[發(fā)明專利]用于數(shù)據(jù)致密化的方法和系統(tǒng)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201410499775.8
• 申請(qǐng)日: 2014-09-26
• 公開（公告）號(hào): CN104572583A
• 公開（公告）日: 2015-04-29
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 胡建英;王飛;周家雨
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 國(guó)際商業(yè)機(jī)器公司
• 主分類號(hào): G06F17/16
• 分類號(hào): G06F17/16;G06Q50/22
• 代理公司: 北京市中咨律師事務(wù)所 11247
• 代理人: 劉薇;于靜

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)致密化，具體而言，涉及用于改進(jìn)的表型的電子醫(yī)學(xué)記錄的致密化。

背景技術(shù)

患者電子醫(yī)學(xué)記錄(EMR)是從任何醫(yī)療保健設(shè)置中的一次或多次就診中生成的縱向患者健康信息的系統(tǒng)集合。縱向EMR表型的有效利用是許多現(xiàn)代醫(yī)學(xué)信息學(xué)研究問題的關(guān)鍵，例如疾病早期診斷、療效比較研究以及患者危險(xiǎn)分層。

關(guān)于縱向EMR的一個(gè)挑戰(zhàn)是數(shù)據(jù)稀疏性。當(dāng)處理稀疏矩陣時(shí)，許多現(xiàn)有方法將稀疏矩陣的零值看作實(shí)際的零，并使用概括統(tǒng)計(jì)從稀疏矩陣中構(gòu)建特征向量，然后將這些特征向量饋送到計(jì)算模型中以執(zhí)行特定任務(wù)。然而，該方法不適于醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，因?yàn)榱沩?xiàng)不是實(shí)際的零，而是遺漏值(例如，患者沒有來(lái)訪，因此沒有對(duì)應(yīng)記錄)。因此，以這種方式構(gòu)建的特征向量可能是不準(zhǔn)確的。因此，計(jì)算模型的性能將受到影響。

發(fā)明內(nèi)容

一種用于數(shù)據(jù)致密化的方法包括將患者數(shù)據(jù)表示為針對(duì)每個(gè)患者的稀疏患者矩陣。稀疏患者矩陣被分解成多個(gè)矩陣，包括表明患者數(shù)據(jù)的醫(yī)學(xué)概念的概念矩陣和表明醫(yī)學(xué)概念的時(shí)間關(guān)系的演化矩陣。稀疏患者矩陣中的遺漏信息基于多個(gè)矩陣使用處理器來(lái)推算，以提供致密的患者矩陣。

一種用于數(shù)據(jù)致密化的系統(tǒng)包括矩陣形成模塊，其被配置為將患者數(shù)據(jù)表示為針對(duì)每個(gè)患者的稀疏患者矩陣。分解模塊被配置為將稀疏患者矩陣分解成多個(gè)矩陣，其中多個(gè)矩陣包括表明患者數(shù)據(jù)的醫(yī)學(xué)概念的概念矩陣和表明醫(yī)學(xué)概念的時(shí)間關(guān)系的演化矩陣。推算模塊被配置為基于多個(gè)矩陣使用處理器推算稀疏患者矩陣中的遺漏信息，以提供致密的患者矩陣。

根據(jù)以下結(jié)合附圖閱讀的說明性實(shí)施例的詳細(xì)描述，這些及其它特征和優(yōu)點(diǎn)將變得顯而易見。

附圖說明

本公開內(nèi)容將參考以下附圖在以下優(yōu)選實(shí)施例的描述中提供詳情，其中：

圖1是示出根據(jù)一個(gè)說明性實(shí)施例的患者矩陣致密化的應(yīng)用的高級(jí)概覽的框圖/流程圖；

圖2是示出根據(jù)一個(gè)說明性實(shí)施例的用于縱向電子醫(yī)學(xué)記錄數(shù)據(jù)的致密化的系統(tǒng)的框圖/流程圖；

圖3是根據(jù)一個(gè)說明性實(shí)施例的示例性縱向患者矩陣；

圖4是示出根據(jù)一個(gè)說明性實(shí)施例的用于縱向電子醫(yī)學(xué)記錄數(shù)據(jù)的致密化的方法的框圖/流程圖；

具體實(shí)施方式

根據(jù)本原理，提供了用于縱向電子醫(yī)學(xué)記錄(EMR)的致密化的系統(tǒng)和方法。關(guān)于使用EMR數(shù)據(jù)的一個(gè)挑戰(zhàn)方面是數(shù)據(jù)稀疏性。本原理提出了通過探索特征維度和時(shí)間維度兩者的結(jié)構(gòu)來(lái)推算那些遺漏項(xiàng)(即，矩陣中的零)的值，從而對(duì)稀疏患者矩陣進(jìn)行致密化的框架。

具體地，在優(yōu)選實(shí)施例中，每個(gè)患者的患者矩陣被分解或因式分解成醫(yī)學(xué)概念映射矩陣和概念值演化矩陣。通過基于群的性質(zhì)制定優(yōu)化問題來(lái)推算遺漏項(xiàng)。對(duì)于醫(yī)學(xué)概念在患者之間彼此互不相同的異類群，對(duì)于每個(gè)患者，學(xué)習(xí)個(gè)人概念矩陣。對(duì)于患者的醫(yī)學(xué)概念彼此很相似的同類群，在該群患者中共享概念矩陣。然后，對(duì)優(yōu)化問題求解，以對(duì)每個(gè)患者確定致密醫(yī)學(xué)概念映射矩陣和致密概念值演化矩陣。然后，患者矩陣被還原為醫(yī)學(xué)概念映射矩陣和概念值演化矩陣的積，以推算患者矩陣中的遺漏值。以這種方式，提供患者EMR的更致密的表示，并且這些醫(yī)學(xué)概念的值隨著時(shí)間平滑地演變。因此，被還原的患者矩陣更加致密，并可用于導(dǎo)出比從原始EMR矩陣中獲得的特征向量具有更高預(yù)測(cè)能力的特征向量。

所屬技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員知道，本發(fā)明的各個(gè)方面可以實(shí)現(xiàn)為系統(tǒng)、方法或計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。因此，本發(fā)明的各個(gè)方面可以具體實(shí)現(xiàn)為以下形式，即：完全的硬件實(shí)施方式、完全的軟件實(shí)施方式(包括固件、駐留軟件、微代碼等)，或硬件和軟件方面結(jié)合的實(shí)施方式，這里可以統(tǒng)稱為“電路”、“模塊”或“系統(tǒng)”。此外，在一些實(shí)施例中，本發(fā)明的各個(gè)方面還可以實(shí)現(xiàn)為在一個(gè)或多個(gè)計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)中的計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品的形式，該計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)中包含計(jì)算機(jī)可讀的程序代碼。