基于电子病历的患者相似性分析综述

摘要：

预测患者未来的健康状态具有重要社会意义和科学价值.医疗大数据的积累为通过数据挖掘和分析来获得预测模型,或建立预测方法提供新的基础.患者相似性分析基于普适的患者间距离评估,从大量临床实践数据中获取疾病发展的普遍规律,从而为使用通用的计算机辅助临床决策支持框架、达到个性化诊疗提供了可能.目前该技术已在癌症、内分泌疾病、心脏疾病等大量领域得到初步的验证,并成为医学人工智能技术向临床转化最重要的一个方向.首先综述患者相似性分析的理论基础和研究进展,详细阐述患者相似性分析的一般性计算框架,讨论其中所涉及的大量关键技术,如数据预处理、降维、计算概念间距离和构建相似组等,以期为国内同行提供关于该领域研究的最新进展.同时指出目前患者相似性的研究还存在问题和挑战,为国内开展相关研究提供参考.

关键词：患者相似性、电子病历、个性化诊疗、数据挖掘

所属期刊栏目：37

分类号：R318(医用一般科学)

资助基金：国家重点研发计划2016YFC0901905;国家自然科学基金30900329

在线出版日期：2018-08-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共14页

页码：353-366