Sammanfattning Denna forskning motiveras av frågan om klassificering av kroniskt sjuka patienters sjukdomar för beslutsstöd i kliniska sammanhang. Vårt huvudsakliga mål är att föreslå flermärkt klassificering av multivariata tidsserier som finns i medicinska register över kroniskt sjuka patienter, med hjälp av kvantiseringsmetoder, såsom påse med ord (BoW), och multi-märkta klassificeringsalgoritmer. Vårt andra mål är att jämföra övervakade dimensionsreduktionstekniker med toppmoderna flermärkta klassificeringsalgoritmer. Hypotesen är att kärnmetoder och lokalitetsbevarande projektioner gör sådana algoritmer bra kandidater för att studera multi-märkta medicinska tidsserier. Resultat: Icke-linjära dimensionsreduktionsstrategier beter sig väl med medicinska tidsserier kvantifierade med hjälp av BoW-algoritmen, med resultat jämförbara med toppmoderna multimärkta klassificeringsalgoritmer. Kedja de projicerade funktionerna har en positiv inverkan på algoritmens prestanda med avseende på rena binära relevans metoder. Utvärderingen belyser möjligheten att representera medicinska patientjournaler med hjälp av BoW för flermärkta klassificeringsuppgifter. Studien belyser också att dimensionalitetsreduktionsalgoritmer baserade på kärnmetoder, lokalitetsbevarande projektioner eller båda är bra kandidater för att hantera flermärkta klassificeringsuppgifter i medicinska tidsserier med många saknade värden och hög etiketttäthet.
Bromuri m.fl. REF kombinerar BoF- och kärnmetoder-baserad dimensionalitetsreduktion för att utföra flermärkt tidsserieklassificering på hälsojournaler för kroniskt sjuka patienter.
Multi-label classification of chronically ill patients with bag of words and supervised dimensionality reduction algorithms
{'venue': 'Journal of biomedical informatics', 'journal': 'Journal of biomedical informatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}