基于模糊聚类分析的临床路径决策研究

• 作者: 张焕君 杨小宁
• 来源期刊: 控制工程
• 学科: 工学
• 关键词: 电子病历 临床路径 模糊聚类分析 减法聚类 模糊C均值 最优治疗方案
• 年，卷（期）: 2013,（6）
• 所属期刊栏目: 智能控制技术及应用
• 页码范围: 1118-1122
• 页数: 5页
• 分类号: TP27
• 字数: 4966字
• 语种: 中文

摘要

目前以结构化电子病历(Electronic Medical Record,EMR)为平台的临床路径(Clinical Pathway,CP)正向智能化和知识化发展,其核心价值是以提取电子病历中有效的临床信息及隐含诊疗模式,儋证医学证据,辅助医师为患者选择最优治疗方案.针对医疗信息的复杂性和不确定性,提出模糊聚类分析方法对信息化医疗数据进行综合处理分析.首先采用减法聚类产生初始聚类中心,再进行模糊C均值聚类算法,以实现模糊C均值聚类过程中的聚类中心,聚类类别数自动设定,以及数据的自适应聚类,避免模糊C均值算法在迭代过程中陷入局部最优解,并采用MATLAB编程进行仿真.实验结果表明改进的聚类算法决策效果显著,能够满足信息化的临床路径决策要求,具有重要的理论价值与实际应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张焕君	沈阳理工大学信息科学与工程学院	7	52	3.0	7.0
2	杨小宁	沈阳理工大学信息科学与工程学院	2	19	1.0	2.0