面向临床路径的医疗行为变化趋势检测与分析
摘要：
及时发现和分析医疗行为的变化趋势,可以为临床专家完善临床路径模板提供优化建议,提高临床诊疗过程服务质量.提出一种基于主题模型的医疗行为变化趋势检测与分析方法,主要由两个步骤组成.第一步,从电子病历系统中提取患者数据,形成患者临床路径治疗记录,采用基于潜在狄利克雷分布的概率主题分析方法来检测临床路径数据集中的潜在医疗模式;第二步,基于检测到的医疗模式、医疗行为的变化趋势,可以归类为6种内容变化模式(即增长模式、消逝模式、稳定模式、先增后降模式、先降后增模式以及震荡模式)和3种发生时间变化模式(即稳定发生模式、提前发生模式及滞后发生模式).所提出的方法经由10年12 152例实际的不稳定性心绞痛的临床数据验证.实验结果表明,该算法能够有效地检测医疗行为的6种显著性内容变化及3种显著性时间变化,为优化治疗过程提供有力的理论依据.
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doi：
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关键词：
变化模式
时间变化趋势
狄利克雷分布
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Keyword：
change patterns
time evolution
latent Dirichlet allocation(LDA)
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作者：
殷良英
董蔚
黄正行
季磊
吕旭东
段会龙
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Author：
Yin Liangying
Dong Wei
Huang Zhengxing
Ji Lei
Lv Xudong
Duan Huilong
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作者单位：
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刊名：
中国生物医学工程学报
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Journal：
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年，卷(期)：
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所属期刊栏目：
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基金项目
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在线出版日期：
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