Predicció de demanda en salut
CCLR-DL: un híbrid estadística + deep learning per predir la demanda en salut (CMPB, 2025) CCLR-DL: un híbrid estadística + deep learning per predir la demanda en salut (CMPB, 2025) Català Castellano Publicat recentment a Computer Methods and Programs in Biomedicine (desembre 2025), l’estudi presenta CCLR-DL , un marc híbrid que integra correlacions creuades , regressió lineal múltiple amb retards i causalitat de Granger amb xarxes neuronals (especialment BiLSTM ) per pronosticar la demanda sanitària . Validat amb 10 anys de dades de l’ICS (2010–2019) i 6,3 M d’individus, el mètode millora l’RMSE un 19,8% vs models univariants i supera clarament no fer selecció de variables ( +60,1% ) o la selecció aleatòria ( +51,9% ), així com estratègies basades en SHAP ( +22,2% ). ...