I detta arbete föreslås en ny algoritm för automatiserad och samtidig fenotypning av flera samtidiga medicinska tillstånd, även kallade komorbiditeter, med hjälp av kliniska anteckningar från elektroniska patientjournaler. En latent faktoruppskattningsteknik, icke-negativ matris factorization (NMF), förstärks med domänbegränsningar från svag övervakning för att erhålla glesa latenta faktorer som jordas till en fast uppsättning av kroniska tillstånd. Den föreslagna jordningsmekanismen säkerställer en en-till-en identifierbar och tolkningsbar kartläggning mellan latenta faktorer och målkomorbiditeter. Kvalitativ bedömning av de kliniska experternas empiriska resultat visar att den föreslagna modellen lär sig kliniskt tolkningsbara fenotyper som också visar sig ha konkurrenskraftiga resultat på 30 dagars prediktering av dödlighet. Den föreslagna metoden kan enkelt anpassas till icke-negativa EHR-data från olika vårdinrättningar.
REF använder icke-negativ matris factorization för samtidig fenotypning av samtidiga medicinska tillstånd från klinisk text.
Identifiable Phenotyping using Constrained Non-Negative Matrix Factorization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}