支持个性化体征的再入院预测问题研究

发布时间：2021-04-02 13:46

　　再入院预测是指根据患者历史入院记录中的诊断、用药等信息,来预测其在出院后的未来一段时间内是否会有因病再次入院的风险。由于频繁的再入院会耗费许多的医疗资源,对患者造成很大的身体负担和经济负担,因而在患者出院时,利用可靠的预测模型及时对其进行再入院风险评估至关重要。再入院预测能够为医保政策的制定和调整提供数据支撑,有助于降低一些不必要的医保费用的支出;同时能够帮助医疗机构更加高效地配置医疗资源,提高住院服务的利用率。此外,再入院预测能够辅助医生对患者及时提供评估指导,通过尽早干预,减轻患者个体的负担,进而帮助节省社会整体的医疗服务成本。面向精准医疗的再入院预测是指针对患者的个性化体征,基于“辨证施治”的思想,来对患者进行再入院风险评估。过去,很多学者采用传统机器学习及数据挖掘的技术,以所有可用患者的历史诊疗记录作为输入,基于经验特征选择和粗略分类的大规模统计,来预测患者在未来一段时间内再入院的概率。这些研究主要面向普适性医疗,追求预测方法的通用性,希望能够同时适用于多个病种或人群。然而,由于存在地区差异、医疗技术差异、经济水平差异、个体特征差异等,针对同种疾病,治疗方案也不尽相同,不同患者... 

【文章来源】：山东大学山东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：74 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图３－１再入院预测问题定义??假设将ＥＨＲ数据集中所有唯一的诊断代码表示为（山，（１２，．．．，ｄｐ）ｅ?Ｄ，其中Ｄ是??

?山东大学硕士学位论文???对于时间窗口数据的划分处理，目的是筛选并提取一定时期内的数据，并按照比??例划分为观察窗口和预测窗口，来为后续开展的实验设定输入并标记好预测标签，??以便评估方法的有效性。??

?山东大学硕士学位论文???ｃｏｓｔ??ｌ??：Ｌ??■????—?－＊＇??？２，??ｔ?ｉ?？？?４?＾?ｉ?？矜《必知鄉＋？谈後〇＞５１．？．？＜＊？＊＊＞？Ｊｊ＾Ｍ＋ｙｓＴ＾Ｄｓｍａｓｔａｓ？？嫌？枣期洲？＊Ｗ３？？？ｉｓ？ｓｏ喊／ｗｍ從??图５－１族内误方差变化图??５．２．２轮廓系数分析法??在本小节中，采用５．１节中提出的相似度计算方法作为距离度量指标，通过??Ｋ－Ｍｅａｎｓ算法将训练集中所有患者划分成多个类簇，并采用轮廓系数分析法来评??估聚类的效果和质量，以确定最佳聚类数和各个相似度指标对应的权重系数。轮??廓系数分析法是一种通过将聚类的凝聚度和分离度相结合分析，来评估聚类效果??优劣性的方法［４３］。轮廓系数的取值范围在－１到１的区间内，如果轮廓系数取值越??大，则代表此时的聚类效果愈佳。因此，基于轮廓系数分析法的思想，在本研宄??中，通过枚举，反复计算各个参量取值情况下轮廓系数的值，从而手动调整参数，??选取使得轮廓系数最大值下的参数组合。??＾?＿」＿?ｙｉ｜Ｐ｜?ｄ＿ｉｎｔｅｒ（ｐ）－ｄ＿ｉｎｔｒａ（ｊ））??｜Ｐ｜?＾Ｐ＝ｌ?ｍａｘ｛ｄ＿ｉｎｔｒａ（ｊｐ），ｄ＿ｉｎｔｅｒ（ｐ）｝?（５?２）??ｗｈｅｒｅ?ｄ＿ｉｎｔｅｒ｛ｐ）?＝?ｍｉｎ?｛ｄｉ?（ｐ）｝??ｌ＾ＫＫ，?ｉ＾ｒ?（５．３）??ｄｉ?０）?＝?－＾ｒｙ?ｄｃｕ?（ｐ）?ｓ．ｔ．?Ｉ?＾?ｉ?＾?Ｋ，?ｉ?＾?ｒ?＾?＾??２８??

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3115377