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Villa-Monedero, MaríaAutor o CoautorGil-Martin, ManuelAutor o CoautorSan-Segundo, RubenAutor (correspondencia)

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19 de enero de 2025
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Artículo
Sí

Transformer-Based Prediction of Hospital Readmissions for Diabetes Patients

Publicado en: Electronics. 14 (1): 174- - 2025-01-01 14(1), DOI: 10.3390/electronics14010174

Autores:

Garcia-Mosquera, Jorge; Villa-Monedero, Maria; Gil-Martin, Manuel; San-Segundo, Ruben
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Afiliaciones

Univ Politecn Madrid, Escuela Tecn Super Ingn Telecomunicac, Informat Proc & Telecommun Ctr, Speech Technol & Machine Learning Grp, Madrid 28040, Spain - Autor o Coautor

Resumen

Artificial intelligence is having a strong impact on healthcare services, improving their quality and efficiency. This paper proposes and evaluates a prediction system of hospital readmissions for diabetes patients. This system is based on a Transformer, a state-of-the-art deep learning architecture integrating different types of information and features in the same model. This architecture integrates several attention heads to model the contribution of each feature to the global prediction. The main target of this work is to provide a decision support tool to help manage hospital resources effectively. This system was developed and evaluated using the United States Health Facts Database, which includes information and features from 101,766 diabetes patients between 1999 and 2008. The experiments were conducted using a patient-wise cross-validation strategy, ensuring that the patients used to develop the system were not used in the final test. These experiments demonstrated the Transformer's strong ability to combine different features, providing slightly better results compared to previous results reported on this dataset. These experiments allow us to report the prediction accuracy for multiple class numbers. Finally, this paper provides a detailed analysis of the relevance of each feature when predicting hospital readmissions.
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Palabras clave

Combination of different types of featureCombination of different types of featuresDiabetes patientsDischargFeature analysisHospital readmission predictionManagementTransformer-based prediction

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista Electronics debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia WoS (JCR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2025, se encontraba en la posición 174/368, consiguiendo con ello situarse como revista Q2 (Segundo Cuartil), en la categoría Engineering, Electrical & Electronic. Destacable, igualmente, el hecho de que la Revista está posicionada en el Cuartil Q2 para la agencia Scopus (SJR) en la categoría Electrical and Electronic Engineering.

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Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2026-04-24:

  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 26 (PlumX).

Con una intencionalidad más de divulgación y orientada a audiencias más generales podemos observar otras puntuaciones más globales como:

    Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

    • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.
    • Asignación de un Handle/URN como identificador dentro del Depósito en el Repositorio Institucional: https://oa.upm.es/85728/

    Como resultado de la publicación del trabajo en el repositorio institucional, se han obtenido datos estadísticos de uso que reflejan su impacto. En términos de difusión, podemos afirmar que, hasta la fecha

    • Visualizaciones: 190
    • Descargas: 208
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    Análisis de liderazgo de los autores institucionales

    Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (García-Mosquera, Jorge) y Último Autor (SAN SEGUNDO HERNANDEZ, RUBEN).

    el autor responsable de establecer las labores de correspondencia ha sido SAN SEGUNDO HERNANDEZ, RUBEN.

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    Reconocimientos ligados al ítem

    This work was funded by Project ASTOUND (101071191-HORIZONEIC-2021-PATHFINDERCHALLENGES-01) of the European Commission and by the Spanish Ministry of Science and Innovation through the projects GOMINOLA (PID2020-118112RB-C22), BeWord (PID2021-126061OB-C43) and TRUSTBOOST (PID2023-150584OB-C21), funded by MCIN/AEI/10.13039/501100011033 and by the European Union "NextGenerationEU/PRTR".
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