Kohortanalys är en allmänt använd teknik för utredning av riskfaktorer för grupper av människor. Det används ofta för att få insikter om intressanta undergrupper av en befolkning inom områden som medicin, bioinformatik och samhällsvetenskap. Typen av dessa analyser utvecklas i takt med att större insamlingar av data om individer blir tillgängliga. Exempel på framväxande storskaliga datakällor är elektroniska patientjournalsystem och sociala nätverksdata. När domänexperter utför kohortanalyser med hjälp av sådana massiva datauppsättningar, förlitar de sig vanligtvis på ett team av tekniker för att hjälpa till att hantera och bearbeta data. Detta resulterar i en långsam och besvärlig analysprocess där iterativ undersökning är svår. För att ta itu med denna utmaning utforskar vi teknik som är utformad för att hjälpa domänexperter att arbeta mer självständigt och snabbare. Denna artikel beskriver CAVA, en plattform för kohortanalys via Visual Analytics. Vi introducerar tre primära typer av artefakter (kohorter, vyer och analyser) och en arkitektur som kopplar ihop dessa element för att ge en interaktiv undersökande analysmiljö utformad för domänexperter. Utöver CAVA-designen presenterar denna artikel två användningsfall från hälso- och sjukvårdsdomänen och en domänexpertutvärdering för att visa kraften i vår strategi.
CAVA utformades för att hjälpa domänexperter att arbeta mer självständigt och snabbare när de utför retrospektiva kohortstudier och tidsvisualisering av medicinska vägar REF.
Iterative cohort analysis and exploration
{'venue': None, 'journal': 'Information Visualization', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}