带时间戳序列的聚类——在医疗路径分析中的应用
机器学习
2024-12-20 v3 人工智能
摘要
改善医疗保健的未来始于更好地了解医院环境中当前的实际操作。这促使了从患者数据中发现典型医疗路径的目标。揭示典型的医疗路径可以通过聚类来实现。对由带时间戳的事件序列表示的医疗路径进行聚类的难点在于定义语义合适的度量标准和聚类算法。在本文中，我们将两种为时间序列开发的方法适配到带时间戳序列的聚类中：drop-DTW 度量和用于构建平均时间序列的 DBA 方法。然后将这些方法应用于聚类算法中，为带时间戳的序列提出原创且合理的聚类算法。这种方法在合成数据和真实世界数据上进行了实验和评估。
引用
@article{arxiv.2404.15379,
title = {Clustering of timed sequences -- Application to the analysis of care pathways},
author = {Thomas Guyet and Pierre Pinson and Enoal Gesny},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.15379},
year = {2024}
}