Abstract Clinical way (CP) analys spelar en viktig roll i hälso-och sjukvården för att säkerställa specialiserade, standardiserade, normaliserade och sofistikerade behandlingsmetoder för enskilda patienter. På senare tid, med den snabba utvecklingen av sjukhusinformationssystem, har en stor mängd elektroniska journaler (EMR) tagits fram, vilket ger en omfattande källa för CP-analys. I detta dokument är vi bekymrade över problemet med att använda de heterogena EMR för att hjälpa CP-analys och förbättring. Mer specifikt utvecklar vi en probabilistisk ämnesmodell för att länka samman patientfunktioner och behandlingsbeteenden med mina behandlingsmönster gömda i EMRs. Upptäckta behandlingsmönster, som användbar kunskap som representerar bästa praxis för de flesta patienter i de flesta tider av deras behandlingsprocesser, bildar ryggraden i CPs, och kan utnyttjas för att hjälpa läkare att bättre förstå sin specialitet och lära sig av tidigare erfarenheter för CP analys och förbättring. Experimentella resultat av en verklig samling av 985 EMR som samlats in från ett kinesiskt sjukhus visar att det föreslagna tillvägagångssättet effektivt kan identifiera meningsfulla behandlingsmönster från EMR.
I REF föreslog författarna en probabilistisk modell som kopplade samman patientfunktioner och behandlingsbeteenden med mina behandlingsmönster.
On mining latent treatment patterns from electronic medical records
{'venue': 'Data Mining and Knowledge Discovery', 'journal': 'Data Mining and Knowledge Discovery', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}