基于临床数据挖掘的医疗过程异常发现方法及应用

来源：计算机集成制造系统杂志2018年第7期北京时间：

作者：魏志杰,金涛,王建民

单位：清华大学软件学院

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。

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

基金资助：国家科技支撑计划资助项目(2015BAH14F02);国家自然科学基金资助项目(61325008)。