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基于ICD-10诊断编码的慢性病并发症聚类算法

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慢性病与其相关并发症关系的研究,对患者以及医学研究都有重要意义.电子病历中记录的患者就诊数据为研究目标慢性病与其并发症的关系提供了数据基础,其中面临的挑战之一在于既需要使用临床医生的领域知识对并发症进行标注,又不希望给医生增加过多负担.设计了一种采用分组策略的基于ICD-10诊断编码的慢性病并发症半监督聚类方法,以实现在较少的医生专家参与下对慢性病并发症归类.真实糖尿病患者电子医疗记录数据集上的实验结果表明提出的算法是实用且有效的.
Chronic disease complications clustering based on ICD-10 diagnoses code

王晓霞、蒋伏松、王宇、熊贇

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复旦大学计算机科学技术学院,上海 201203

上海市数据科学重点实验室,上海 201203

西北师范大学计算机科学与工程学院,甘肃 兰州 730070

上海市第六人民医院,上海 200233

上海市普陀区疾病预防控制中心,上海 200333

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半监督学习 聚类算法 慢性病并发症 ICD-10诊断编码

国家高技术研究发展计划("863"计划)基金资助项目上海市科技发展基金资助项目上海市科技发展基金资助项目

2015AA02010516JC140080117511105502

2018

10.11959/j.issn.2096-0271.2018028

大数据
人民邮电出版社

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CSTPCD
ISSN：2096-0271
年,卷(期)：2018.4(3)
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