临床路径是指针对某种症状或疾病制定的有严格工作顺序和准确时间要求的标准化的诊疗计划,对规范诊断治疗行为、提高医疗质量、控制医疗成本产生重要的作用。随着医学技术的发展,新的诊断治疗措施不断涌现。此外,随着医学模式的转变,诊断治疗措施也发生变化。及时发现和分析诊断治疗措施的变化可以为改进临床路径提供优化建议,从而提高临床诊疗过程服务质量。目前,在临床环境中,临床医生主要通过人工分析的方法检测并分析诊断治疗行为的变化趋势,周期长,效率低,且容易出错。因此,本论文提出了一种基于概率主题模型及统计分析的诊断治疗措施变化趋势检测方法。该方法体系主要由4个方面组成。第一步,从电子病历系统中提取患者的病例数据,形成患者的治疗记录,基于建立的临床术语字典将诊断治疗行为映射为标准化格式。第二步,采用基于潜在狄利克雷分布的概率主题分析方法检测临床路径数据集中潜在的医疗模式。第三步,基于医疗模式中诊疗行为及其实施时间随时间发展的变化将其归类为6种内容变化模式(增长模式,消逝模式,稳定模式,先增后降模式,先降后增模式以及震荡模式)和3种发生时间变化模式(稳定发生模式,提前发生模式及滞后发生模式)。第四步,利用显著性分析算法确定不同医疗模式中有显著性变化的诊断治疗行为,然后采用相关性分析方法对存在显著性变化的诊断治疗行为之间的相关性进行分析,根据相关度大小将其分为6类(线性不相关,微弱相关,低度相关,显著相关,高度相关,完全相关)。本论文提出的诊断治疗行为变化趋势检测及分析方法经由12,512份不稳定性心绞痛患者的病例数据验证。实验结果表明,该算法能够有效的检测诊断治疗干预行为的6种内容变化模式及3种发生时间变化模式,同时还能有效的检测这些诊断治疗干预行为的相关性,为优化诊断临床路径提供了有力的理论依据。