Abstract-Med den senaste utvecklingen inom databasteknik blir det lättare att lagra sjukhuspatienters journaler från deras första dag för antagning än vad som tidigare varit möjligt. I intensivvårdsenheter kan moderna medicinska informationssystem registrera patienthändelser i relationsdatabaser varje sekund. Knowledge mining från dessa enorma volymer av medicinska data är till nytta för både vårdgivare och patienter. Med tanke på en uppsättning elektroniska patientjournaler kan ett system som effektivt tilldelar sjukdomsetiketterna underlätta medicinsk databashantering och även gynna andra forskare, t.ex. patologer. I detta dokument har vi föreslagit en ram för att uppnå detta mål. Medicinska diagram och anteckningar data för en patient används för att extrahera distinkta egenskaper. För att koda patientfunktioner använder vi en Bag-of-Words kodningsmetod för både diagram- och anteckningsdata. Vi föreslår också en modell som tar hänsyn till både global information och lokala samband mellan sjukdomar. Korrelerade sjukdomar kännetecknas av en grafstruktur som är inbäddad i vårt gleshetsbaserade ramverk. Vår algoritm fångar sjukdomens relevans vid märkning av sjukdomskoder snarare än att fatta individuella beslut med avseende på en viss sjukdom. Samtidigt garanteras de globala optimala värdena genom vår föreslagna konvexa objektiva funktion. Omfattande experiment har utförts på en verklig storskalig ICU-databas. Utvärderingsresultaten visar att vår metod förbättrar flermärkta klassificeringsresultat genom att framgångsrikt integrera sjukdomssamband.
När sjukdomar korrelationer beaktas, Wang et al. I REF föreslogs en multi-märkningsklassificering baserad på både global information och lokala sjukdomar korrelationer för att tilldela diagnos kod med sparsitet-baserad sjukdom korrelation inbäddning.
Diagnosis Code Assignment Using Sparsity-Based Disease Correlation Embedding
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}