Forecasts of female breast cancer referrals using grey prediction model GM(1,1)

Abstract

Breast Cancer forecasting is an important matter for governments, health sector investors, and other related companies. Although there are different forecasting models, choosing the suitable model is of great significance. This paper focuses on utilizing the performance of grey prediction model GM(1,1) to the monthly total number of women referrals for Breast Cancer in Gaza Strip\Palestine from January 2002 to December 2016. The results show that the GM(1,1) model exhibits good forecasting ability according to the MAPE criteria. Moreover, the forecasting results are compared with the results of exponential smoothing state space (ETS) and ARIMA models. The three techniques do similarly well in forecasting process. However, GM(1,1) outperforms the ETS and ARIMA techniques according to forecasting error accuracy measure MAPE.

Türkiye genelinde renal replasman tedavisine ihtiyaç duyacak olan hasta sayısının GM (1,1) ve OGM (1,1) ile tahmin edilmesi

“…Sağlık hizmetlerini konu alan literatür incelendiğinde gri tahmin etme modellerinin; Çin'in gelecekteki yaşlı nüfusunda Alzheimer hastalığının yaygınlığını tahmin etmek ve Çin'deki ilgili halk sağlığı politikalarının oluşturulması ve uygulanması için referans sağlamak 13 , Türkiye'deki sağlık harcamalarının tahmininde 14 , ruh sağlığı ve hastalıkları polikliniğine gelecek yıllarda oluşabilecek talebin belirlenmesinde 15 , Çin'de tifo ve paratifoid ateşlerin insidans eğilimini tahmin etmek 8 , hepatit B görülme oranını 9 meme kanseri için başvuran toplam kadın sayısını 16 , Tip 2 diyabette tokluk şekerini 9 , yaşlı bireyler için akıllı ev e-sağlık yönetiminde önleyici sisteme yönelik tarihsel tıbbi sensör verilerini 17 medikal turist sayısını 2 , tahmin etmek için kullanıldığı çeşitli çalışmalar bulunmaktadır.…”

Real-time forecasting of the COVID 19 using fuzzy grey Markov: a different approach in decision-making

“…To predict the postprandial glucose in type-2 diabetes, Wang et al ( 2016 ) used improved grey GM(1,1). Iqelan ( 2017 ) forecast and studied the performance of breast cancer referrals by applying the grey prediction model GM(1,1). For the COVID-19 patient count prediction, the grey Verhulst model was used by Zhao et al ( 2020 ) and Sahin and Sahin ( 2020 ) applied the fractional nonlinear grey Bernoulli model.…”