结合健康社会决定因素的 AI 急诊就诊需求逐时预测研究

研究人员开发了一种整合社区级健康社会决定因素（SDoH）的 XGBoost 预测模型，用于急诊科（ED）就诊需求的逐时精准预测。该研究基于武汉大学人民医院等机构收集的 213,138 次急诊记录并聚合成 22,883 个小时级别观测值，结果显示融入动态 SDoH 特征的模型表现持续优于仅依赖天气变量的传统模型。