用于分析医疗账单代码序列的典型相关分析
机器学习
2017-01-09 v2 机器学习
摘要
我们提出使用典型相关分析（CCA）从医疗账单代码序列中生成特征。将这一 CCA 的新颖应用应用于憩室炎患者的医疗账单代码数据库，我们首先证明 CCA 嵌入捕获了代码间有意义的关系。然后我们从这些嵌入生成特征，并确立它们在预测憩室炎未来择期手术中的有用性，而后者是降低医疗成本努力中的一个重要标志。
引用
@article{arxiv.1612.00516,
title = {Canonical Correlation Analysis for Analyzing Sequences of Medical Billing Codes},
author = {Corinne L. Jones and Sham M. Kakade and Lucas W. Thornblade and David R. Flum and Abraham D. Flaxman},
journal= {arXiv preprint arXiv:1612.00516},
year = {2017}
}
备注
Accepted at NIPS 2016 Workshop on Machine Learning for Health