基于概率独立性的计算表型发现
应用统计
2019-07-26 v1
摘要
计算表型发现研究已采取多种务实方法,从电子健康记录中的偶发观测中梳理表型。本工作中,我们通过对数据变换为连续、纵向曲线来抽象掉数据的稀疏不规则性,并引入概率独立性作为将表型梳理为可能更贴近真实病理生理机制之模式的指导原则。我们使用识别预示肝细胞癌发生的肝病模式作为概念验证演示。
引用
@article{arxiv.1907.11051,
title = {Computational Phenotype Discovery via Probabilistic Independence},
author = {Thomas A. Lasko and Diego A. Mesa},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.11051},
year = {2019}
}
备注
Presented at KDD Workshop on Applied Data Science for Healthcare 2019