基于统计α算法的临床路径过程挖掘

• 作者: 余建波 刘海强 李传锋 董晨阳
• 来源期刊: 浙江大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 临床路径 过程挖掘 重名活动 活动关系 统计α算法
• 年，卷（期）: 2017,（10）
• 所属期刊栏目: 自动化技术
• 页码范围: 1881-1890
• 页数: 10页
• 分类号: TP181
• 字数: 8321字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2017.10.001

摘要

针对临床路径事件日志中存在的重名活动和噪音数据,提出集成重名活动判别的过程挖掘算法:统计α算法.给出一套完整的重名活动的判别规则,用于识别过程挖掘中的重名活动并进行相应预处理,有效地提高了过程挖掘的准确性;提出基于经典α算法改进的统计α算法,用于消除事件日志中各种噪音的影响.该算法在临床路径数据量较大的情形下,保证了结果准确率和运算效率.统计α算法在三甲医院的临床数据上得到成功应用,与经典α算法和遗传算法相比,该算法在效率和准确性上更具优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘海强	同济大学机械与能源工程学院	4	7	2.0	2.0
2	余建波	同济大学机械与能源工程学院	64	193	8.0	10.0
3	董晨阳	同济大学机械与能源工程学院	4	9	2.0	2.0
4	李传锋	同济大学机械与能源工程学院	5	13	3.0	3.0