基于临床数据挖掘的医疗过程异常发现方法及应用

• 作者: 王建民 金涛 魏志杰
• 来源期刊: 计算机集成制造系统
• 学科: 工学
• 关键词: 过程挖掘 临床诊疗过程 异常发现 合规性检查 对齐成本
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 所属期刊栏目: 业务流程管理技术
• 页码范围: 1631-1641
• 页数: 11页
• 分类号: TP311.11
• 字数: 10933字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13196/j.cims.2018.07.005

摘要

为了如何充分挖掘数据本身的信息来合理抽象医疗过程,发现可解释的、定位更准确的医疗异常,在考虑医疗数据的语义、次序和频率信息的基础上,提出一种改进的医疗过程异常发现方案.假设大多数医生按正常程序诊疗,只有少数异常.首先利用LDA主题模型对诊疗活动进行主题聚类,得到患者每天的诊疗主题分布;然后,基于此分布利用K-means++对天进行聚类,以聚类结果标识患者的每一天;最后,以天为单位利用IMi挖掘到的过程模型作为大多数患者遵循的诊疗过程,通过基于对齐的合规性检查发现异常行为的位置和异常程度.实验结果表明,所提方案能够得到可解释的、定位更准确的医疗异常,可以辅助医保审查.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王建民	清华大学软件学院	123	1523	19.0	34.0
2	金涛	清华大学软件学院	21	57	5.0	6.0
3	魏志杰	清华大学软件学院	1	7	1.0	1.0