Den ökade tillgången till elektroniska patientjournaler har gått i spetsen för initiativet för precisionsmedicin med hjälp av datadrivna metoder. Viktigt för denna ansträngning är förmågan att identifiera patienter med vissa medicinska tillstånd av intresse från enkla frågor om EHR, eller EHR-baserade fenotyper. Befintliga regelbaserade fenotypningsmetoder är extremt arbetsintensiva. Istället kan dimensionsreduktion och latent faktoruppskattning teknik från maskininlärning anpassas för fenotyp extraktion utan (eller minimal) övervakning av människan. Vi föreslår att man identifierar ett lättförståeligt latent utrymme som delas mellan olika källor av EHR-data som potentiella kandidater för fenotyper. Genom att införliva flera EHR datakällor (t.ex. diagnos, mediciner, och labbrapporter) tillgängliga i heterogena datatyper i en generaliserad kollektiv Matrix Factorization (CMF), våra metoder kan generera rika fenotyper. Dessutom kräver enkel tolkning i fenotypning ansökan glesa representationer av kandidat fenotyper, till exempel varje fenotyp som härrör från patienternas medicinering och diagnosdata bör helst representeras av handfull diagnoser och läkemedel, (5-10 aktiva komponenter). Vi föreslår en begränsad formulering av CMF för 1 arXiv:1609.04466v1 [stat.AP] 14 September 2016 uppskatta glesa fenotyper. Vi demonstrerar effektiviteten i vår modell genom en omfattande empirisk studie av EHR-data från Vanderbilt University Medical Center.
I Ref föreslogs en kollektiv matrisfaktoriseringsmetod för EHR-data från flera källor.
Phenotyping using Structured Collective Matrix Factorization of Multi--source EHR Data
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Applications', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}