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在健康領(lǐng)域，診療過程對于醫(yī)療質(zhì)量至關(guān)重要．臨床路徑集合了各種醫(yī)療知識，是對診療過程進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化的重要途徑．然而，當(dāng)前大多數(shù)臨床路徑由專家研討制定，往往靜態(tài)不變，難以部署和實施．在我們之前的工作中，提出了一種基于主題的臨床路徑挖掘算法，可以從醫(yī)療數(shù)據(jù)中抽取歷史執(zhí)行路徑，客觀反映數(shù)據(jù)中實際存在的醫(yī)療模式．算法首先通過主題模型將繁雜的診療活動聚合成若干主題，而每個診療日就可以表示為一個主題分布，一個病人的診療日志也相應(yīng)的轉(zhuǎn)換為一個主題序列，然后利用過程挖掘方法從這些主題序列中生成基于主題的臨床路徑模型．但傳統(tǒng)主題模型（IDA）的聚類效果往往難以滿足醫(yī)療數(shù)據(jù)的特點，導(dǎo)致主題質(zhì)量不高，影響最終過程模型的可解釋性．其中，一個普遍的問題就是LDA無法保證兩個相似的診療日所得的主題分布也是相似的，這是由于其忽略了診療日之間原有的相似性特征．在本文中，我們提出了一種優(yōu)化的主題模型算法，該算法引入了基于本體生成的診療日相似性約束，可以有效提升聚類效果．實驗結(jié)果表明，我們提出的方法能夠發(fā)現(xiàn)更符合醫(yī)療領(lǐng)域特點的高質(zhì)量主題，進(jìn)而為基于主題的臨床路徑的挖掘奠定基礎(chǔ)．
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