基于机器学习的临床事件预测优化.pdf

《基于机器学习的临床事件预测优化》探讨了如何利用机器学习技术优化临床事件预测，以提升医疗服务质量和效率。文章指出，随着科技与信息技术的快速发展，流程挖掘作为一种从事件日志中提取有价值信息的技术，已经成为业务流程管理和医疗系统优化的重要手段。 临床路径的制定有助于规范诊疗流程，但由于医疗路径的复杂性，传统的路径挖掘技术难以建立理想的诊疗模型。为此，作者提出将深度学习技术应用于临床活动预测，通过对医疗活动历史数据的分析，挖掘日志中的有用信息，预测出一系列诊疗活动的后续步骤，以辅助医生作出更准确的诊疗决策和临床路径规划，从而提高就诊效率。 文章采用了深度学习和聚类算法相结合的方法。通过对医疗活动数据进行预处理，包括数据清洗、拼接和术语合并，将数据转化为适合模型训练的形式。接着，运用K-Means聚类算法对手头的医嘱信息进行无监督学习，将原始数据划分成相似的组，并在组内进行进一步的预测。然后，将聚类后的医疗日志视为文本，运用自然语言处理技术进行向量化编码，以便输入到LSTM（长短期记忆网络）模型中。LSTM模型在处理序列数据时表现出色，尤其适合预测连续的事件序列。为了防止模型过拟合，文章还采用了Dropout策略。 在数据预处理阶段，文章选择了手肘法和轮廓系数法来确定最优的聚类数量（k值）。这两种方法均能有效评估聚类效果，帮助找到最佳的k值，使聚类结果具有较高的聚合度和稳定性。 《基于机器学习的临床事件预测优化》展示了如何结合深度学习和聚类算法，对医疗活动进行预测，以优化临床路径和提升医疗服务的效率与质量。这一研究为医疗领域的流程挖掘提供了新的思路，有望在未来改善医疗决策支持系统，推动智慧医疗的发展。