【摘 要】
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伴随着医疗卫生服务的信息化进程推进,病人相似度成为了医疗电子健康数据的二次利用中的重要问题.在已有医疗专家对病人健康数据的评估信息下,可以将病人相似度问题转化为有
【机 构】
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中国科学院软件研究所软件工程技术研发中心,中国科学院大学
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伴随着医疗卫生服务的信息化进程推进,病人相似度成为了医疗电子健康数据的二次利用中的重要问题.在已有医疗专家对病人健康数据的评估信息下,可以将病人相似度问题转化为有监督的距离度量学习问题.通常的做法是对病人的医疗健康数据打标签来作为监督信息.在现有的病人相似度计算工作中,对监督信息的利用是很局限的;多是比较两个不同病人的标签是否完全相等来判断病人相似与否;在实际中,病人的标签往往是多个维度,这种比较忽略了标签本身的相似性.本文将病人的诊断数据作为监督信息,在度量学习中,根据标签的相似程度将目标病人的邻居区分
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