Mål: För att härleda datadrivna insikter, utvecklar vi Care Pathway Explorer, ett system som minerar och visualiserar en uppsättning frekventa händelsesekvenser från patientens EMR-data. Målet är att använda historiska EMR data för att extrahera vanliga sekvenser av medicinska händelser såsom diagnoser och behandlingar, och undersöka hur dessa sekvenser korrelerar med patientens utfall. Material och metoder: Care Pathway Explorer använder en frekvent sekvensbrytningsalgoritm anpassad för att hantera de verkliga egenskaperna hos EMR-data, inklusive tekniker för hantering av händelsekonvergens, flera nivåer-av-detalj, temporal kontext, och utfall. De minerade mönstren visualiseras sedan i ett interaktivt användargränssnitt bestående av ny översikt och flödesvisualiseringar. Resultat: Vi använder det föreslagna systemet för att analysera diagnoser och behandlingar av en kohort av hyperlipidemipatienter med hypertoni och diabetes pre-tillstånd, och visa den kliniska relevansen av mönster mined från EMR data. De mönster som identifierades motsvarade klinisk och publicerad kunskap, en del okända för läkaren vid tidpunkten för upptäckten. Slutsats: Vård Pathway Explorer, som kombinerar frekventa sekvensbrytning tekniker med avancerade visualiseringar stöder integreringen av datadrivna insikter i vårdväg upptäckt.
CareExplorer REF var ett nytt CP management verktyg som kombinerade frekventa sekvensbrytning tekniker med avancerade visualisering stöd.
Mining and exploring care pathways from electronic medical records with visual analytics
{'venue': 'Journal of biomedical informatics', 'journal': 'Journal of biomedical informatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}