【摘 要】
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目前临床病例异常检测的研究主要采用病症关联、费用控制和临床序列模式挖掘等方法,对无症状信息、无完整临床行为时间等临床数据仍具有一定的局限性。根据这一类临床数据特
【基金项目】
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江苏省高技术研究基金项目(BG2007028)
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目前临床病例异常检测的研究主要采用病症关联、费用控制和临床序列模式挖掘等方法,对无症状信息、无完整临床行为时间等临床数据仍具有一定的局限性。根据这一类临床数据特点,提出了基于模式识别的CC_FR模型,该模型采用频繁模式挖掘的方法确定单病种隶属函数,通过隶属函数中的频繁模式与待检测临床病例相匹配得到检测结果。实验结果表明,该模型可以有效的检测临床病例异常性,在临床医疗中起到监督和警示的作用。
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