados foram, posteriormente, analisados com recurso a uma análise temática, denominada Framework approach, com vista a complementar as questões do estudo quantitativo, apurar as razões que levaram o hospital a implementar um projeto de Business e Clinical Intelligence e os aspetos mais relevantes sobre a operacionalização do projeto. Do ponto de vista quantitativo, os resultados sugerem que é difícil estabelecer uma relação direta entre a implementação do projeto HVITAL e a performance do Centro Hospitalar de São João, EPE. Considerou-se que as diversas medidas estruturais implementadas nos últimos anos no Sistema de Saúde Português, a maioria em resposta à crise económica e financeira e à reforma hospitalar, assim como a dificuldade subjacente à medição de outcomes nas organizações de saúde, possam ter tido uma forte influência na análise efetuada. No entanto, a análise qualitativa levada a cabo sugere claramente que a implementação do projeto HVITAL teve um impacto positivo e significativo nos níveis de performance de gestão e clínica do hospital, destacando-se a sua influência na produção de informação precisa, fidedigna, oportuna, e acessível a todos os profissionais da organização. Após ter sido implementado com o intuito de melhorar o controlo de gestão, o HVITAL contribuiu para que os gestores alcançassem melhores níveis de controlo e conseguissem tomar decisões mais rápidas, com base nos números. Os gestores ganharam a capacidade de saber onde é utilizado o dinheiro, monitorizar regularmente os indicadores de produção e os de qualidade e melhorá-los através da adoção de medidas corretivas em tempo útil, promover a accountability, ajustar os recursos às necessidades identificadas (e.g. encerrar salas de bloco operatório, diminuir o número de camas, anticipar a rutura de stocks), e realizar análises mais detalhadas. Da mesma forma, os profissionais de saúde passaram a conseguir visualizar as tendências dos parâmetros dos pacientes regularmente, podendo prioritizar as necessidades dos mesmos com base no nível de risco de deterioração, identificar más práticas de forma mais rápida, analisar diferentes indicatores clínicos em simultâneo, e envolver-se com maior frequência em projetos que caso não estivessem integrados com o HVITAL não seriam passíveis de ser realizados. Por último, os resultados sugerem que a combinação do projeto HVITAL com uma boa estrutura de gestão e profissionais motivados é a chave para melhorar o processo de tomada de decisão. Com a presente dissertação espera-se contribuir para o desenvolvimento científico desta temática tão recente no setor da saúde em Portugal, abrindo caminho para a produção científica nacional sobre esta área de interesse e, particularmente, sobre o projeto HVITAL. São ainda pretensões claras desta dissertação dar visibilidade ao trabalho desenvolvido pelo Centro Hospitalar de São João, EPE e preconizar a importância do processo de tomada de decisão eficaz