Machine Learning Stock Market Prediction Studies: Review and Research Directions

Stock market investment strategies are complex and rely on an evaluation of vast amounts of data. In recent years, machine learning techniques have increasingly been examined to assess whether they can improve market forecasting when compared with traditional approaches. The objective for this study is to identify directions for future machine learning stock market prediction research based upon a review of current literature. A systematic literature review methodology is used to identify relevant peer-reviewed journal articles from the past twenty years and categorize studies that have similar methods and contexts. Four categories emerge: artificial neural network studies, support vector machine studies, studies using genetic algorithms combined with other techniques, and studies using hybrid or other artificial intelligence approaches. Studies in each category are reviewed to identify common findings, unique findings, limitations, and areas that need further investigation. The final section provides overall conclusions and directions for future research

Machine learning in orthopedics: a literature review

In this paper we present the findings of a systematic literature review covering the articles published in the last two decades in which the authors described the application of a machine learning technique and method to an orthopedic problem or purpose. By searching both in the Scopus and Medline databases, we retrieved, screened and analyzed the content of 70 journal articles, and coded these resources following an iterative method within a Grounded Theory approach. We report the survey findings by outlining the articles\u2019 content in terms of the main machine learning techniques mentioned therein, the orthopedic application domains, the source data and the quality of their predictive performance

Recent trends, technical concepts and components of computer-assisted orthopedic surgery systems: A comprehensive review

Computer-assisted orthopedic surgery (CAOS) systems have become one of the most important and challenging types of system in clinical orthopedics, as they enable precise treatment of musculoskeletal diseases, employing modern clinical navigation systems and surgical tools. This paper brings a comprehensive review of recent trends and possibilities of CAOS systems. There are three types of the surgical planning systems, including: systems based on the volumetric images (computer tomography (CT), magnetic resonance imaging (MRI) or ultrasound images), further systems utilize either 2D or 3D fluoroscopic images, and the last one utilizes the kinetic information about the joints and morphological information about the target bones. This complex review is focused on three fundamental aspects of CAOS systems: their essential components, types of CAOS systems, and mechanical tools used in CAOS systems. In this review, we also outline the possibilities for using ultrasound computer-assisted orthopedic surgery (UCAOS) systems as an alternative to conventionally used CAOS systems.Web of Science1923art. no. 519

Improving operating room schedule in a portuguese hospital : a machine learning approach to predict operating room time

Tese de Mestrado, Engenharia Biomédica e Biofísica, 2022, Universidade de Lisboa, Faculdade de CiênciasFor most hospitals, the operating room (OR) is a significant source of expenses and income. A critical point of effective OR scheduling is the prediction of OR time for a patient procedure. An inefficient schedule results in two scenarios: underestimated or overestimated OR times. A solution reported in the literature is the implementation of machine learning (ML) models that include additional variables to improve the accuracy of these predictions. This project goal is to improve the OR schedule efficiency in a hospital center by achieving precise OR time predictions. This goal was accomplished by developing two ML models (Multiple Linear Regression (MLR) and Random Forest (RF)), through two different approaches. Firstly, for all the specialties on the dataset (All Specialties Model). Second, a specialty-specific model for each (Urology, General Surgery, and Orthopedics Models). This leads to eight models where the predictive features were identified based on the literature along with consultations with the professionals. The All Specialties Model presented a surgery median time of 115.0 minutes, with an R-squared surrounding 0.7. Urology had a median time of 70.0 minutes, with an R-squared of 0.822 and 0.831 and a MAE of 21.7 and 20.9 minutes for MLR and RF models, respectively. General Surgery had a median time of 110.0 minutes with an R-squared of 0.826 and 0.825 and a MAE of 26.2 and 26.1 minutes for MLR and RF, respectively. For Orthopedics, the RF was the only one able to model all the data with an R-squared of 0.683 and a MAE of 27.1 minutes. When compared with the current methods, considering a 10% threshold, the models achieved reductions in underestimation surgeries (41%), and an increase of within predictions (19%). However, with a 22% increase in overestimation predictions. We conclude that using ML approaches improve the accuracy of OR time predictions.O bloco operatório representa uma das unidades que gera maior despesas e receitas a nível hospitalar. Trata-se de um ambiente altamente complexo, onde é necessário alocar recursos materiais e humanos que são extremamente dispendiosos. Desta forma, o bloco operatório necessita de ser gerido de forma eficiente para garantir que o investimento inicialmente feito tem o seu retorno e é utilizado no seu máximo potencial. Paralelamente, os hospitais públicos, integrados no Serviço Nacional de Saúde, apresentam longas listas de espera às quais necessitam de dar resposta. Esta crescente demanda por serviços de saúde, que exige tratamento a nível de bloco operatório, é agravada pelo envelhecimento populacional, e leva a que todos os profissionais envolvidos neste ambiente coloquem os seus esforços no sentido de garantir que toda a população tem as suas necessidades asseguradas. Um ponto fulcral no problema descrito passa por, numa primeira instância, garantir um agendamento cirúrgico eficiente. Quando um paciente é eleito para uma cirurgia programável, cirurgia eletiva, é colocado em lista de espera e feito o seu agendamento, para mais tarde realizar o respetivo procedimento cirúrgico. No momento do agendamento é necessária a informação do tempo de sala de operação que o paciente irá requerer, para reservar o bloco de tempo de sala adequado ao seu procedimento cirúrgico. Um agendamento cirúrgico ineficiente pode gerar dois diferentes cenários que não são desejáveis. Por um lado, se existir uma subestimação do tempo de sala, situação em que o tempo previsto é inferior ao real, leva a que a cirurgia seja mais longa que o estimado e, consequentemente, atrase as operações seguintes. No pior dos cenários há operações que são canceladas. Por outro lado, se há uma sobrestimação, a cirurgia levou menos tempo que o estimado, não há um aproveitamento total dos recursos da sala de operação. Na maioria dos hospitais, esta previsão de tempo de sala é feita com base na experiência do cirurgião e a implementação de ferramentas de inteligência artificial para executar esta tarefa ainda é escassa. Este tipo de previsão leva a um elevado número de cirurgias subestimadas, pois o cirurgião, na sua maioria, não tem em consideração fatores do paciente e anestésicos que impactam o tempo de sala considerando, na maioria das vezes, somente o tempo necessário à cirurgia em si. Além disso, o cirurgião tende a alocar o maior número de cirurgias num curto bloco de tempo, o que leva a uma previsão irrealista. Uma solução apontada na literatura é a implementação de algoritmos de aprendizagem automática para o desenvolvimento de modelos que implementem variáveis associadas ao paciente, operacionais, anestésicas e relacionadas com o staff. Este tipo de abordagens mostrou melhorar a precisão na previsão do tempo de sala. O projeto apresentado foi baseado numa metodologia que, primeiramente, permitiu a compreensão dos métodos praticados no centro hospitalar abordado no projeto, o Centro Hospitalar Lisboa Central (CHULC), a validação da relevância do projeto e como objetivo principal, o aumento da eficiência do bloco operatório através da melhoria na precisão da predição do tempo de sala. Toda a metodologia foi desenvolvida tendo como fundamento a base de dados fornecida por esta instituição que contém todas as cirurgias relativas às especialidades de Urologia, Cirurgia Geral e Ortopedia realizadas nos últimos cinco anos (janeiro de 2017 a dezembro de 2021). Para alcançar o objetivo central de melhorar a predição do tempo de sala, foram propostos dois modelos de aprendizagem automática, cujo output é o tempo de sala, um modelo de regressão linear múltipla e de uma floresta aleatória (em inglês designado por Random Forest- RF) segundo duas abordagens. A primeira abordagem consistiu no desenvolvimento de um modelo único para todas as três especialidades apresentadas na base de dados e a segunda num modelo específico para cada especialidade individual. O que conduziu a um total de oito modelos, uma vez que em cada abordagem ambos os algoritmos de regressão linear múltipla e de RF foram implementados. As variáveis com potencial valor preditivo da base de dados do CHULC foram identificadas com base na revisão de literatura assim como em reuniões marcadas com os diretores de serviço das especialidades abordadas, administradores hospitalares e anestesiologistas. Uma vez abordada a metodologia atualmente implementada no CHULC para a previsão do tempo de sala, que é baseada na experiência do próprio cirurgião, foi avaliado o impacto do tempo controlado pelo cirurgião e relativo à anestesia no tempo de sala. O tempo controlado pelo cirurgião apresentou a maior correlação com o tempo de sala, com um coeficiente de Pearson de 0,966 seguido do tempo anestésico, com um coeficiente de 0,686. A elevada correlação do tempo controlado pelo cirurgião com o tempo de sala indica que, por um lado, a forma como a predição do tempo de sala é praticada atualmente não é totalmente errada, mas, por outro lado, não é tão realistas já que não considera todos os fatores que influenciam este tempo. Ao incluir as variáveis relativas ao paciente, hospital e anestesia nos oito modelos propostos, para uma mediana de tempo de sala de 115,0 minutos, o modelo de regressão linear relativo a todas as especialidades obteve um R-quadrado de 0,780 acompanhado por um erro médio absoluto de 26,9 minutos. Os modelos de Urologia apresentaram um R-quadrado de 0,822 e 0,831 e um erro médio de 21,7 e 20,9 minutos para o modelo de regressão linear e de RF, respetivamente, com uma mediana de cirurgia de 70,0 minutos. Para a Cirurgia Geral, a mediana de cirurgia é de 110,0 minutos com um R-quadrado de 0,826 e 0,825 e um erro médio de 26,2 e 26,1 minutos para os modelos de regressão linear e RF, respetivamente. No modelo de Ortopedia, o algoritmo de RF foi o único capaz de modelar todos os dados desta especialidade com um R-quadrado de 0,683 e um erro médio de 27,1 minutos, para uma mediana de cirurgia de 130,0 minutos. Nesta especialidade, a regressão linear conseguiu moldar todas as cirurgias com exceção das cirurgias relativas ao joelho e anca, com um R-quadrado de 0,685 e erro médio de 28,9 minutos. As possíveis causas foram levantadas e descritas em maior detalhe, a elevada variabilidade entre procedimentos e o perfil de doentes (polidiagnosticados e polimedicados) foram os pontos fulcrais apontados pelo diretor de cirurgia ortopédica do CHULC. Quando comparado com os métodos atuais do CHULC, todos os modelos alcançaram uma diminuição significativa no erro de predição do tempo de sala. Considerando uma margem de 10%, todos os modelos apresentaram uma redução na percentagem de cirurgias subestimadas, cerca de 41%, e um aumento nas percentagens das cirurgias estimadas corretamente, rondando os 19%. No entanto, os modelos registaram um aumento de 22% nas cirurgias sobrestimadas. Futuros estudos no sentido de traduzir o impacto de cirurgias subestimadas e sobrestimadas serão necessários para complementar estes resultados. A variável que apresentou um maior impacto em todos os modelos de RF foi a média do cirurgião com base no tipo de procedimento cirúrgico realizado. Dado o elevado grau de linearidade desta variável com o output do modelo, o tempo de sala, expresso por um coeficiente de Pearson de 0,865, levou a que o modelo de regressão linear conseguisse traduzir de forma precisa a relação entre estas variáveis, e, consequentemente, atingisse resultados semelhantes ao modelo de RF nas especialidades de Urologia e Cirurgia Geral. Conclui-se que a implementação de abordagens de aprendizagem automática melhora a precisão na predição do tempo de sala e podem servir como uma ferramenta de apoio à decisão clínica para o auxílio do agendamento cirúrgico. Para operacionalizar estes resultados a nível hospitalar é necessário trabalho futuro

Intelligent decision support in beds management and hospital planning

Worldwide, due to the constant overcrowding experienced in hospitals, hospital beds are one of the most needed resources, proving to be an extremely important feature in hospitalization planning and management, since the main purpose is to optimize their occupancy rate. This study aims to predict the future flow of patients after admission to a particular inpatient specialty to allow a more assertive planning based on demographic data. All data sources were made available by the Centro Hospitalar do Tâmega e Sousa (CHTS) and are relative to a 5-year period, 2017 to 2021. From the results achieved with the Machine Learning (ML) models developed was possible to conclude that these can prove to be an asset for the hospital, since being known the flow of patients allows a more informed and careful management of the management of beds.The work has been supported by FCT – Fundação para a Ciência e Tecnologia within the R&D Units Project Scope: UIDB/00319/2020

Adaptive business intelligence in healthcare - A platform for optimising surgeries

Adaptive Business Intelligence (ABI) combines predictive with prospective analytics in order to give support to the decision making process. Surgery scheduling in hospital operating rooms is a high complex task due to huge volume of surgeries and the variety of combinations and constraints. This type of activity is critical and is often associated to constant delays and significant rescheduling. The main task of this work is to provide an ABI based platform capable of estimating the time of the surgeries and then optimising the scheduling (minimizing the waste of resources). Combining operational data with analytical tools this platform is able to present complex and competitive information to streamline surgery scheduling. A case study was explored using data from a portuguese hospital. The best achieved relative absolute error attained was 6.22%. The paper also shows that the approach can be used in more general applications.This work has been supported by FCT –Fundação para a Ciência e Tecnologia within the Project Scope: UID/CEC/00319/201

Integral multidisciplinary rehabilitation treatment planning

This paper presents a methodology to plan treatments for rehabilitation outpatients. These patients require a series of treatments by therapists from various disciplines. In current practice, when treatments are planned, a lack of coordination between the different disciplines, along with a failure to plan the entire treatment plan at once, often occurs. This situation jeopardizes both the quality of care and the logistical performance. The multidisciplinary nature of the rehabilitation process complicates planning and control. An integral treatment planning methodology, based on an integer linear programming (ILP) formulation, ensures continuity of the rehabilitation process while simultaneously controlling seven performance indicators including access times, combination appointments, and therapist utilization. We apply our approach to the rehabilitation outpatient clinic of the Academic Medical Center (AMC) in Amsterdam, the Netherlands. Based on the results of this case, we are convinced that our approach can be valuable for decision-making support in resource capacity planning and control at many rehabilitation outpatient clinics. The developed model will be part of the new hospital information system of the AMC

Odontology & artificial intelligence

Neste trabalho avaliam-se os três fatores que fizeram da inteligência artificial uma tecnologia essencial hoje em dia, nomeadamente para a odontologia: o desempenho do computador, Big Data e avanços algorítmicos. Esta revisão da literatura avaliou todos os artigos publicados na PubMed até Abril de 2019 sobre inteligência artificial e odontologia. Ajudado com inteligência artificial, este artigo analisou 1511 artigos. Uma árvore de decisão (If/Then) foi executada para selecionar os artigos mais relevantes (217), e um algoritmo de cluster k-means para resumir e identificar oportunidades de inovação. O autor discute os artigos mais interessantes revistos e compara o que foi feito em inovação durante o International Dentistry Show, 2019 em Colónia. Concluiu, assim, de forma crítica que há uma lacuna entre tecnologia e aplicação clínica desta, sendo que a inteligência artificial fornecida pela indústria de hoje pode ser considerada um atraso para o clínico de amanhã, indicando-se um possível rumo para a aplicação clínica da inteligência artificial.There are three factors that have made artificial intelligence (AI) an essential technology today: the computer performance, Big Data and algorithmic advances. This study reviews the literature on AI and Odontology based on articles retrieved from PubMed. With the help of AI, this article analyses a large number of articles (a total of 1511). A decision tree (If/Then) was run to select the 217 most relevant articles-. Ak-means cluster algorithm was then used to summarize and identify innovation opportunities. The author discusses the most interesting articles on AI research and compares them to the innovation presented during the International Dentistry Show 2019 in Cologne. Three technologies available now are evaluated and three suggested options are been developed. The author concludes that AI provided by the industry today is a hold-up for the praticioner of tomorrow. The author gives his opinion on how to use AI for the profit of patients

Ti-6Al-4V β Phase Selective Dissolution: In Vitro Mechanism and Prediction

Retrieval studies document Ti-6Al-4V β phase dissolution within total hip replacement systems. A gap persists in our mechanistic understanding and existing standards fail to reproduce this damage. This thesis aims to (1) elucidate the Ti-6Al-4V selective dissolution mechanism as functions of solution chemistry, electrode potential and temperature; (2) investigate the effects of adverse electrochemical conditions on additively manufactured (AM) titanium alloys and (3) apply machine learning to predict the Ti-6Al-4V dissolution state. We hypothesized that (1) cathodic activation and inflammatory species (H2O2) would degrade the Ti-6Al-4V oxide, promoting dissolution; (2) AM Ti-6Al-4V selective dissolution would occur and (3) near field electrochemical impedance spectra (nEIS) would distinguish between dissolved and polished Ti-6Al-4V, allowing for deep neural network prediction. First, we show a combinatorial effect of cathodic activation and inflammatory species, degrading the oxide film’s polarization resistance (Rp) by a factor of 105 Ωcm2 (p = 0.000) and inducing selective dissolution. Next, we establish a potential range (-0.3 V to –1 V) where inflammatory species, cathodic activation and increasing solution temperatures (24 oC to 55 oC) synergistically affect the oxide film. Then, we evaluate the effect of solution temperature on the dissolution rate, documenting a logarithmic dependence. In our second aim, we show decreased AM Ti-6Al-4V Rp when compared with AM Ti-29Nb-21Zr in H2O2. AM Ti-6Al-4V oxide degradation preceded pit nucleation in the β phase. Finally, in our third aim, we identified gaps in the application of artificial intelligence to metallic biomaterial corrosion. With an input of nEIS spectra, a deep neural network predicted the surface dissolution state with 96% accuracy. In total, these results support the inclusion of inflammatory species and cathodic activation in pre-clinical titanium devices and biomaterial testing

A Review of Machine Learning Approaches for Real Estate Valuation

Real estate managers must identify the value for properties in their current market. Traditionally, this involved simple data analysis with adjustments made based on manager’s experience. Given the amount of money currently involved in these decisions, and the complexity and speed at which valuation decisions must be made, machine learning technologies provide a newer alternative for property valuation that could improve upon traditional methods. This study utilizes a systematic literature review methodology to identify published studies from the past two decades where specific machine learning technologies have been applied to the property valuation task. We develop a data, reasoning, usefulness (DRU) framework that provides a set of theoretical and practice-based criteria for a multi-faceted performance assessment for each system. This assessment provides the basis for identifying the current state of research in this domain as well as theoretical and practical implications and directions for future research